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面向复杂环境的自适应定位关键技术研究

摘要第10-12页
Abstract第12-13页
第一章 绪论第14-40页
    1.1 研究背景与意义第15-25页
        1.1.1 复杂环境中导航与定位面临的困难第15-23页
        1.1.2 面向复杂环境定位问题的提出第23-24页
        1.1.3 研究意义第24-25页
    1.2 相关领域研究现状第25-36页
        1.2.1 环境感知第25-27页
        1.2.2 GNSS及其改进定位第27-29页
        1.2.3 非GNSS室内定位第29-34页
        1.2.4 研究现状总结第34-36页
    1.3 主要研究内容与创新点第36-40页
        1.3.1 主要研究内容第36-37页
        1.3.2 论文组织结构第37-38页
        1.3.3 论文创新点第38-40页
第二章 面向复杂环境的室内外自适应定位框架第40-50页
    2.1 导航与定位基本概念第40-45页
        2.1.1 基本概念第40-41页
        2.1.2 导航定位问题形式化与基本定位算法第41页
        2.1.3 和积法基本原理第41-43页
        2.1.4 定位算法基本评价指标第43-45页
    2.2 模块化可扩展的自适应定位框架第45-48页
        2.2.1 总体框架第45-46页
        2.2.2 数据采集与环境感知第46-47页
        2.2.3 算法选择与位置估计第47-48页
    2.3 本章小结第48-50页
第三章 基于信号特征和机器学习的环境感知第50-73页
    3.1 环境感知基础第50-53页
        3.1.1 环境感知基本概念第50页
        3.1.2 环境感知常用传感器第50-53页
    3.2 基于GSM信号特征的环境感知第53-63页
        3.2.1 面向室内外自适应定位的环境分类第54-56页
        3.2.2 数据输入第56-60页
        3.2.3 训练第60-61页
        3.2.4 测试第61-63页
    3.3 算法测试与分析第63-72页
        3.3.1 数据采集与预处理第63-68页
        3.3.2 分类算法测试第68-72页
        3.3.3 结论第72页
    3.4 本章小结第72-73页
第四章 面向轻度室内环境的GNSS对等合作定位关键技术第73-94页
    4.1 合作定位基本原理第73-79页
        4.1.1 合作定位技术发展第73-75页
        4.1.2 纯对等合作第75-77页
        4.1.3 混合对等合作第77-79页
    4.2 基于曼哈顿距离的改进次优混合节点选择策略第79-86页
        4.2.1 合作定位节点选择模型第79-81页
        4.2.2 混合对等合作节点选择策略第81-83页
        4.2.3 算法实现与仿真测试第83-86页
    4.3 基于Sum-Product的非测距合作定位第86-92页
        4.3.1 非测距定位基本算法第86-87页
        4.3.2 非测距混合对等合作定位算法第87-90页
        4.3.3 算法实现与仿真测试第90-92页
    4.4 本章小结第92-94页
第五章 面向深度室内环境的信号指纹定位关键技术第94-116页
    5.1 指纹定位概述第94-96页
    5.2 基于群智感知与LGP的无线信号指纹定位第96-108页
        5.2.1 算法框架第96-97页
        5.2.2 基于LGP的虚拟指纹数据库构建与定位第97-104页
        5.2.3 仿真优化与算法测试第104-108页
    5.3 PDR辅助的无线信号指纹定位第108-114页
        5.3.1 问题描述第108-109页
        5.3.2 算法原理第109-113页
        5.3.3 算法实现与测试第113-114页
    5.4 本章小结第114-116页
第六章 结论与展望第116-120页
    6.1 论文主要贡献第116-118页
    6.2 研究展望第118-120页
致谢第120-123页
参考文献第123-143页
作者在学期间取得的学术成果第143-146页
附录A 主要符号与缩略语第146-148页

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