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 |