基于GA和PSO的RFID室内定位算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第13-16页 |
| 1.2.1 RFID二维定位技术研究状况 | 第13-14页 |
| 1.2.2 RFID三维定位技术研究状况 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 RFID室内定位算法研究基础 | 第17-33页 |
| 2.1 RFID室内定位系统基本结构 | 第17-18页 |
| 2.2 RFID室内定位算法基本原理 | 第18-24页 |
| 2.2.1 位置感应法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 几何测量法 | 第19-22页 |
| 2.2.3 场景分析法 | 第22-24页 |
| 2.3 基于RFID的室内定位典型算法 | 第24-31页 |
| 2.3.1 BVIRE算法 | 第24-27页 |
| 2.3.2 L-VIRT算法 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 ILM算法研究 | 第33-48页 |
| 3.1 ILM算法的提出 | 第33-34页 |
| 3.2 ILM算法基本框架与整体设计 | 第34-42页 |
| 3.2.1 系统布局和算法原理 | 第34-38页 |
| 3.2.2 最小二乘法定位 | 第38-39页 |
| 3.2.3 定位坐标修正 | 第39页 |
| 3.2.4 算法流程 | 第39-42页 |
| 3.3 ILM算法仿真与性能分析 | 第42-47页 |
| 3.3.1 ILM算法仿真 | 第42-44页 |
| 3.3.2 不同因素对定位结果的影响 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于GA和PSO的ILM算法优化 | 第48-64页 |
| 4.1 ILM算法优化思路 | 第48-49页 |
| 4.2 基于GA的ILM算法优化 | 第49-55页 |
| 4.2.1 遗传算法基本原理 | 第49-54页 |
| 4.2.2 GA优化过程 | 第54-55页 |
| 4.3 基于PSO的ILM算法优化 | 第55-59页 |
| 4.3.1 粒子群算法基本原理 | 第55-58页 |
| 4.3.2 PSO优化过程 | 第58-59页 |
| 4.4 基于GA和PSO的ILM算法仿真 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于GA和PSO的ILM算法测试 | 第64-77页 |
| 5.1 测试系统搭建 | 第64-70页 |
| 5.1.1 系统硬件 | 第64-65页 |
| 5.1.2 系统布局 | 第65-68页 |
| 5.1.3 系统软件 | 第68-70页 |
| 5.2 测试过程与测试结果 | 第70-76页 |
| 5.2.1 测试过程 | 第70-74页 |
| 5.2.2 测试结果 | 第74-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
