致谢 | 第5-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
目录 | 第9-12页 |
1 引言 | 第12-18页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
1.2.1 煤矿井下通信现状 | 第13-15页 |
1.2.2 导航系统开发现状 | 第15-16页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
1.4 论文的组织结构 | 第17-18页 |
2 基于无线Mesh网络的井下通信系统 | 第18-27页 |
2.1 系统概述 | 第18-19页 |
2.2 无线Mesh网络 | 第19-22页 |
2.2.1 无线Mesh网络的网络结构 | 第19-21页 |
2.2.2 无线Mesh网络的特点 | 第21-22页 |
2.3 无线Mesh网络与其他网络的比较 | 第22-26页 |
2.3.1 WMN与蜂窝移动通信系统的比较 | 第22-23页 |
2.3.2 WMN与Ad-hoc的比较 | 第23-25页 |
2.3.3 WMN与WLAN的比较 | 第25-26页 |
2.4 系统拓扑结构 | 第26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
3 定位系统研究 | 第27-47页 |
3.1 常见室内定位算法 | 第27-29页 |
3.1.1 接收信号角度定位法 | 第27页 |
3.1.2 到达时间定位法 | 第27-28页 |
3.1.3 接收信号强度定位法 | 第28页 |
3.1.4 位置指纹定位法 | 第28-29页 |
3.2 基于信号接收强度RSSI的定位技术 | 第29-33页 |
3.2.1 Mesh节点位置结构 | 第29-30页 |
3.2.2 井下信号传播模型分析 | 第30-31页 |
3.2.3 RSSI误差分析 | 第31-33页 |
3.3 引入惯性推算的定位技术(Inertia Position Measurement,IPM) | 第33-40页 |
3.3.1 准备知识 | 第33-34页 |
3.3.2 基本原理及误差分析 | 第34-37页 |
3.3.3 引入卡尔曼滤波的RSSI-IPM定位算法 | 第37-38页 |
3.3.4 惯性定位系统设计 | 第38-40页 |
3.4 自动学习的位置指纹定位技术 | 第40-44页 |
3.4.1 基本思想 | 第40-41页 |
3.4.2 基于聚类的位置指纹自动学习机制 | 第41-43页 |
3.4.3 基于最近邻的指纹匹配算法 | 第43-44页 |
3.5 定位实验与结果分析 | 第44-47页 |
4 井下导航系统的设计 | 第47-58页 |
4.1 系统概述 | 第47页 |
4.2 移动GIS开发 | 第47-51页 |
4.2.1 移动GIS简介 | 第48-49页 |
4.2.2 移动GIS开发平台 | 第49-51页 |
4.3 SuperMap iMobile 7C | 第51-53页 |
4.3.1 SuperMap iMobile 7C简介 | 第51页 |
4.3.2 SuperMap iMobile 7C特点 | 第51-53页 |
4.4 井下导航系统的设计 | 第53-57页 |
4.4.1 需求分析 | 第53-54页 |
4.4.2 系统的设计目标 | 第54页 |
4.4.3 系统的总体设计 | 第54-55页 |
4.4.4 系统的逻辑结构 | 第55-56页 |
4.4.5 数据组织结构 | 第56-57页 |
4.5 本章小结 | 第57-58页 |
5 导航系统的实现 | 第58-70页 |
5.1 系统的开发平台和运行环境 | 第58-62页 |
5.1.1 iOS操作系统 | 第58-59页 |
5.1.2 XCode | 第59-61页 |
5.1.3 iOS开发语言Object-C | 第61-62页 |
5.2 电子地图的制作 | 第62-66页 |
5.2.1 导航电子地图简介 | 第62页 |
5.2.2 iMapEditor 7C | 第62-63页 |
5.2.3 导航电子地图的制作 | 第63-66页 |
5.3 功能模块的开发实现 | 第66-69页 |
5.3.1 基本功能模块 | 第66-67页 |
5.3.2 信息查询模块 | 第67页 |
5.3.3 路径分析模块 | 第67-68页 |
5.3.4 定位导航模块 | 第68-69页 |
5.4 本章小结 | 第69-70页 |
6 结论 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-74页 |
附录A | 第74-75页 |
作者简历 | 第75-77页 |
学位论文数据集 | 第77页 |