扩展卡尔曼滤波算法在室内移动节点定位中的优化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 无线传感网研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 室内定位研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 目前研究的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 室内定位算法相关技术研究 | 第16-30页 |
| 2.1 常用定位技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 红外线定位技术 | 第16页 |
| 2.1.2 蓝牙定位技术 | 第16-17页 |
| 2.1.3 射频识别定位技术 | 第17页 |
| 2.1.4 超宽带定位技术 | 第17页 |
| 2.1.5 ZigBee技术 | 第17-18页 |
| 2.1.6 WiFi定位技术 | 第18页 |
| 2.2 常用测距定位算法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基于TOA的定位算法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于TDOA的定位算法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 基于AOA的定位算法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 基于RSSI的定位算法 | 第23页 |
| 2.3 定位误差主要来源 | 第23-25页 |
| 2.3.1 非视距传播 | 第23-24页 |
| 2.3.2 多径干扰 | 第24页 |
| 2.3.3 电子设备信号干扰[52] | 第24-25页 |
| 2.3.4 目标节点定位时的位置 | 第25页 |
| 2.4 经典室内定位优化算法的研究分析 | 第25-28页 |
| 2.4.1 LS定位算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 标准EKF定位算法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 LS算法与标准EKF算法的改进方案 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 扩展卡尔曼滤波定位算法LO-EKF | 第30-40页 |
| 3.1 室内环境信道模型分析 | 第30-31页 |
| 3.2 室内定位状态模型建立 | 第31-32页 |
| 3.3 LO-EKF算法的具体流程 | 第32-37页 |
| 3.3.1 基于RSSI的位置测量 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于IMU的速度测量 | 第34页 |
| 3.3.3 扩展卡尔曼滤波器处理测量值 | 第34-35页 |
| 3.3.4 统计协方差矩阵调整扩展卡尔曼滤波器 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 第四章 LO-EKF算法的仿真分析 | 第40-48页 |
| 4.1 算法仿真环境与参数设定 | 第40-41页 |
| 4.1.1 室内大厅 | 第40页 |
| 4.1.2 过道走廊 | 第40-41页 |
| 4.2 性能对比评价指标 | 第41页 |
| 4.3 算法仿真结果与分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 跟踪路径分析 | 第42-43页 |
| 4.3.2 均方根误差及收敛速度分析 | 第43-45页 |
| 4.3.3 误差累计分布函数分析 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 结论 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 附录A 硕士期间研究成果 | 第58-60页 |
| 附录B 硕士期间获奖情况 | 第60页 |
