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基于MEMS惯性传感器、WiFi、磁场特征的移动智能终端室内行人导航算法

博士生自认为的论文创新点第5-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
文中缩写词含义及全称第13-15页
1 引言第15-31页
    1.1 研究背景和问题分析第15-19页
        1.1.1 背景第15-16页
        1.1.2 室内定位精度需求第16-19页
        1.1.3 室内定位导航难点第19页
    1.2 文献综述第19-27页
        1.2.1 无线定位第19-22页
        1.2.2 航迹推算第22-24页
        1.2.3 数据库匹配技术第24-25页
        1.2.4 组合导航第25-27页
    1.3 研究目标第27页
    1.4 创新点第27-29页
    1.5 论文结构第29-31页
2 导航基础知识第31-43页
    2.1 坐标系统第31-32页
    2.2 WIFI指纹识别第32-34页
    2.3 航迹推算第34-38页
        2.3.1 INS机械编排第34-35页
        2.3.2 行人航迹推算第35-36页
        2.3.3 磁强计航向第36-38页
    2.4 磁场匹配第38-39页
    2.5 卡尔曼滤波第39-43页
3 基于多传感器和多层次先验信息的MEMS陀螺自动标定第43-64页
    3.1 引言第43-46页
    3.2 惯性传感器标定方法第46-47页
    3.3 算法描述第47-53页
        3.3.1 传感器误差模型第49页
        3.3.2 卡尔曼滤波系统模型第49-50页
        3.3.3 卡尔曼滤波量测模型第50-53页
    3.4 实验和结果第53-62页
        3.4.1 实验描述第53-55页
        3.4.2 室外标定测试第55-58页
        3.4.3 室内标定测试第58-61页
        3.4.4 室内导航测试第61-62页
    3.5 小结第62-64页
4 基于MEMS传感器和磁场特征的室内自主导航第64-83页
    4.1 引言第64-65页
    4.2 磁场匹配第65-68页
        4.2.1 磁场匹配数据库训练第65-66页
        4.2.2 磁场匹配定位第66-68页
    4.3 航迹推算/磁场匹配组合导航第68-71页
        4.3.1 定位卡尔曼滤波系统模型第68-69页
        4.3.2 定位卡尔曼滤波量测模型第69页
        4.3.3 航迹推算/磁场匹配组合导航质量控制机制第69-71页
    4.4 实验与结果第71-81页
        4.4.1 建筑E测试和结果第71-78页
        4.4.2 建筑B内测试和结果第78-81页
    4.5 小结第81-83页
5 改进的航迹推算/WIFI/磁场特征匹配组合导航算法第83-115页
    5.1 引言第83-84页
    5.2 WIFI指纹识别第84-93页
        5.2.1 热点定位和信号传播参数确定第85-88页
        5.2.2 差分信号强度第88-89页
        5.2.3 WiFi指纹识别的轮廓匹配第89-93页
    5.3 WIFI/磁场匹配组合导航第93-94页
    5.4 航迹推算/WIFI/磁场匹配组合导航第94-96页
    5.5 实验和结果第96-113页
        5.5.1 建筑E测试和结果第96-107页
        5.5.2 建筑B测试和结果第107-113页
    5.6 小结第113-115页
6 结论及未来工作第115-119页
    6.1 结论第115-117页
    6.2 未来工作展望第117-119页
攻博期间主要研究成果第119-122页
致谢第122-124页
参考文献第124-136页

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