| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 RFID室内定位技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 射频识别技术概述 | 第16-17页 |
| 1.2.2 RFID二维定位技术发展现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 RFID三维定位技术发展现状 | 第18页 |
| 1.3 论文结构与主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第二章 RFID室内定位技术 | 第21-32页 |
| 2.1 RFID室内定位技术概述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 RFID室内定位系统基本框架 | 第21-22页 |
| 2.1.2 RFID室内定位性能评价标准 | 第22-23页 |
| 2.2 无线信道传播模型 | 第23-25页 |
| 2.2.1 自由空间传播模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 对数路径损耗模型 | 第24-25页 |
| 2.3 RFID室内定位基本方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 到达时间定位法(TOA) | 第25-26页 |
| 2.3.2 到达时间差定位法(TDOA) | 第26-27页 |
| 2.3.3 到达角度定位法(AOA) | 第27-28页 |
| 2.3.4 接收信号强度法(RSSI) | 第28页 |
| 2.4 RFID三维定位算法 | 第28-31页 |
| 2.4.1 Spot ON算法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 3D-LANDMARC算法 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于CDQPSO的LANDMARC三维室内定位算法 | 第32-47页 |
| 3.1 群智能优化算法在定位领域的应用 | 第32-33页 |
| 3.2 量子粒子群优化算法 | 第33-35页 |
| 3.2.1 粒子群优化算法原理描述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 量子粒子群优化算法原理描述 | 第34-35页 |
| 3.3 文化双量子粒子群算法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 文化算法原理 | 第35-37页 |
| 3.3.2 文化双量子粒子群算法原理 | 第37-40页 |
| 3.4 基于CDQPSO算法的3D-LANDMARC室内定位算法 | 第40-46页 |
| 3.4.1 基于CDQPSO算法的3D-LANDMARC室内定位算法实现 | 第40-41页 |
| 3.4.2 基于CDQPSO算法的3D-LANDMARC室内定位算法 | 第41-42页 |
| 3.4.3 算法仿真及结果分析 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于CKF的LANDMARC三维室内定位算法 | 第47-65页 |
| 4.1 非线性滤波算法在动态目标跟踪方面的应用 | 第47页 |
| 4.2 非线性滤波理论 | 第47-52页 |
| 4.2.1 扩展卡尔曼滤波 | 第48-49页 |
| 4.2.2 无迹卡尔曼滤波 | 第49-50页 |
| 4.2.3 容积卡尔曼滤波 | 第50-52页 |
| 4.3 基于CKF的3D-LANDMARC室内定位算法 | 第52-58页 |
| 4.3.1 基于CKF的3D-LANDMARC室内定位算法的实现 | 第53-55页 |
| 4.3.2 算法仿真及结果分析 | 第55-58页 |
| 4.4 基于QPSO优化CKF的3D-LANDMARC室内定位算法 | 第58-64页 |
| 4.4.1 基于QPSO优化CKF的3D-LANDMARC室内定位算法的实现 | 第59-60页 |
| 4.4.2 算法仿真及结果分析 | 第60-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 主要结论与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 主要结论 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第71页 |
