首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于RFID的室内移动目标定位方法与系统设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 无线定位技术概述第10-11页
    1.2 定位技术的发展状况第11-12页
    1.3 研究意义第12-13页
    1.4 课题的结构与主要研究内容第13-15页
第2章 射频识别技术概述第15-25页
    2.1 无线传感器网络移动目标跟踪的基本内容第15-16页
    2.2 RFID系统工作原理及其硬件组成第16-24页
        2.2.1 RFID的基本工作原理第16-18页
        2.2.2 射频读写器第18-19页
        2.2.3 电子标签第19-21页
        2.2.4 天线第21-22页
        2.2.5 RFID技术的特点和应用第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第3章 常用室内定位算法分析第25-42页
    3.1 室内定位环境的研究第25-26页
        3.1.1 室内无线传播特点第25页
        3.1.2 室内无线传播的统计模型第25-26页
    3.2 室内定位技术的基本方法第26-30页
        3.2.1 到达角度测量法(AOA)第27页
        3.2.2 传播时间测量法(TOA)第27-28页
        3.2.3 传播时间差测量法(TDOA)第28-29页
        3.2.4 接收信号强度法(RSSI)第29-30页
    3.3 室内定位系统的常用算法第30-33页
        3.3.1 LANDMARC系统原理简介第31-32页
        3.3.2 LANDMARC算法分析第32-33页
    3.4 VIRE算法第33-35页
        3.4.1 VIRE系统原理简介第33-35页
        3.4.2 VIRE算法分析第35页
    3.5 BVIRE算法第35-41页
        3.5.1 BVIRE系统原理简介第36页
        3.5.2 BVIRE算法分析第36-37页
        3.5.3 BVIRE和VIRE仿真比较第37-41页
    3.6 本章小结第41-42页
第4章 边界虚拟参考标签与自适应卡尔曼融合算法第42-49页
    4.1 BAKF算法思路第42-45页
        4.1.1 自适应算法可行性分析第42-43页
        4.1.2 BAKF算法简介第43页
        4.1.3 Sage-Husa算法简介第43-45页
    4.2 BAKF的改进第45-46页
        4.2.1 滤波发散的抑制第45-46页
    4.3 BAKF改进算法的仿真与性能对比第46-48页
        4.3.1 定位的结果上对比第46-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第5章 基于BAKF算法的寻迹机器人位置获取实验第49-63页
    5.1 基于BAKF算法的机器人定位(硬件)第49-54页
        5.1.1 IMPINJ R2000射频开发平台介绍第49-51页
        5.1.2 无源CHFJK-2311型超高频配套标签第51-52页
        5.1.3 IMPINJ阅读器原场天线第52-53页
        5.1.4 定位系统的小结第53-54页
    5.2 BAKF算法的移动机器人定位(软件)第54-58页
        5.2.1 硬件系统操作程序第54-56页
        5.2.2 算法核心部分程序第56-58页
    5.3 实验结果以及分析第58-61页
        5.3.1 待定位标签小车速度分析第58-59页
        5.3.2 标签实际信号强度分析第59-60页
        5.3.3 补偿天线数据对BAKF定位精度的影响第60-61页
    5.4 BAKF算法的机器人定位效果第61-62页
    5.5 本章小结第62-63页
第6章 总结与展望第63-65页
    6.1 本文的研究成果第63-64页
    6.2 未来工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第70页

论文共70页,点击 下载论文
上一篇:基于机器视觉的电线电缆绝缘厚度检测研究
下一篇:高分辨率图像的快速去雾方法研究