| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与创新性 | 第13-15页 |
| 1.4 章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关知识 | 第17-25页 |
| 2.1 三维坐标系统 | 第17-18页 |
| 2.2 坐标系转换 | 第18-24页 |
| 2.2.1 欧拉角法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 方向余弦矩阵法 | 第21页 |
| 2.2.3 四元数法 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 用于可穿戴节点方位追踪的扩展卡尔曼算法 | 第25-45页 |
| 3.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.2 基于惯性传感器的方位追踪算法 | 第26-32页 |
| 3.2.1 三轴陀螺仪用于三维方位追踪 | 第26-27页 |
| 3.2.2 三轴加速度计和三轴磁力计用于三维方位追踪 | 第27-32页 |
| 3.3 基于扩展卡尔曼滤波的三维方位追踪算法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 扩展卡尔曼滤波器算法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 扩展卡尔曼滤波器设计 | 第34-37页 |
| 3.4 实验验证 | 第37-44页 |
| 3.4.1 单轴旋转 | 第37-41页 |
| 3.4.2 算法比较 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 方位追踪算法在线实现与优化 | 第45-59页 |
| 4.1 TinyOS操作系统简介 | 第45-46页 |
| 4.2 在线方位追踪算法实现 | 第46-51页 |
| 4.2.1 定义通信数据类型 | 第46-48页 |
| 4.2.2 程序设计的模块组件 | 第48-51页 |
| 4.3 在线计算优化方法 | 第51-55页 |
| 4.3.1 分块数据缓存机制 | 第52-53页 |
| 4.3.2 三角函数运算性能优化 | 第53-55页 |
| 4.4 实验验证 | 第55-58页 |
| 4.4.1 精确度验证 | 第55-57页 |
| 4.4.2 能效性验证 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 在线自适应数据融合算法的研究 | 第59-81页 |
| 5.1 引言 | 第59-60页 |
| 5.2 自适应数据融合算法 | 第60-64页 |
| 5.2.1 方位四元数预测算法 | 第60-62页 |
| 5.2.2 自适应数据融合算法描述 | 第62-63页 |
| 5.2.3 评价函数定义 | 第63-64页 |
| 5.3 最优阈值的选取 | 第64-70页 |
| 5.4 实验验证 | 第70-80页 |
| 5.4.1 实验环境与系统模型 | 第70-71页 |
| 5.4.2 精确度验证 | 第71-75页 |
| 5.4.3 能效性验证 | 第75-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 本文总结 | 第81-82页 |
| 6.2 未来展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第86-87页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第87-88页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |