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基于无线传感器网络的月球车定位方法及其滤波算法分析

摘要第1-3页
Abstract第3-6页
1 绪论第6-8页
2 机器人的定位和及其滤波算法原理第8-11页
   ·移动机器人的定位方式第8-9页
   ·滤波算法第9-11页
3 分布式月球车定位系统第11-16页
   ·无线传感器网络第11-12页
   ·分布式定位系统结构第12-13页
   ·JINI网络技术互联的定位网络系统第13-16页
4 无线传感器节点定位第16-27页
   ·无线信号传输模型第16-17页
   ·无线传感器节点定位方法第17-23页
     ·无线传感器定位误差产生的原因第17-18页
     ·到达时间法(ToA)第18-20页
     ·到达时间差法(DToA)第20-21页
     ·到达角度法(AoA)第21-22页
     ·接收信号强度指示法(RSSI)第22-23页
     ·射频连接法(RF Connectivity)第23页
   ·月球车定位系统的节点自定位第23-27页
     ·批处理估计第24-25页
     ·线性迭代最小二乘法第25页
     ·二次迭代最小二乘法第25-27页
5 月球车定位第27-42页
   ·多传感器融合(MULTI-SENSOR FUSION)第27页
   ·月球车定位问题描述第27-33页
     ·贝叶斯信念(Bayesian Belief)第28-29页
     ·月球车动作和传感器测量第29页
     ·定位问题模型第29-31页
     ·模型的表示第31-32页
     ·序贯的滤波方法第32-33页
   ·卡尔曼滤波定位第33-37页
     ·线性卡尔曼滤波第33-35页
     ·扩展卡尔曼滤波第35-37页
   ·粒子滤波定位第37-39页
   ·粒子-卡尔曼滤波第39-42页
     ·粒子-卡尔曼滤波定位的实现第41-42页
6 仿真实验和结果第42-53页
   ·实验数据获取第42-44页
   ·扩展卡尔曼滤波定位仿真第44-47页
   ·粒子滤波算法仿真第47-49页
   ·粒子-卡尔曼滤波算法仿真第49-51页
   ·小结第51-53页
7 总结和未来工作第53-55页
已录用/发表论文第55-56页
参考文献第56-57页

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