| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| ·引言 | 第11-18页 |
| ·室内无线定位技术方案 | 第11-14页 |
| ·室内无线定位方法 | 第14-17页 |
| ·室内定位估计的典型应用 | 第17-18页 |
| ·室内定位估计的研究现状 | 第18-19页 |
| ·室内定位估计存在的问题 | 第19页 |
| ·室内定位估计的发展趋势 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-22页 |
| 2 基础知识 | 第22-35页 |
| ·标准卡尔曼滤波 | 第22-25页 |
| ·标准卡尔曼滤波的信号模型 | 第22-23页 |
| ·标准卡尔曼滤波方程 | 第23-24页 |
| ·标准卡尔曼滤波的实现 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第25-27页 |
| ·状态空间模型 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯滤波的实现 | 第26-27页 |
| ·粒子滤波 | 第27-33页 |
| ·粒子滤波的研究过程 | 第27-28页 |
| ·蒙特卡罗思想 | 第28-29页 |
| ·序贯重要性采样 | 第29-31页 |
| ·优化重要性密度函数策略 | 第31-32页 |
| ·重采样策略 | 第32-33页 |
| ·无线信道模型 | 第33-35页 |
| 3 基于平方根容积卡尔曼滤波的RSSI参数估计算法研究 | 第35-46页 |
| ·概述 | 第35-36页 |
| ·RSSI定位估计模型分析 | 第36-37页 |
| ·RSSI参数向量估计 | 第36-37页 |
| ·基于RSSI参数估计的Cramer-Rao Bound分析 | 第37页 |
| ·基于平方根容积卡尔曼滤波的RSSI参数估计算法 | 第37-39页 |
| ·RSSI数据的kernel预处理 | 第37-38页 |
| ·基于平方根容积卡尔曼滤波的RSSI参数估计算法 | 第38-39页 |
| ·实验分析 | 第39-45页 |
| ·RSSI定位实验系统平台 | 第39-40页 |
| ·RSSI数据预处理结果 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于迭代容积粒子滤波的RSSI蒙特卡罗定位算法研究 | 第46-56页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·RSSI定位估计模型 | 第46-47页 |
| ·基于迭代容积粒子滤波的蒙特卡罗算法 | 第47-51页 |
| ·RSSI定位模型分析 | 第47-48页 |
| ·迭代容积粒子滤波 | 第48-50页 |
| ·基于ICPF的RSSI蒙特卡罗定位算法 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 5 基于容积粒子滤波的时延差定位估计算法研究 | 第56-65页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·时延差定位估计模型 | 第56-57页 |
| ·基于容积粒子滤波的时延差定位估计算法 | 第57-60页 |
| ·容积粒子滤波 | 第57-59页 |
| ·基于CPF的时延差定位估计算法 | 第59-60页 |
| ·仿真实验 | 第60-63页 |
| ·仿真环境 | 第60-61页 |
| ·仿真结果 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·课题展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简历 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
