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基于智能手机声信号的自标定室内定位系统研究与实现

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
主要符号对照表第17-19页
第一章 绪论第19-35页
    1.1 课题背景第19-20页
    1.2 国内外研究现状第20-32页
        1.2.1 定位方法第21-25页
        1.2.2 技术实现方式第25-28页
        1.2.3 技术对比第28-29页
        1.2.4 基于声信号的室内定位系统第29-32页
    1.3 本文的主要工作及组织结构第32-35页
第二章 系统设计第35-51页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 系统总体架构设计第36-40页
        2.2.1 智能手机平台优势第36-37页
        2.2.2 系统架构设计第37-38页
        2.2.3 系统流程设计第38-40页
    2.3 锚节点网络结构设计第40-41页
    2.4 锚节点自标定方案设计第41-42页
    2.5 用户定位方案设计第42-49页
        2.5.1 免除同步的高实时性定位原理第42-44页
        2.5.2 用户定位方案流程第44-45页
        2.5.3 位置估计算法第45-49页
    2.6 本章小结第49-51页
第三章 鲁棒性TPSN测距方法研究第51-73页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 TPSN测距模型第52-53页
    3.3 声信号的选取第53-54页
        3.3.1 频段选取第53-54页
        3.3.2 信号选取第54页
    3.4 声信号的检测第54-56页
        3.4.1 智能手机全向性测试第54-55页
        3.4.2 信号检测原理第55-56页
    3.5 TPSN测距存在的问题第56-61页
        3.5.1 多径效应第56-58页
        3.5.2 频率偏移第58页
        3.5.3 多普勒效应第58-59页
        3.5.4 问题描述第59-61页
    3.6 门限多径抑制法第61-63页
    3.7 基于FrFT的LFM信号精确时延估计第63-70页
        3.7.1 方法概述第63-64页
        3.7.2 信号参数重估计第64-65页
        3.7.3 基于FrFT的多径抑制法第65-70页
    3.8 实验验证第70-72页
    3.9 本章小结第72-73页
第四章 基于TPSN测距的SDP节点自标定算法第73-95页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 基于TPSN测距的SDP自标定算法第74-80页
        4.2.1 基本理论第74-76页
        4.2.2 精确量测下的SDP模型第76-78页
        4.2.3 引入量测误差下的SDP模型第78-80页
    4.3 仿真分析第80-89页
        4.3.1 定位性能衡量标准第81-83页
        4.3.2 已知节点个数对自标定性能的影响第83-84页
        4.3.3 噪声对自标定性能的影响第84-85页
        4.3.4 量测值缺损对自标定性能的影响第85-89页
    4.4 实验验证第89-93页
        4.4.1 方案设计第89-90页
        4.4.2 结果分析第90-93页
    4.5 本章小结第93-95页
第五章 系统实现与实验验证第95-107页
    5.1 引言第95页
    5.2 软件设计及实现第95-99页
        5.2.1 服务端设计及实现第95-97页
        5.2.2 客户端设计及实现第97-99页
    5.3 办公室场景实验验证第99-103页
        5.3.1 实验方案第99-101页
        5.3.2 实验结果第101-103页
    5.4 地下停车场场景实验验证第103-105页
        5.4.1 实验方案第103-104页
        5.4.2 实验结果第104-105页
    5.5 本章小结第105-107页
第六章 总结与展望第107-109页
    6.1 本文总结第107-108页
    6.2 研究工作展望第108-109页
参考文献第109-115页
作者在硕士期间发表的学术论文及参与科研项目第115页

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