基于图像信号与无线通信信号融合的室内定位关键技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 室内定位技术国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 室内定位技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 室内定位系统面临的难题 | 第14-15页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第15-18页 |
| 1.3.1 基于图像信号辅助的RSS信道模型 | 第15-16页 |
| 1.3.2 视觉定位的关键技术研究 | 第16页 |
| 1.3.3 本文系统框架 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 室内定位相关技术介绍 | 第19-31页 |
| 2.1 无线定位 | 第19-23页 |
| 2.1.1 基于测距的位置解算算法 | 第19-23页 |
| 2.1.2 室内定位误差 | 第23页 |
| 2.2 视觉定位简述 | 第23-26页 |
| 2.2.1 视觉定位问题描述 | 第23-24页 |
| 2.2.2 视觉定位框架 | 第24-26页 |
| 2.3 融合算法 | 第26-30页 |
| 2.3.0 信息融合层次 | 第26-27页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波 | 第27-28页 |
| 2.3.2 粒子滤波 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于图像信号辅助的信号传播模型 | 第31-46页 |
| 3.1 基于信号衰减模型的RSS测距方法 | 第31-33页 |
| 3.2 人员因素对信号传播的影响 | 第33-35页 |
| 3.3 人员检测 | 第35-37页 |
| 3.4 信号衰减模型改进方案 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果及仿真 | 第38-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 图像信号辅助的融合定位方法 | 第46-65页 |
| 4.1 视觉定位技术 | 第46-47页 |
| 4.2 SIFT特征提取及其描述 | 第47-52页 |
| 4.3 SURF特征提取与匹配 | 第52-57页 |
| 4.3.1 SURF图像特征点提取 | 第52-56页 |
| 4.3.2 SURF图像特征点匹配 | 第56-57页 |
| 4.4 FAST-SURF图像特征匹配实验 | 第57-61页 |
| 4.4.1 FAST-SURF特征点检测 | 第57-58页 |
| 4.4.2 FAST-SURF算法实验分析 | 第58-61页 |
| 4.5 位置数据融合 | 第61-64页 |
| 4.5.1 两种定位方案的缺点 | 第61页 |
| 4.5.2 融合策略 | 第61-63页 |
| 4.5.3 实验验证 | 第63-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 未来展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文及专利目录 | 第74页 |
