| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 图目录 | 第10-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 缩略词表 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| ·无线定位技术研究现状 | 第15-17页 |
| ·MIMO 系统中的定位技术 | 第17-19页 |
| ·本文的研究内容和主要贡献 | 第19-20页 |
| ·论文结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 应用于定位的MIMO 通信信道建模 | 第22-36页 |
| ·MIMO 信道模型分类 | 第22-24页 |
| ·确定性信道模型 | 第22-23页 |
| ·随机性信道模型 | 第23-24页 |
| ·射线跟踪建模 | 第24-26页 |
| ·环境建模 | 第24-25页 |
| ·射线跟踪算法 | 第25-26页 |
| ·射线建模 | 第26页 |
| ·SCM 信道建模 | 第26-28页 |
| ·基于射线跟踪的改进SCM 信道建模 | 第28-35页 |
| ·射线跟踪获取信道时延与角度 | 第29-33页 |
| ·用已知信道时延与角度信息建立SCM 信道模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 MIMO 系统定位参数估计技术 | 第36-51页 |
| ·MIMO 系统定位参数估计与信道估计 | 第36-41页 |
| ·非盲估计 | 第36-37页 |
| ·盲信道估计 | 第37-40页 |
| ·半盲估计 | 第40-41页 |
| ·常见MIMO 系统的信号角度参数估计技术 | 第41-45页 |
| ·MUSIC 算法 | 第41-43页 |
| ·ESPRIT 算法 | 第43-44页 |
| ·JADE-MUSIC 算法与JADE-ESPRIT 算法 | 第44-45页 |
| ·基于相位差的MIMO 通信信号角度参数估计 | 第45-50页 |
| ·信号模型 | 第45页 |
| ·信号角度估计算法 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于最小二乘支持向量机的单基站定位 | 第51-74页 |
| ·基于机器学习的定位方法 | 第51-57页 |
| ·机器学习与定位 | 第51-52页 |
| ·K 最近邻算法 | 第52-53页 |
| ·人工神经网络 | 第53-54页 |
| ·支持向量机 | 第54-57页 |
| ·机器学习定位的仿真环境建立 | 第57-58页 |
| ·基于最小二乘支持向量机的定位方法 | 第58-64页 |
| ·定位原理 | 第59页 |
| ·LSSVM 中的函数回归理论 | 第59-61页 |
| ·常见核函数的仿真结果 | 第61-64页 |
| ·基于改进核函数最小二乘支持向量机定位 | 第64-69页 |
| ·基于多核函数的支持向量机定位 | 第64-65页 |
| ·基于改进径向基核函数的支持向量机定位 | 第65-69页 |
| ·SVM、KNN、ANN 定位性能比较 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 结论与展望 | 第74-77页 |
| ·本文主要工作和贡献 | 第74-75页 |
| ·未来工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 在学期间的研究成果 | 第81-82页 |
| 个人简历 | 第82-83页 |