| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 论文研究背景、目的与意义 | 第17-20页 |
| 1.2 室内定位技术的发展与研究现状 | 第20-24页 |
| 1.3 本文创新点与篇章结构 | 第24-27页 |
| 第二章 室内无线定位技术的理论基础 | 第27-47页 |
| 2.1 室内定位技术的分类 | 第27-29页 |
| 2.2 基于测距的室内定位技术 | 第29-40页 |
| 2.2.1 室内测距技术 | 第30-35页 |
| 2.2.2 室内定位算法 | 第35-40页 |
| 2.3 移动轨迹跟踪技术 | 第40-46页 |
| 2.3.1 目标运动模型 | 第40-42页 |
| 2.3.2 贝叶斯估计 | 第42-43页 |
| 2.3.3 基于卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第43-45页 |
| 2.3.4 基于粒子滤波的跟踪算法 | 第45-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于锚点选择和数据融合的TOF定位算法 | 第47-67页 |
| 3.1 基于改进加权的三角质心定位算法 | 第47-49页 |
| 3.1.1 算法描述 | 第47-48页 |
| 3.1.2 算法实现过程 | 第48-49页 |
| 3.2 基于权重系数的循环三边定位算法 | 第49-52页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第49-51页 |
| 3.2.2 算法实现过程 | 第51-52页 |
| 3.3 提出的基于锚点选择的三角质心算法 | 第52-56页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第52-55页 |
| 3.3.2 算法实现过程 | 第55-56页 |
| 3.4 提出的基于TOF和RSSI技术的融合算法 | 第56-66页 |
| 3.4.1 测距数据处理与融合 | 第57-59页 |
| 3.4.2 抑制误差算法 | 第59-60页 |
| 3.4.3 算法实现过程 | 第60-62页 |
| 3.4.4 仿真与对比分析 | 第62-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于交互多模的迭代无迹卡尔曼滤波算法 | 第67-85页 |
| 4.1 移动跟踪滤波算法 | 第67-74页 |
| 4.1.1 基于修正增益卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第67-68页 |
| 4.1.2 基于扩展粒子滤波的跟踪算法 | 第68-70页 |
| 4.1.3 基于无迹卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第70-74页 |
| 4.2 提出的基于交互多模的迭代无迹卡尔曼滤波算法 | 第74-78页 |
| 4.2.1 基于迭代无迹卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第74-76页 |
| 4.2.2 基于交互多模的迭代无迹卡尔曼滤波算法 | 第76-78页 |
| 4.3 仿真与对比分析 | 第78-83页 |
| 4.4 本章小节 | 第83-85页 |
| 第五章 无线室内定位跟踪系统的设计与实现 | 第85-111页 |
| 5.1 系统总体设计框架 | 第85-86页 |
| 5.2 系统软件与硬件平台设计实现 | 第86-99页 |
| 5.2.1 软件开发 | 第86-96页 |
| 5.2.2 硬件设计 | 第96-99页 |
| 5.3 系统的实验与调试 | 第99-110页 |
| 5.3.1 测距实验 | 第99-103页 |
| 5.3.2 定位实验 | 第103-106页 |
| 5.3.3 跟踪实验 | 第106-110页 |
| 5.4 本章小节 | 第110-111页 |
| 第六章 总结与展望 | 第111-113页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第111-112页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-119页 |
| 致谢 | 第119-121页 |
| 作者简介 | 第121-122页 |