| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及来源 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.3.1 超宽带定位系统时钟同步研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 超宽带信号非视距鉴别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 超宽带信号协作定位的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于 IR-UWB 的测距定位方法 | 第15-22页 |
| 2.1 测距方法介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.1 单向测距方式 | 第15页 |
| 2.1.2 双向测距方式 | 第15-16页 |
| 2.2 TOA 估计算法 | 第16-18页 |
| 2.3 定位算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 LS（Least Square）算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 WLS（Weight Least Square）算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 迭代法 | 第20页 |
| 2.3.4 定位下界 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 低复杂度异步 TOA 实现 | 第22-32页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 GML-ED 算法 | 第23-24页 |
| 3.3 改进的 TWR 测距方法 | 第24-25页 |
| 3.4 低复杂度锚节点识别方法 | 第25-28页 |
| 3.4.1 锚节点识别准则 | 第26-27页 |
| 3.4.2 节点状态机 | 第27-28页 |
| 3.5 系统性能分析 | 第28-31页 |
| 3.5.1 误差模型 | 第28-29页 |
| 3.5.2 数据仿真 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于 LS-SVM 的超宽带 NLOS 鉴别 | 第32-42页 |
| 4.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.2 基于特征参量的 NLOS 鉴别 | 第33-36页 |
| 4.2.1 信号的特征参数 | 第33-34页 |
| 4.2.2 参数方法 | 第34-36页 |
| 4.3 基于 LS-SVM 的 NLOS 鉴别 | 第36-41页 |
| 4.3.1 LS-SVM 介绍 | 第36-37页 |
| 4.3.2 基于 LS-SVM 的 NLOS 鉴别 | 第37-40页 |
| 4.3.3 NLOS 误差消除 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于迭代的协作定位 | 第42-48页 |
| 5.1 引言 | 第42页 |
| 5.2 协作定位性能研究 | 第42-44页 |
| 5.2.1 系统模型 | 第42页 |
| 5.2.2 误差下限 | 第42-44页 |
| 5.3 协作定位实现 | 第44-46页 |
| 5.4 NLOS 环境协作定位 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
