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基于声信号与IMU融合的室内定位与跟踪系统研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第16-29页
    1.1 研究背景及意义第16-18页
    1.2 国内外研究现状第18-26页
        1.2.1 室内定位方法研究现状第18-20页
        1.2.2 室内定位技术研究现状第20-24页
        1.2.3 室内跟踪算法研究现状第24-26页
    1.3 主要研究内容和后续章节安排第26-29页
第2章 TOA估计算法研究第29-55页
    2.1 室内声信道模型第29-32页
        2.1.1 声传播衰减第29-30页
        2.1.2 多径及混响效应第30-31页
        2.1.3 室内信道建模第31-32页
    2.2 定位信号设计第32-34页
        2.2.1 信号调制形式第32-33页
        2.2.2 信号参数设置第33-34页
    2.3 已有的TOA估计算法第34-41页
        2.3.1 最大似然法第35-37页
        2.3.2 门限比较法第37-41页
    2.4 改进的TOA估计算法第41-48页
        2.4.1 基于CA CFAR的粗略估计第43-47页
        2.4.2 基于JBSF的精确估计第47-48页
    2.5 性能分析第48-54页
        2.5.1 CA CFAR估计器性能分析第49-50页
        2.5.2 门限系数μ对TOA估计精度的影响第50-52页
        2.5.3 各方法性能对比与分析第52-54页
    2.6 本章小结第54-55页
第3章 TOA定位跟踪算法与SHS算法研究第55-84页
    3.1 坐标系定义及变换第55-58页
        3.1.1 世界坐标系(n-系)第55-56页
        3.1.2 载体坐标系(b-系)第56-57页
        3.1.3 b-n坐标系变换第57-58页
    3.2 基于单次TOA测量的位置估计方法第58-64页
        3.2.1 线性最小二乘法第60-61页
        3.2.2 迭代法第61-62页
        3.2.3 级联算法第62页
        3.2.4 定位精度分析与仿真结果第62-64页
    3.3 基于连续TOA测量的贝叶斯跟踪算法第64-74页
        3.3.1 贝叶斯跟踪算法建模第64-66页
        3.3.2 扩展卡尔曼滤波算法第66-67页
        3.3.3 无迹卡尔曼滤波算法第67-69页
        3.3.4 容积卡尔曼滤波算法第69-70页
        3.3.5 自举滤波算法第70-71页
        3.3.6 辅助自举滤波算法第71-72页
        3.3.7 仿真结果与分析第72-74页
    3.4 基于IMU的SHS算法实现第74-81页
        3.4.1 步伐检测第75-77页
        3.4.2 步长估计第77-79页
        3.4.3 航向估计第79-80页
        3.4.4 SHS实验结果第80-81页
    3.5 仿真性能对比第81-83页
        3.5.1 级联算法与CKF对比第81-82页
        3.5.2 高更新率CKF、低更新率CKF与SHS对比第82-83页
    3.6 本章小结第83-84页
第4章 数据融合算法研究第84-95页
    4.1 融合算法框架第84-86页
    4.2 融合滤波器设计第86-91页
        4.2.1 融合系统模型第86-87页
        4.2.2 异步权重更新第87-89页
        4.2.3 融合滤波运算流程第89-91页
    4.3 仿真结果与分析第91-93页
    4.4 本章小结第93-95页
第5章 定位跟踪系统实现及实验第95-110页
    5.1 硬件系统设计与实现第95-98页
        5.1.1 FPGA处理板第96-97页
        5.1.2 音频芯片板第97页
        5.1.3 通信接口板第97-98页
    5.2 软件系统设计与实现第98-104页
        5.2.1 数据采集与处理第100-101页
        5.2.2 C-S通信交互第101页
        5.2.3 融合滤波算法程序实现第101-102页
        5.2.4 用户交互界面开发第102-104页
    5.3 融合定位实验结果与分析第104-109页
        5.3.1 级联算法与CKF算法实验第105-106页
        5.3.2 TOA测量与SHS融合定位实验第106-109页
    5.4 本章小结第109-110页
第6 总结及展望第110-112页
    6.1 工作总结第110-111页
    6.2 未来展望第111-112页
参考文献第112-119页
作者简历及在学期间所取得的研究成果第119页

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