| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 UWB定位技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 MEMS定位技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 UWB/MEMS组合定位 | 第13-15页 |
| 1.2.4 小结 | 第15页 |
| 1.3 主要研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 UWB/MEMS定位原理 | 第17-31页 |
| 2.1 位置测量方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 AOA测量 | 第17-18页 |
| 2.1.2 TOA测量 | 第18-19页 |
| 2.1.3 TDOA测量 | 第19-20页 |
| 2.1.4 RSSI测量 | 第20页 |
| 2.2 UWB室内定位技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 UWB定位原理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 UWB误差源 | 第22-24页 |
| 2.3 MEMS定位技术 | 第24-28页 |
| 2.3.1 惯性导航的工作原理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 MEMS误差源 | 第25-26页 |
| 2.3.3 惯性导航系统的姿态更新算法 | 第26-28页 |
| 2.4 UWB/MEMS组合坐标系及坐标转换 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于粒子滤波的UWB定位算法 | 第31-45页 |
| 3.1 TDOA双曲线模型 | 第31页 |
| 3.2 基于最小二乘的定位算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 CHAN算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 具有限制约束条件的定位算法 | 第33-34页 |
| 3.3 粒子滤波算法 | 第34-39页 |
| 3.3.1 贝叶斯状态估计 | 第34-36页 |
| 3.3.2 序贯重要性采样 | 第36-37页 |
| 3.3.3 重采样 | 第37-38页 |
| 3.3.4 基于TDOA的粒子滤波算法 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 实验条件 | 第39-41页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于Butterworth滤波的MEMS误差校正 | 第45-59页 |
| 4.1 行人运动模型 | 第45-47页 |
| 4.2 步态检测方法 | 第47-51页 |
| 4.2.1 广义似然比检测 | 第48-49页 |
| 4.2.2 加速度量测方差检测 | 第49-50页 |
| 4.2.3 加速度量测幅值检测 | 第50页 |
| 4.2.4 角速度量测能量检测 | 第50-51页 |
| 4.3 误差校正 | 第51-52页 |
| 4.4 Butterworth低通滤波 | 第52页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第52-57页 |
| 4.5.1 实验方案 | 第52-53页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 UWB/MEMS组合定位算法研究 | 第59-74页 |
| 5.1 MEMS辅助UWB定位算法 | 第59-62页 |
| 5.2 基于卡尔曼滤波的定位算法 | 第62-68页 |
| 5.2.1 状态方程 | 第63-67页 |
| 5.2.2 量测方程 | 第67-68页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第68-72页 |
| 5.3.1 MEMS辅助UWB定位实验 | 第68-70页 |
| 5.3.2 基于卡尔曼滤波的定位实验 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 作者简历 | 第82页 |