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基于蓝牙的工业设备自动连接算法研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 相关工作第9-11页
        1.2.1 近距离通信第9-10页
        1.2.2 室内定位算法第10页
        1.2.3 接近感知算法第10-11页
        1.2.4 现有工作的不足第11页
    1.3 本文研究工作第11-14页
        1.3.1 研究内容第11-12页
        1.3.2 全文安排第12-14页
第二章 移动化工业人机交互系统设计第14-27页
    2.1 引言第14页
    2.2 移动化工业人机交互系统框架第14-16页
        2.2.1 移动节点第15页
        2.2.2 蓝牙-RS485网关节点第15-16页
        2.2.3 可编程逻辑控制器第16页
    2.3 硬件平台搭建第16-19页
        2.3.1 移动节点第16-17页
        2.3.2 蓝牙-RS485网关节点设计第17-19页
        2.3.3 可编程逻辑控制器第19页
    2.4 人机交互系统软件设计第19-23页
        2.4.1 Android开发环境第19-20页
        2.4.2 移动节点的软件设计第20-21页
        2.4.3 网关节点的软件设计第21-23页
    2.5 系统测试第23-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第三章 工业人机交互网络特性分析第27-41页
    3.1 引言第27页
    3.2 工业人机交互网络第27-30页
        3.2.1 工业环境特点第27-28页
        3.2.2 工业人机交互网络第28-29页
        3.2.3 工业人机交互网络需求第29-30页
    3.3 “面对面”人机交互第30-31页
    3.4 工业人机交互网络实验平台第31-33页
    3.5 网络空间模型第33-34页
    3.6 RSSI波动性第34-36页
        3.6.1 RSSI波动区间第34-35页
        3.6.2 RSSI传播模型第35-36页
    3.7 RSSI差异性第36-39页
        3.7.1 RSSI差值分析第36-39页
        3.7.2 分析总结第39页
    3.8 本章小结第39-41页
第四章 基于蓝牙的工业设备自动连接算法设计第41-53页
    4.1 引言第41-42页
    4.2 算法性能指标第42页
    4.3 算法影响因素分析第42-48页
        4.3.1 时间影响因素第42-47页
        4.3.2 卡尔曼滤波第47-48页
    4.4 FaceME算法第48-51页
        4.4.1 算法框架第49页
        4.4.2 线下测量第49-50页
        4.4.3 线上估计第50-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第五章 FaceME算法性能分析第53-61页
    5.1 引言第53页
    5.2 Face-to-face proximity estimation算法第53-54页
    5.3 线下测量分析第54-55页
    5.4 性能分析第55-60页
        5.4.1 估计精度第55-58页
        5.4.2 估计时间第58-60页
    5.5 本章小结第60-61页
总结与展望第61-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第67-68页

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