| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题来源及选题背景 | 第12页 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 | 第13-18页 |
| 1.2.1 无线传感器网络研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 无线传感器网络定位技术研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 无线传感器网络定位的关键技术 | 第18-19页 |
| 1.3.1 测距技术 | 第18页 |
| 1.3.2 环境中障碍物干扰 | 第18-19页 |
| 1.4 主要内容及章节安排 | 第19-22页 |
| 第2章 基于无线传感器网络的室内目标定位算法研究 | 第22-38页 |
| 2.1 室内无线定位系统研究 | 第22-26页 |
| 2.1.1 UWB定位系统 | 第22页 |
| 2.1.2 ZigBee定位系统 | 第22-24页 |
| 2.1.3 CSS定位系统 | 第24-26页 |
| 2.2 非迭代目标定位算法研究 | 第26-31页 |
| 2.2.1 最小二乘定位算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 残差加权定位算法 | 第27-28页 |
| 2.2.3 算法仿真实验 | 第28-31页 |
| 2.3 迭代目标定位算法研究 | 第31-36页 |
| 2.3.1 扩展卡尔曼滤波算法 | 第31-33页 |
| 2.3.2 粒子滤波算法 | 第33-35页 |
| 2.3.3 算法仿真实验 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于粒子群优化的最小残差定位研究 | 第38-52页 |
| 3.1 基于循环加权递推算法的数据滤波 | 第38-41页 |
| 3.1.1 信号传播理论模型分析 | 第39-40页 |
| 3.1.2 循环加权递推算法 | 第40-41页 |
| 3.2 基于粒子群优化的最小残差定位算法 | 第41-44页 |
| 3.2.1 最小残差定位理论 | 第41-42页 |
| 3.2.2 粒子群优化算法 | 第42-43页 |
| 3.2.3 粒子群优化算法在最小残差定位中的应用 | 第43-44页 |
| 3.3 实验验证与效果分析 | 第44-49页 |
| 3.3.1 实验平台构建 | 第44-45页 |
| 3.3.2 测距分析 | 第45-48页 |
| 3.3.3 minRE-PSO算法的定位效果 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-52页 |
| 第4章 LOS/NLOS混合环境下的移动目标定位研究 | 第52-64页 |
| 4.1 移动目标定位的系统模型 | 第52-54页 |
| 4.1.1 LOS/NLOS测距模型 | 第52-54页 |
| 4.1.2 状态空间向量模型 | 第54页 |
| 4.2 基于IMM-EKF的移动目标定位算法 | 第54-59页 |
| 4.2.1 马尔可夫状态转移模型 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于IMM-KF的LOS/NLOS测量距离滤波 | 第55-58页 |
| 4.2.3 基于扩展卡尔曼滤波的移动目标定位算法 | 第58-59页 |
| 4.3 目标定位实验及数据分析 | 第59-63页 |
| 4.3.1 实验平台构建 | 第59-60页 |
| 4.3.2 算法的实验验证 | 第60-62页 |
| 4.3.3 Markov概率参数的影响分析 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 基于数据拟合的三维空间移动目标跟踪研究 | 第64-80页 |
| 5.1 基于最小二乘的三维定位算法 | 第64-67页 |
| 5.1.1 三维定位环境模型构建 | 第64-65页 |
| 5.1.2 三维最小二乘算法理论 | 第65-66页 |
| 5.1.3 算法仿真实验分析 | 第66-67页 |
| 5.2 卡尔曼最小二乘融合三维跟踪算法 | 第67-72页 |
| 5.2.1 UAV室内飞行轨迹模型设计 | 第67-69页 |
| 5.2.2 基于卡尔曼滤波的最小二乘UAV跟踪算法设计 | 第69-71页 |
| 5.2.3 算法实验仿真及分析 | 第71-72页 |
| 5.3 基于数据拟合的最小二乘UAV三维跟踪算法 | 第72-78页 |
| 5.3.1 数据拟合理论 | 第72-73页 |
| 5.3.2 基于数据拟合的最小二乘跟踪算法 | 第73-75页 |
| 5.3.3 算法仿真实验及分析 | 第75-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 硕士期间发表的论文和专利 | 第90-92页 |
| 作者简介 | 第92页 |
