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基于智能手机的室内行人定位与导航技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 引言第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 室内定位技术研究现状第12-16页
        1.2.1 惯性定位技术第12-13页
        1.2.2 超声波定位技术第13-14页
        1.2.3 光学定位技术第14页
        1.2.4 红外线定位技术第14-15页
        1.2.5 无线定位技术第15-16页
    1.3 研究内容和贡献第16-17页
    1.4 论文组织结构第17-18页
2 相关工作和基础第18-32页
    2.1 行人航位推算相关定位方法概述第18-23页
        2.1.1 源小区(Cell of Origin)第18页
        2.1.2 到达角(Angle of Arrival)第18-19页
        2.1.3 到达时间(Time of Arrival)第19-20页
        2.1.4 到达时间差(Time Difference of Arrival)第20-21页
        2.1.5 三角测量(Triangulation)第21-22页
        2.1.6 位置指纹(Location Fingerprinting)第22页
        2.1.7 定位技术总结第22-23页
    2.2 主成分分析方法简述第23-24页
    2.3 卡尔曼滤波简述第24-27页
    2.4 行人航位推算系统相关工作概述第27-30页
        2.4.1 IMU-Only行人航位推算系统第28页
        2.4.2 建筑物信息辅助行人航位推算系统第28-29页
        2.4.3 Map-Matching辅助行人航位推算系统第29页
        2.4.4 WLAN(WiFi)辅助行人航位推算系统第29-30页
        2.4.5 RFID辅助行人航位推算系统第30页
        2.4.6 其它行人航位推算系统第30页
    2.5 本章小结第30-32页
3 基于智能手机的行人航位推算技术研究第32-48页
    3.1 坐标系定义及变换第32-35页
        3.1.1 世界坐标系定义第32-33页
        3.1.2 手机坐标系定义第33页
        3.1.3 坐标系变换第33-35页
    3.2 基于智能手机的行人航位推算系统研究第35-36页
    3.3 基于加速计的脚步探测算法实现第36-38页
    3.4 步长估计算法实现第38-40页
        3.4.1 基于行为模型的步长估计算法实现第39-40页
    3.5 方向估计算法研究与实现第40-47页
        3.5.1 转向不足效应第40-42页
        3.5.2 启发式偏移消除算法实现第42-45页
        3.5.3 改进的启发式偏移消除算法实现第45-46页
        3.5.4 基于主成分分析的方向估计算法实现第46-47页
    3.6 本章小结第47-48页
4 实验与分析第48-55页
    4.1 实验条件第48页
    4.2 步长估计算法实现与结果分析第48-50页
    4.3 方向估计算法实现与结果分析第50-55页
5 总结与展望第55-57页
    5.1 总结第55页
    5.2 展望第55-57页
参考文献第57-62页
致谢第62-63页
个人简历、攻读硕士学位期间发表的学术论文第63页

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