| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.2 室内定位国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于联合滤波改进的PDR | 第19-30页 |
| 2.1 步行事件捕获 | 第20-23页 |
| 2.2 步长估计 | 第23-24页 |
| 2.3 基于联合滤波的航向估计 | 第24-28页 |
| 2.3.1局部滤波器1 | 第25-26页 |
| 2.3.2局部滤波器2 | 第26-27页 |
| 2.3.3 主滤波器 | 第27-28页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于空间划分的Landmarks | 第30-41页 |
| 3.1 Landmarks匹配 | 第30-31页 |
| 3.2 空间划分 | 第31-34页 |
| 3.2.1 基于楼层平面图的划分方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于密度峰值聚类的划分方法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第33-34页 |
| 3.3 基于PN-ELM的粗定位 | 第34-40页 |
| 3.3.1 基于OS-ELM分类模型的粗定位 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于PNLearning改进的OS-ELM | 第35-38页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于BMO-PF的室内PDR定位 | 第41-56页 |
| 4.1 用于室内定位的粒子滤波 | 第41-42页 |
| 4.2 基于BMO改进的粒子滤波 | 第42-48页 |
| 4.2.1 基于粗定位的粒子初始化 | 第44页 |
| 4.2.2 系统状态方程和观测方程 | 第44-46页 |
| 4.2.3 BMO优化粒子集 | 第46-48页 |
| 4.2.4 动态重采样 | 第48页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第48-55页 |
| 4.3.1 BMO-PF算法仿真实验分析 | 第49-53页 |
| 4.3.2 定位系统实验分析 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第63页 |