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基于GPS/CDMA/Google Maps的物流车辆定位监控系统研究与设计

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-16页
    1.1 课题研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13页
    1.3 论文研究内容第13-15页
    1.4 论文组织结构第15-16页
第2章 车辆监控系统概述及其相关技术研究第16-28页
    2.1 车辆监控系统概述第16-17页
    2.2 GPS第17-22页
        2.2.1 GPS定义及系统组成第17-19页
        2.2.2 GPS工作原理第19-20页
        2.2.3 GPS定位特点第20-21页
        2.2.4 GPS模块性能指标第21-22页
    2.3 CDMA第22-26页
        2.3.1 蜂窝移动通信介绍第22-24页
        2.3.2 CDMA网络结构第24页
        2.3.3 CDMA通信技术优势第24-25页
        2.3.4 CDMA模块性能指标第25-26页
    2.4 Google Maps第26-27页
        2.4.1 Google Maps简介第26页
        2.4.2 Google Maps的优点第26-27页
        2.4.3 Google Maps API第27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 物流车辆定位监控系统的整体设计方案第28-34页
    3.1 系统总体架构第28-30页
        3.1.1 系统总体设计第28-29页
        3.1.2 车载移动终端结构设计第29页
        3.1.3 监控中心结构设计第29-30页
    3.2 系统功能模块设计图第30-33页
        3.2.1 定位处理子系统第31页
        3.2.2 通信传输子系统第31-32页
        3.2.3 卡尔曼滤波子系统第32页
        3.2.4 地理信息子系统第32-33页
    3.3 本章小结第33-34页
第4章 定位处理子系统和通信传输子系统的设计与实现第34-52页
    4.1 定位处理子系统的设计与实现第34-47页
        4.1.1 GPS串口通信模块第34-38页
        4.1.2 数据处理模块第38-42页
        4.1.3 程序主体类分析与实现第42-47页
    4.2 通信传输子系统的设计与实现第47-51页
        4.2.1 CDMA模块与车载电脑的连接配置第47-48页
        4.2.2 CDMA数据传输模块第48-51页
    4.3 本章小结第51-52页
第5章 卡尔曼滤波子系统的设计与实现第52-62页
    5.1 卡尔曼滤波简介第52-53页
    5.2 GPS系统模型的建立第53-54页
    5.3 自适应指数加权衰减记忆滤波算法的设计与实现第54-57页
        5.2.1 标准卡尔曼滤波算法第54-55页
        5.2.2 自适应指数加权衰减记忆滤波算法第55-56页
        5.2.3 λ_(k-1)值的选取第56-57页
    5.4 附有道路信息约束的自适应指数加权衰减记忆滤波模型第57-59页
        5.4.1 道路信息约束条件的建立第57-58页
        5.4.2 附有道路信息约束的自适应指数加权衰减记忆滤波模型的建立第58-59页
    5.5 系统功能验证第59-61页
    5.6 本章小结第61-62页
第6章 地理信息子系统的设计与实现第62-74页
    6.1 系统开发和运行环境配置第62-63页
        6.1.1 软件开发环境第62页
        6.1.2 服务器平台搭建第62-63页
    6.2 地图加载及系统数据库设计第63-67页
        6.2.1 地图加载与显示第63-65页
        6.2.2 系统数据库设计第65-67页
    6.3 车辆监控第67-72页
        6.3.1 车辆定位第67-69页
        6.3.2 车辆实时监控第69-71页
        6.3.3 车辆历史轨迹回放第71-72页
    6.4 本章小结第72-74页
第7章 总结与展望第74-76页
    7.1 工作总结第74页
    7.2 研究展望第74-76页
参考文献第76-79页
攻读学位期间的研究成果第79-80页
致谢第80页

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