| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 超宽带室内定位的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 防碰撞算法的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 章节安排 | 第12-14页 |
| 2 基于超宽带的室内定位系统 | 第14-22页 |
| 2.1 超宽带室内定位系统组成 | 第14-17页 |
| 2.2 超宽带定位系统定位算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 到达时间差算法(Time Difference of Arrival,TDOA) | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于超宽带室内定位的时钟同步 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 防碰撞算法分析 | 第22-32页 |
| 3.1 二进制树算法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 基本二进制树算法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 动态二进制树算法 | 第23-25页 |
| 3.1.3 后退式动态二进制树算法 | 第25页 |
| 3.2 ALOHA算法性能分析 | 第25-30页 |
| 3.2.1 纯ALOHA算法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 时隙ALOHA算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 帧时隙ALOHA算法 | 第28-30页 |
| 3.3 几种防碰撞算法的比较 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于超宽带定位的动态帧时隙ALOHA算法 | 第32-40页 |
| 4.1 动态帧时隙ALOHA算法概述 | 第32-34页 |
| 4.2 标签估计算法 | 第34-35页 |
| 4.2.1 Low bound估计算法 | 第34页 |
| 4.2.2 Schoute估计算法 | 第34-35页 |
| 4.2.3 Vogt估计算法 | 第35页 |
| 4.3 贝叶斯标签估计 | 第35-38页 |
| 4.3.1 标签估计算法概述 | 第35页 |
| 4.3.2 贝叶斯标签估计算法 | 第35-38页 |
| 4.4 算法仿真比较 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 超宽带室内定位测试算法与测试结果分析 | 第40-50页 |
| 5.1 定位测验布局 | 第40-41页 |
| 5.2 多标签成功识别率 | 第41-44页 |
| 5.3 R95误差算法 | 第44-49页 |
| 5.3.1 R95误差算法概述 | 第44-47页 |
| 5.3.2 R95实验测试数据 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 硕士期间科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |