超宽带融合光流的无人机室内定位技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 前言 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容及创新点 | 第17-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第18-20页 |
| 第2章 超宽带定位算法研究 | 第20-32页 |
| 2.1 超宽带定位原理 | 第20-23页 |
| 2.1.1 超宽带定位简介 | 第20页 |
| 2.1.2 超宽带定位算法分析 | 第20-21页 |
| 2.1.3 TOA定位算法描述 | 第21-23页 |
| 2.2 超宽带定位的非视距误差分析 | 第23-25页 |
| 2.3 超宽带非视距鉴别方法 | 第25-32页 |
| 2.3.1 交叉面积非视距鉴别方法 | 第26-29页 |
| 2.3.2 超宽带定位及非视距鉴别仿真实验 | 第29-32页 |
| 第3章 光流定位算法研究 | 第32-43页 |
| 3.1 光流基础知识 | 第32-34页 |
| 3.1.1 光流简介 | 第32-33页 |
| 3.1.2 光流约束方程 | 第33-34页 |
| 3.2 光流求解算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 光流算法分析 | 第34-37页 |
| 3.2.2 光流计算仿真实验 | 第37-38页 |
| 3.3 光流定位算法研究 | 第38-43页 |
| 3.3.1 光流定位坐标系 | 第38-39页 |
| 3.3.2 光流定位原理 | 第39-40页 |
| 3.3.3 光流定位算法实现 | 第40-43页 |
| 第4章 超宽带定位与光流定位融合算法 | 第43-54页 |
| 4.1 数据融合方法简介 | 第43-45页 |
| 4.2 联邦卡尔曼滤波定位融合算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 联邦卡尔曼滤波器设计 | 第47-49页 |
| 4.3 超宽带与光流定位融合算法 | 第49-52页 |
| 4.3.1 改进的联邦卡尔曼滤波定位融合算法 | 第49-51页 |
| 4.3.2 提升定位精度的数据处理策略 | 第51-52页 |
| 4.4 定位融合算法仿真实验 | 第52-54页 |
| 第5章 无人机室内定位实验研究 | 第54-65页 |
| 5.1 室内定位实验方案 | 第54-58页 |
| 5.1.1 实验环境及实验方法 | 第54-55页 |
| 5.1.2 定位系统硬件结构 | 第55-56页 |
| 5.1.3 定位系统软件实现 | 第56-58页 |
| 5.2 定位实验结果及分析 | 第58-65页 |
| 5.2.1 光流定位及其补偿结果分析 | 第59-60页 |
| 5.2.2 非视距鉴别结果分析 | 第60-63页 |
| 5.2.3 定位融合结果分析 | 第63-65页 |
| 第6章 总结和展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第71-72页 |
