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基于声信号与PDR的智能手机室内融合定位方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 室内定位研究现状第13-16页
        1.2.1 蓝牙定位第13页
        1.2.2 WIFI定位第13-14页
        1.2.3 超宽带定位第14页
        1.2.4 地磁定位第14-15页
        1.2.5 基于IMU的步行者定位第15页
        1.2.6 声信号定位第15-16页
        1.2.7 融合多源信息定位第16页
    1.3 本文主要研究内容和结构第16-20页
        1.3.1 研究内容第16-18页
        1.3.2 组织结构第18-20页
第二章 相关研究基础和本文方法第20-30页
    2.1 引言第20页
    2.2 声信号定位原理第20-24页
        2.2.1 角度量测定位第20-22页
        2.2.2 距离量测定位第22-24页
        2.2.3 方法选择第24页
    2.3 基于IMU的步行者定位算法第24-26页
        2.3.1 步行者惯性导航算法PINS第25页
        2.3.2 步行者航位推算算法PDR第25-26页
        2.3.3 方法选择第26页
    2.4 相关滤波算法原理第26-28页
        2.4.1 卡尔曼滤波第26-27页
        2.4.2 粒子滤波第27-28页
        2.4.3 滤波算法选择第28页
    2.5 基于声信号与PDR的智能手机室内融合定位系统第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 系统子模块算法设计第30-50页
    3.1 引言第30页
    3.2 声信号定位算法设计第30-32页
    3.3 步行者航位推算算法设计第32-40页
        3.3.1 步伐检测算法第32-36页
        3.3.2 步长估计算法第36-38页
        3.3.3 航向估计算法第38-40页
    3.4 相关实验第40-49页
        3.4.1 声信号定位第40-46页
        3.4.2 步行者航位推算第46-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 声信号与PDR室内融合定位算法设计第50-80页
    4.1 引言第50页
    4.2 多源数据时间配准第50-53页
        4.2.1 时间不匹配问题第50-51页
        4.2.2 结合步长模型的时间配准方法第51-53页
    4.3 粒子滤波算法简介第53-59页
        4.3.1 概述第53页
        4.3.2 递推贝叶斯估计第53-55页
        4.3.3 蒙特卡洛方法第55页
        4.3.4 序贯重要性采样第55-57页
        4.3.5 粒子退化与重采样第57-58页
        4.3.6 粒子滤波基本算法第58-59页
    4.4 室内空旷场景下声信号PDR融合定位算法设计第59-65页
        4.4.1 概述第59页
        4.4.2 粒子初始化第59-60页
        4.4.3 系统状态方程和观测方程第60页
        4.4.4 基于非视距识别的粒子权值更新第60-61页
        4.4.5 基于粒子滤波的个体步长动态更新第61-62页
        4.4.6 算法流程第62-63页
        4.4.7 仿真分析第63-65页
    4.5 室内走廊场景下声信号PDR融合定位算法设计第65-79页
        4.5.1 概述第65-66页
        4.5.2 基于TDOA的粒子初始化第66-71页
        4.5.3 系统状态方程和观测方程第71-72页
        4.5.4 基于非视距识别的粒子权值更新第72-73页
        4.5.5 地图约束信息第73-74页
        4.5.6 重采样第74-75页
        4.5.7 算法流程第75-76页
        4.5.8 仿真分析第76-79页
    4.6 本章小结第79-80页
第五章 系统实现第80-92页
    5.1 引言第80页
    5.2 系统平台第80-82页
        5.2.1 系统硬件平台第80-81页
        5.2.2 系统软件平台第81-82页
    5.3 系统开发与实现第82-85页
        5.3.1 系统总体结构第82-84页
        5.3.2 系统定位流程第84-85页
    5.4 系统性能测试第85-90页
        5.4.1 室内空旷场景第85-88页
        5.4.2 室内走廊场景第88-89页
        5.4.3 算法实时性第89-90页
    5.5 本章小结第90-92页
第六章 总结和展望第92-94页
    6.1 主要结论第92页
    6.2 研究展望第92-94页
参考文献第94-100页
致谢第100-102页
攻读硕士学位期间主要研究成果第102页
    发明专利第102页
    参加的主要科研项目第102页

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