噪声环境下基于空间位置信息的人体行为识别关键问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 概述 | 第11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11-20页 |
| 1.2.1 行为识别研究 | 第11-15页 |
| 1.2.2 基于学习的行为识别算法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 无线传感器网络定位研究 | 第16-20页 |
| 1.3 本论文研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第21-22页 |
| 第二章 面向TOA测距的NLOS检测 | 第22-32页 |
| 2.1 NLOS | 第22-24页 |
| 2.1.1 NLOS简介 | 第22-23页 |
| 2.1.2 常用NLOS检测及优化方法 | 第23-24页 |
| 2.2 基于几何约束关系的NLOS识别方法 | 第24-32页 |
| 2.2.1 NLOS噪音模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 CMD简介 | 第25-27页 |
| 2.2.3 基于CMD的NLOS识别方法建模 | 第27-30页 |
| 2.2.4 NLOS假设检验方法 | 第30-32页 |
| 第三章 基于空间位置信息的人体行为识别算法 | 第32-43页 |
| 3.1 行为识别算法概述 | 第32页 |
| 3.2 人体部位空间位置信息获取 | 第32-35页 |
| 3.2.1 实验室定位系统简介 | 第33-34页 |
| 3.2.2 UWB-RFID标签绑定 | 第34-35页 |
| 3.3 数据预处理 | 第35-37页 |
| 3.3.1 降噪处理 | 第35页 |
| 3.3.2 数据对齐 | 第35-37页 |
| 3.3.3 样本分割 | 第37页 |
| 3.4 特征提取 | 第37-40页 |
| 3.5 ANN模型建立 | 第40页 |
| 3.6 行为识别算法实现 | 第40-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 实验与分析 | 第43-54页 |
| 4.1 NLOS识别方法仿真实验 | 第43-48页 |
| 4.1.1 仿真环境搭建 | 第43-44页 |
| 4.1.2 仿真结果分析 | 第44-46页 |
| 4.1.3 多节点NLOS检测 | 第46-48页 |
| 4.2 行为识别方法验证实验 | 第48-51页 |
| 4.2.1 基于UWB的位置信息获取 | 第48-49页 |
| 4.2.2 噪声环境下位置信息预处理 | 第49-51页 |
| 4.2.3 BP神经网络初始化 | 第51页 |
| 4.3 人体行为识别实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 总结 | 第54-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第61页 |
