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蜂窝网络中基于TDOA的定位算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 引言第9页
    1.2 课题研究背景及意义第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-12页
    1.4 论文的研究工作和结构安排第12-13页
第二章 蜂窝网无线定位技术第13-25页
    2.1 蜂窝网无线定位系统第13-15页
        2.1.1 基于移动台的定位系统第13-14页
        2.1.2 基于网络的定位系统第14页
        2.1.3 移动台辅助定位系统第14-15页
        2.1.4 网络辅助定位系统第15页
        2.1.5 GPS定位系统第15页
    2.2 蜂窝网无线定位技术第15-19页
        2.2.1 CELL-ID定位第15页
        2.2.2 场强定位法第15-16页
        2.2.3 圆周定位法第16-17页
        2.2.4 双曲线定位法第17-18页
        2.2.5 方位角定位第18页
        2.2.6 混合定位及其他定位方法第18-19页
    2.3 蜂窝网无线定位技术对比第19-20页
    2.4 蜂窝网定位误差主要来源第20-22页
        2.4.1 非视距传播第20-21页
        2.4.2 多径效应第21页
        2.4.3 人体阴影第21页
        2.4.4 基站数目与位置第21-22页
    2.5 定位性能的评估指标第22-24页
        2.5.1 均方误差与克拉美罗下界第22页
        2.5.2 几何精度因子第22-23页
        2.5.3 圆概率误差第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 基于TDOA的蜂窝网定位算法第25-42页
    3.1 TDOA定位算法的数学模型第25-27页
        3.1.1 定位问题的最小二乘表示第25-26页
        3.1.2 TDOA双曲线模型第26-27页
    3.2 TDOA定位解算法第27-35页
        3.2.1 Fang算法第27-28页
        3.2.2 Taylor级数法第28-29页
        3.2.3 Chan算法第29-33页
        3.2.4 球面差值算法第33-35页
        3.2.5 其他定位解算法第35页
    3.3 经典算法性能仿真及分析第35-39页
    3.4 协同定位算法第39-40页
        3.4.1 算法流程第39-40页
        3.4.2 仿真分析第40页
    3.5 本章小结第40-42页
第四章 遗传算法在TDOA定位中的应用第42-60页
    4.1 遗传算法第42-46页
        4.1.1 遗传算法原理第42-43页
        4.1.2 遗传算法与传统算法对比第43-44页
        4.1.3 标准遗传算法流程第44-46页
        4.1.4 遗传算法收敛性分析第46页
    4.2 遗传算法的TDOA定位模型第46-48页
    4.3 改进遗传算法在TDOA定位中的应用第48-52页
        4.3.1 初始化种群和染色体编码第48-49页
        4.3.2 适应度函数第49页
        4.3.3 自适应算子第49-50页
        4.3.4 遗传操作第50-51页
        4.3.5 算法流程第51-52页
    4.4 小生境遗传算法在TDOA中的应用第52-59页
        4.4.1 小生境原理第52-53页
        4.4.2 小生境实现方法第53-54页
        4.4.3 距离标准的选取第54页
        4.4.4 改进的小生境淘汰机制第54-55页
        4.4.5 基于小生境遗传算法的TDOA定位流程第55-56页
        4.4.6 仿真结果及分析第56-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-62页
    5.1 本文研究工作总结第60页
    5.2 对进一步研究工作展望第60-62页
参考文献第62-64页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第64-65页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第65-66页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第66-67页
致谢第67页

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