基于无线节点的移动终端多源信息组合定位研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 主要符号说明 | 第8-9页 |
| 一、绪论 | 第9-16页 |
| 1、研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 2、国内外研究现状及趋势 | 第10-14页 |
| (1) 无线节点定位研究现状 | 第10-13页 |
| (2) 移动终端定位 | 第13-14页 |
| 3、论文的研究内容及框架 | 第14-16页 |
| 二、基于无线节点定位的研究 | 第16-23页 |
| 1、定位相关技术 | 第16-17页 |
| (1) Wi-Fi定位 | 第16页 |
| (2) 蓝牙定位 | 第16-17页 |
| 2、常用无线定位模型 | 第17-20页 |
| (1) 基于信号强度的定位 | 第17页 |
| (2) 三角测量定位 | 第17-18页 |
| (3) 基于到达时间的定位 | 第18页 |
| (4) 基于到达时间差的定位 | 第18-19页 |
| (5) 指纹匹配法 | 第19-20页 |
| 3、无线定位精度性能指标 | 第20-22页 |
| 4、本章小结 | 第22-23页 |
| 三、基于鸟群算法的粒子滤波研究 | 第23-42页 |
| 1、滤波算法基本原理 | 第23-34页 |
| (1) 卡尔曼滤波 | 第23-25页 |
| (2) 扩展卡尔曼滤波 | 第25-27页 |
| (3) 无迹卡尔曼滤波 | 第27-30页 |
| (4) 粒子滤波 | 第30-34页 |
| 2、鸟群算法 | 第34-37页 |
| (1) 粒子群算法 | 第35-36页 |
| (2) 鸟群算法 | 第36-37页 |
| 3、实验结果及分析 | 第37-40页 |
| (1) 鸟群算法、粒子群算法仿真对比分析 | 第37-39页 |
| (2) 改进的鸟群粒子滤波算法定位实验 | 第39-40页 |
| 4、本章小结 | 第40-42页 |
| 四、基于改进的地图匹配的算法研究 | 第42-49页 |
| 1、地图匹配算法原理 | 第42-43页 |
| (1) 投影地图匹配算法 | 第42页 |
| (2) 概率统计地图匹配算法 | 第42-43页 |
| 2、数据预处理 | 第43页 |
| 3、改进的地图匹配算法 | 第43-46页 |
| 4、实验结果及分析 | 第46-48页 |
| (1) 实验环境 | 第46-47页 |
| (2) 实验和结果分析 | 第47-48页 |
| 5、本章小结 | 第48-49页 |
| 五、总结和展望 | 第49-51页 |
| 1、主要研究内容和创新点 | 第49-50页 |
| (1) 主要研究内容 | 第49页 |
| (2) 创新点 | 第49-50页 |
| 2、工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录1 移动终端附近基站信息采集 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57页 |
