1 绪论 | 第1-12页 |
引言 | 第8页 |
·现代物流需要电动汽车 | 第8页 |
·电动汽车是“未来汽车” | 第8-10页 |
·本文的研究目的及意义 | 第10-12页 |
2 移动电话定位技术 | 第12-35页 |
·移动电话定位 | 第12-19页 |
·移动定位业务简述 | 第12-15页 |
·移动电话定位技术概论 | 第15-17页 |
·移动电话定位技术分类 | 第17-18页 |
·两种无线定位方案 | 第18-19页 |
·蜂窝系统中的定位技术 | 第19-25页 |
·场强定位 | 第19页 |
·起源蜂窝小区(C00) | 第19-20页 |
·增强观测时间差分(E-0TD) | 第20页 |
·到达时间(TOA)和时间差(TDOA) | 第20-22页 |
·到达角(AOA) | 第22-23页 |
·GPS 辅助定位(A-GPS) | 第23-25页 |
·定位技术难点 | 第25-28页 |
·多径干扰 | 第25-27页 |
·非视距传播信号(NLOS) | 第27页 |
·多址干扰 | 第27-28页 |
·考虑 NLOS 的 TOA 与 TDOA 的三基站混合定位算法 | 第28-33页 |
·TOA 的误差模拟方法 | 第28-29页 |
·TDOA 的误差模拟方法 | 第29-31页 |
·混合定位算法 | 第31-33页 |
·考虑 NLOS 的 TOA 与 TDOA 的多基站混合定位算法 | 第33-35页 |
3 地图匹配算法 | 第35-47页 |
·地图匹配简介及基本原理 | 第35-36页 |
·地图匹配算法简介 | 第36-41页 |
·传统地图匹配算法 | 第36-37页 |
·几何地图匹配算法 | 第37-38页 |
·基于模糊逻辑的地图匹配算法 | 第38-39页 |
·基于加权系统的相似性度量函数的地图匹配算法 | 第39-40页 |
·基于模式识别的地图匹配算法 | 第40页 |
·应用滤波的旋转变量矩阵法和新矩阵算法 | 第40-41页 |
·基于卡尔曼滤波的地图匹配算法 | 第41页 |
·利用约束条件减小车辆可能的行驶路段的算法 | 第41页 |
·车辆所在路段具体位置的识别 | 第41-42页 |
·MAP 算法 | 第41-42页 |
·最优估计算法 | 第42页 |
·地图匹配技术的应用现状 | 第42-43页 |
·用于地图显示 | 第42页 |
·用于提高定位精度 | 第42-43页 |
·用于终端用户路径引导等应用 | 第43页 |
·改进的误差函数地图匹配算法 | 第43-45页 |
·手机定位采样频率与匹配率的关系 | 第45页 |
·发展和应用前景 | 第45-47页 |
4 仿真试验 | 第47-53页 |
·TDOA 误差分布的模拟试验条件及结果 | 第47-49页 |
·小区内不同位置的误差分布 | 第47-48页 |
·误差椭圆的统计特性 | 第48-49页 |
·位置估计模拟实验条件及结果 | 第49-50页 |
·本文算法与其它算法的比较 | 第50页 |
·地图匹配算法对手机定位精度的改善 | 第50-51页 |
·发展发展和应用前景 | 第51-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
结论 | 第53-54页 |
致谢 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-57页 |