| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 物流配送中心国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外物流配送中心发展现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内物流配送中心发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外定位技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 基于惯性传感器的行人惯性定位导航技术 | 第11-12页 |
| 1.3.2 基于射频信号的基站定位技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 定位技术原理分析 | 第15-25页 |
| 2.1 基于惯性传感器的定位导航技术介绍 | 第15-21页 |
| 2.1.1 基于惯性传感器的定位导航算法原理分析 | 第16-17页 |
| 2.1.2 传统惯性定位导航算法介绍 | 第17-19页 |
| 2.1.3 行人惯性定位导航算法介绍 | 第19-21页 |
| 2.2 基于射频信号的基站定位技术介绍 | 第21-24页 |
| 2.2.1 RSSI定位技术 | 第21-22页 |
| 2.2.2 TOA/TDOA定位技术 | 第22-23页 |
| 2.2.3 AOA定位技术 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于惯性传感器的行人惯性定位导航技术 | 第25-39页 |
| 3.1 基于加速度计的测频记步 | 第25-28页 |
| 3.2 电子罗盘矫正 | 第28-34页 |
| 3.2.1 基于BP神经网络算法的罗盘补偿 | 第28-30页 |
| 3.2.2 倾角补偿 | 第30-34页 |
| 3.3 实验结果 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基站RSSI网格匹配及粒子滤波融合定位算法 | 第39-55页 |
| 引言 | 第39-40页 |
| 4.1 基站RSSI网格匹配定位算法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 基站RSSI网格匹配定位算法的原理分析 | 第40页 |
| 4.1.2 基站RSSI网格匹配定位算法求解 | 第40-43页 |
| 4.2 基于行人惯性定位导航与基站定位的粒子滤波融合修正算法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 粒子滤波原理分析 | 第43-46页 |
| 4.2.2 粒子滤波动态空间模型的建立 | 第46-47页 |
| 4.2.3 基于行人惯性定位导航与基站定位的粒子滤波融合算法分析 | 第47-49页 |
| 4.3 实验结果及仿真 | 第49-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 大型物流配送中心定位系统实现 | 第55-67页 |
| 5.1 大型物流配送中心定位系统组成 | 第55-60页 |
| 5.1.1 大型物流配送中心定位系统总体架构 | 第55-56页 |
| 5.1.2 系统硬件平台 | 第56-59页 |
| 5.1.3 系统软件平台 | 第59-60页 |
| 5.2 大型物流配送中心定位系统实现 | 第60-65页 |
| 5.2.1 大型物流配送中心定位系统软件架构 | 第60-61页 |
| 5.2.2 大型物流配送中心定位系统各功能实现 | 第61-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 结论 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |
