摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
缩略词表 | 第12-15页 |
第一章 绪论 | 第15-29页 |
1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
1.2 无线定位与跟踪技术研究现状 | 第16-26页 |
1.2.1 基于测距的定位 | 第16-19页 |
1.2.2 非测距的定位 | 第19-20页 |
1.2.3 指纹法定位 | 第20-23页 |
1.2.4 目标跟踪技术 | 第23-26页 |
1.3 论文的主要工作和创新 | 第26-27页 |
1.4 论文结构及内容安排 | 第27-29页 |
第二章 基于测距的信赖域优化定位方法研究 | 第29-43页 |
2.1 引言 | 第29页 |
2.2 测距模型及基本定位方法 | 第29-35页 |
2.2.1 由RSSI反演的距离估计 | 第30-31页 |
2.2.2 测量TOA的距离估计 | 第31-32页 |
2.2.3 基于测距的定位的几何原理 | 第32-34页 |
2.2.4 最小二乘法定位 | 第34-35页 |
2.3 以新锥模型信赖域算法改进的定位 | 第35-42页 |
2.3.1 算法原理 | 第36-37页 |
2.3.2 算法流程 | 第37页 |
2.3.3 仿真验证与分析 | 第37-42页 |
2.4 本章小结 | 第42-43页 |
第三章 粒子滤波跟踪算法改进研究 | 第43-68页 |
3.1 引言 | 第43页 |
3.2 粒子滤波 | 第43-50页 |
3.2.1 贝叶斯估计 | 第44-45页 |
3.2.2 蒙特卡洛方法 | 第45-46页 |
3.2.3 重要性采样 | 第46-48页 |
3.2.4 重采样 | 第48-50页 |
3.2.5 基本粒子滤波算法流程 | 第50页 |
3.3 粒子交叉变异重采样算法 | 第50-56页 |
3.3.1 算法原理 | 第51-52页 |
3.3.2 算法流程 | 第52页 |
3.3.3 仿真验证与分析 | 第52-56页 |
3.4 结合信赖域的粒子滤波跟踪算法 | 第56-67页 |
3.4.1 算法改进的基本思路 | 第57-59页 |
3.4.2 系统模型 | 第59页 |
3.4.3 算法原理 | 第59-62页 |
3.4.3.1 使用信赖域优化方法的状态转移预测 | 第60-61页 |
3.4.3.2 基于预测状态邻域的迭代重要性采样 | 第61-62页 |
3.4.4 算法流程 | 第62-63页 |
3.4.5 仿真验证与分析 | 第63-67页 |
3.5 本章小结 | 第67-68页 |
第四章 相干分布源到达角估计算法改进研究 | 第68-86页 |
4.1 引言 | 第68页 |
4.2 基于到达角的定位方法 | 第68-69页 |
4.3 相干分布源DOA估计综述 | 第69-70页 |
4.4 一种低复杂度的二维相干分布源DOA估计算法 | 第70-79页 |
4.4.1 数据模型 | 第71-73页 |
4.4.1.1 传统数据模型 | 第71-72页 |
4.4.1.2 泰勒近似模型 | 第72-73页 |
4.4.2 算法原理 | 第73-75页 |
4.4.3 计算复杂度分析 | 第75页 |
4.4.4 仿真验证与分析 | 第75-79页 |
4.5 基于稀疏表示的相干分布源DOA估计算法 | 第79-85页 |
4.5.1 数据模型 | 第79-80页 |
4.5.2 算法原理 | 第80-82页 |
4.5.3 仿真验证与分析 | 第82-85页 |
4.6 本章小结 | 第85-86页 |
第五章 基于指纹法和惯性导航的定位跟踪算法实验验证及测试 | 第86-109页 |
5.1 引言 | 第86页 |
5.2 基于RSSI测量的指纹法定位 | 第86-98页 |
5.2.1 指纹法定位原理 | 第87-89页 |
5.2.2 指纹法实验结果与分析 | 第89-94页 |
5.2.3 传播模型测距法实验结果与分析 | 第94-98页 |
5.3 指纹法与惯性导航结合的跟踪 | 第98-108页 |
5.3.1 传感器的校准及误差分析 | 第99-103页 |
5.3.2 跟踪原理及流程 | 第103-104页 |
5.3.3 实验结果与分析 | 第104-108页 |
5.4 本章小结 | 第108-109页 |
第六章 总结与展望 | 第109-112页 |
6.1 全文总结 | 第109-110页 |
6.2 研究展望 | 第110-112页 |
致谢 | 第112-113页 |
参考文献 | 第113-121页 |
攻博期间取得的研究成果 | 第121-122页 |
参与的科研项目 | 第122-123页 |