蜂窝网无线定位技术研究及参数估计
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·无线定位技术概述 | 第12-15页 |
| ·国内外研究进展 | 第15-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-18页 |
| 2 蜂窝网络无线定位技术 | 第18-31页 |
| ·蜂窝网无线定位系统 | 第18-20页 |
| ·蜂窝网无线定位技术 | 第20-22页 |
| ·蜂窝网无线定位技术比较 | 第22-23页 |
| ·蜂窝网定位误差来源 | 第23-24页 |
| ·蜂窝网无线定位误差模型 | 第24-26页 |
| ·定位准确性评价标准 | 第26-30页 |
| ·蜂窝网络拓扑结构及移动台分布 | 第26-27页 |
| ·定位精度 | 第27-29页 |
| ·响应时间 | 第29页 |
| ·定位复杂度 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 参数估计理论基础 | 第31-36页 |
| ·高阶统计量 | 第31-34页 |
| ·一维随机变量的高阶统计量 | 第31-32页 |
| ·多维随机变量的高阶统计量 | 第32页 |
| ·一维高斯变量的高阶累积量 | 第32-33页 |
| ·多维高斯过程的高阶累积量 | 第33-34页 |
| ·高阶谱的概念 | 第34-35页 |
| ·本章总结 | 第35-36页 |
| 4 时延估计的基本方法 | 第36-45页 |
| ·广义互相关估计方法(GCC) | 第36-39页 |
| ·互相关估计数学模型 | 第36-37页 |
| ·GCC基本原理 | 第37-38页 |
| ·GCC仿真结果分析 | 第38-39页 |
| ·基于高阶累积量的TDOA估计法 | 第39-44页 |
| ·基于三阶累积量的TDOA估计 | 第40页 |
| ·基于双谱法的TDOA估计 | 第40-41页 |
| ·基于高阶累积量的自相关时延估计 | 第41-42页 |
| ·仿真结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 蜂窝网无线定位算法研究及改进 | 第45-64页 |
| ·定位算法的数学模型 | 第45-47页 |
| ·最小二乘法 | 第45-46页 |
| ·TDOA双曲线模型 | 第46-47页 |
| ·具有解析表达式解的算法 | 第47-54页 |
| ·Fang算法 | 第47-49页 |
| ·Chan式算法 | 第49-54页 |
| ·递归算法 | 第54-55页 |
| ·三种算法的仿真结果分析 | 第55-61页 |
| ·在高斯噪声环境中的性能比较 | 第55-59页 |
| ·实际信道中的性能比较 | 第59-61页 |
| ·基于CHAN算法与泰勒算法的协同算法 | 第61-63页 |
| ·算法原理 | 第61页 |
| ·协同算法仿真结果分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 基于Chan算法的NLOS误差抑制算法 | 第64-72页 |
| ·蜂窝网络移动台定位的NLOS问题 | 第64-65页 |
| ·引入衰减因子的抑制NLOS迭代算法 | 第65-71页 |
| ·算法原理 | 第65-68页 |
| ·算法仿真结果 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 7 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者简历 | 第77-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |
