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基于地磁指纹和惯性传感器的多信息融合室内定位技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-19页
    1.1 研究背景和意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状与发展趋势第14-17页
    1.3 本文主要研究内容及结构安排第17-18页
    1.4 本章小结第18-19页
第二章 室内定位相关研究理论第19-30页
    2.1 引言第19页
    2.2 室内定位相关技术原理第19-24页
        2.2.1 基于测距室内定位第19-21页
        2.2.2 基于位置指纹室内定位第21-23页
        2.2.3 基于惯性传感器室内定位第23-24页
    2.3 粒子滤波理论第24-29页
        2.3.1 蒙特卡洛方法第25页
        2.3.2 贝叶斯重要性采样和序贯重要性采样第25-27页
        2.3.3 粒子重采样技术第27-28页
        2.3.4 粒子滤波算法流程第28-29页
    2.4 行人移动感知技术第29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 地磁特性分析与行人移动感知研究第30-54页
    3.1 引言第30页
    3.2 室内地磁特性分析第30-36页
        3.2.1 室内磁场基本原理第30-31页
        3.2.2 室内地磁特性分析第31-35页
        3.2.3 地磁信号作为室内定位优势与问题第35-36页
    3.3 基于惯性传感器的行人移动感知研究第36-52页
        3.3.1 步伐检测第36-42页
        3.3.2 行人步长估计第42-43页
        3.3.3 行人方向估计算法第43-47页
        3.3.4 实验设计与实验结果分析第47-52页
    3.4 本章小结第52-54页
第四章 基于粒子滤波多信息融合室内定位算法研究第54-76页
    4.1 引言第54页
    4.2 定位系统方案设计第54-55页
    4.3 基本滤波粒子室内定位融合算法第55-60页
        4.3.1 粒子滤波室内定位问题数学描述第55-56页
        4.3.2 粒子概述第56-57页
        4.3.3 粒子状态转移模型及磁观测模型第57-58页
        4.3.4 重采样第58-59页
        4.3.5 基本粒子滤波室内定位融合算法流程第59-60页
    4.4 基于改进粒子滤波的多信息融合室内定位算法设计第60-66页
        4.4.1 算法流程第60-61页
        4.4.2 状态转移模型和磁观测模型优化设计第61-63页
        4.4.3 基于WiFi室内定位辅助粒子初始化第63-64页
        4.4.4 重采样阶段设计第64-66页
    4.5 实验设计与实验结果分析第66-75页
        4.5.1 数据收集与实验设置第66-67页
        4.5.2 参数模型对定位算法影响分析第67-71页
        4.5.3 定位算法与现有其他定位方法的定位精度对比第71-72页
        4.5.4 定位算法实际应用分析第72-75页
    4.6 本章小结第75-76页
第五章 室内定位系统软件设计与实现第76-91页
    5.1 定位系统软件整体设计概述第76-78页
        5.1.1 室内定位系统软件需求分析第76页
        5.1.2 系统总体框架概述第76-77页
        5.1.3 开发平台介绍第77-78页
    5.2 客户端App软件设计第78-83页
        5.2.1 Android系统介绍第78-79页
        5.2.2 定位App软件概述第79-80页
        5.2.3 主要功能模块设计第80-83页
    5.3 服务端软件设计第83-89页
        5.3.1 服务端系统架构概述第83-85页
        5.3.2 主要功能模块设计第85-87页
        5.3.3 系统数据库表设计第87-89页
    5.4 客户端与服务端通信设计第89-90页
    5.5 本章小结第90-91页
第六章 结论与展望第91-93页
    6.1 工作总结第91页
    6.2 工作展望第91-93页
参考文献第93-100页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第100-101页
致谢第101-102页
附件第102页

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