| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 本文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于可见光通信的室内定位技术的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 可见光通信技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 可见光室内定位技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 可见光室内定位技术的发展趋势 | 第13页 |
| 1.3 本文的主要任务和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 经典室内定位算法及可见光通信模型 | 第15-30页 |
| 2.1 常见的室内定位算法 | 第15-24页 |
| 2.1.1 TOA算法室内定位原理 | 第15-17页 |
| 2.1.2 TDOA算法室内定位原理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 RSS算法室内定位原理 | 第18-19页 |
| 2.1.4 AOA算法室内定位原理 | 第19-21页 |
| 2.1.5 定位算法之间的比较 | 第21-22页 |
| 2.1.6 实验仿真 | 第22-24页 |
| 2.2 LED可见光通信信道模型 | 第24-29页 |
| 2.2.1 室内可见光通信的链路 | 第24-25页 |
| 2.2.2 LED可见光调制介绍 | 第25页 |
| 2.2.3 LED光源模型 | 第25-26页 |
| 2.2.4 LED信道传输模型 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于经典室内定位算法的LED室内定位方法 | 第30-54页 |
| 3.1 系统模型 | 第30-31页 |
| 3.2 基于RSS的可见光室内定位方法 | 第31-39页 |
| 3.2.1 二维空间的定位方法 | 第31-35页 |
| 3.2.2 三维空间定位方法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 实验仿真 | 第36-39页 |
| 3.3 基于RSS和AOA融合的可见光室内定位方法 | 第39-46页 |
| 3.3.1 RSS和AOA融合的定位方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 卡尔曼滤波器的原理 | 第40-42页 |
| 3.3.3 基于卡尔曼滤波的跟踪定位 | 第42-43页 |
| 3.3.4 实验仿真 | 第43-46页 |
| 3.4 基于RSS指纹的室内定位方法 | 第46-52页 |
| 3.4.1 基于RSS指纹的室内定位 | 第46-48页 |
| 3.4.2 实验仿真 | 第48-52页 |
| 3.4.3 算法分析 | 第52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于稀疏信号重构的LED室内定位方法 | 第54-75页 |
| 4.1 稀疏信号的重构 | 第54-55页 |
| 4.2 稀疏信号重构的常见算法 | 第55-61页 |
| 4.2.1 匹配追踪算法 | 第55-56页 |
| 4.2.2 正交匹配追踪算法 | 第56-57页 |
| 4.2.3 正则化正交匹配追踪算法 | 第57-59页 |
| 4.2.4 压缩采样匹配追踪算法 | 第59页 |
| 4.2.5 稀疏度自适应匹配追踪算法 | 第59-61页 |
| 4.3 基于稀疏信号重构的LED室内定位方法 | 第61-68页 |
| 4.3.1 LED室内定位环境 | 第61-63页 |
| 4.3.2 信号概率模型 | 第63-64页 |
| 4.3.3 定位原理 | 第64-67页 |
| 4.3.4 权重信号的重构 | 第67-68页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第68-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 全文总结 | 第75-76页 |
| 5.2 工作展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第82-83页 |