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基于先验信息的蜂窝网无线定位技术研究

表目录第1-8页
图目录第8-10页
摘要第10-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-20页
   ·课题研究背景及意义第13页
   ·蜂窝网定位技术的研究现状第13-17页
     ·蜂窝网移动台定位系统及定位技术分类第13-15页
     ·国内外研究现状第15-17页
   ·蜂窝网定位面临的主要问题第17页
     ·定位任务流程分解第17页
     ·主要的难点与挑战第17页
   ·论文主要工作及结构安排第17-20页
第二章 蜂窝网移动台定位技术第20-34页
   ·定位参数估计第20-24页
     ·到达角度(AOA)估计第20-21页
     ·到达时间(TOA)估计第21-24页
   ·定位算法第24-27页
     ·TOA/AOA 单站定位第24-26页
     ·LOS 环境下TOA 多站组网定位第26-27页
   ·NLOS 误差第27-29页
     ·NLOS 误差鉴别抑制算法第27-29页
     ·NLOS 误差直接消除算法第29页
   ·现有算法分析第29-33页
     ·AOA 估计算法性能对比第29-30页
     ·TOA 估计算法性能对比第30页
     ·单站、组网定位算法性能对比第30-32页
     ·NLOS 误差抑制算法性能对比第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 蜂窝网定位参数估计算法第34-44页
   ·基于先验角度信息的AOA 估计算法第34-40页
     ·引入先验角度信息的信号模型第34-35页
     ·投影矩阵简介第35-36页
     ·MUSIC 算法的最小二乘最优解形式第36页
     ·基于先验角度信息的AOA 估计理论推导第36-38页
     ·仿真结果第38-40页
   ·基于贝叶斯理论的TOA 估计算法第40-43页
     ·信号模型第40-41页
     ·离散化时延第41页
     ·粗估计第41-42页
     ·细估计第42页
     ·仿真结果第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 蜂窝网定位算法第44-57页
   ·基于先验位置信息的TOA/AOA 单站定位算法第44-49页
     ·TOA /AOA 定位模型第44-45页
     ·GA 基本原理第45-46页
     ·先验位置信息在遗传算法中的应用第46-47页
     ·基于先验位置信息的遗传算法第47-48页
     ·仿真结果第48-49页
   ·基于布局优化的MDS 多站组网定位算法第49-55页
     ·TOA 组网定位模型第50页
     ·MDS 算法第50页
     ·基于子空间变换的MDS 算法第50-51页
     ·基于布局优化的MDS 算法第51-54页
     ·仿真结果第54-55页
   ·本章小结第55-57页
第五章 基于BP 神经网络的NLOS 误差抑制算法第57-67页
   ·NLOS 误差的数学模型第57页
   ·基于BP 神经网络的NLOS 误差抑制算法第57-66页
     ·Kalman 滤波器第58页
     ·利用Kalman 滤波器估计TOA 的算法推导第58-59页
     ·BP 神经网络估计模型系数第59-62页
     ·仿真结果第62-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 基于先验信息的定位测试系统设计与实现第67-75页
   ·WCDMA 系统目标定位技术的特点第67-69页
   ·WCDMA 定位测试系统的组成和软件实现第69-71页
     ·WCDMA 定位测试系统的组成第69页
     ·WCDMA 定位测试系统的软件实现第69-71页
     ·WCDMA 定位测试系统的工作流程第71页
   ·WCDMA 定位测试系统的测试方案设计及测试结果第71-74页
     ·单站定位算法的外场测试与验证第71-73页
     ·NLOS 误差抑制算法的外场测试与验证第73-74页
   ·本章小结第74-75页
结束语第75-76页
参考文献第76-80页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第80-81页
致谢第81页

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