| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 主要符号对照表 | 第15-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 选题背景 | 第17-21页 |
| 1.2 研究现状 | 第21-26页 |
| 1.2.1 室内定位系统研究现状 | 第21-23页 |
| 1.2.2 非视距定位算法研究现状 | 第23-26页 |
| 1.3 主要研究内容与章节安排 | 第26-31页 |
| 第二章 室内声信道特性及其参数估计方法 | 第31-45页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 声信号室内传播特性 | 第31-36页 |
| 2.2.1 视距环境下声信号的信道特性 | 第32-33页 |
| 2.2.2 信号被遮挡时的声信道特性变化 | 第33-34页 |
| 2.2.3 挑战 | 第34-36页 |
| 2.3 信道相对增益与相对时延估计 | 第36-43页 |
| 2.3.1 接收信号模型 | 第36-38页 |
| 2.3.2 信道相对增益及相对时延估计 | 第38-40页 |
| 2.3.3 第一路径判别 | 第40-41页 |
| 2.3.4 参数估计误差 | 第41-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于声信道统计特性号的非视距识别及分类 | 第45-67页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 非视距信号特征提取 | 第45-49页 |
| 3.2.1 时延特征统计 | 第46-47页 |
| 3.2.2 波形分布形态统计 | 第47页 |
| 3.2.3 Rician-K系数 | 第47-48页 |
| 3.2.4 相对增益比率的幅值频数统计特性 | 第48-49页 |
| 3.3 声信号NLOS识别分类 | 第49-58页 |
| 3.3.1 朴素贝叶斯分类器 | 第50-52页 |
| 3.3.2 逻辑斯谛回归分类器 | 第52-54页 |
| 3.3.3 线性判别式分类器 | 第54-55页 |
| 3.3.4 支持向量机分类器 | 第55-58页 |
| 3.4 实验验证 | 第58-63页 |
| 3.4.1 实验部署与数据采集 | 第58-60页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-67页 |
| 第四章 NLOS/LOS混合复杂环境下的目标鲁棒定位 | 第67-89页 |
| 4.1 引言 | 第67-68页 |
| 4.2 NLOS/LOS环境下静态目标定位策略 | 第68-77页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第68-71页 |
| 4.2.2 前提假设 | 第71-72页 |
| 4.2.3 基于NLOS识别剔除的定位策略 | 第72页 |
| 4.2.4 基于NLOS后验概率的WLS定位策略 | 第72-77页 |
| 4.3 NLOS/LOS环境下移动目标定位策略 | 第77-82页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第77-79页 |
| 4.3.2 前提假设 | 第79页 |
| 4.3.3 基于NLOS识别的修正扩展卡尔曼滤波 | 第79-81页 |
| 4.3.4 基于NLOS后验概率的修正扩展卡尔曼滤波 | 第81-82页 |
| 4.4 实验验证 | 第82-87页 |
| 4.4.1 实验描述 | 第82-83页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第83-87页 |
| 4.5 本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 5.1 本文总结 | 第89-90页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 作者在硕士期间发表的学术论文及参与科研项目 | 第97页 |