摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-13页 |
第1章 绪论 | 第13-31页 |
·导航定位基带信号研究 | 第13-16页 |
·GNSS软件接收机信号快速处理 | 第14页 |
·GNSS信号捕获 | 第14页 |
·码延迟跟踪环路 | 第14-15页 |
·载波相位跟踪研究现状 | 第15页 |
·卡尔曼滤波算法 | 第15-16页 |
·应用于LBS(Location Based Service)的互联网服务 | 第16-20页 |
·互联网和万维网历史 | 第16页 |
·互联网应用现状及发展 | 第16-19页 |
·互联网中技术发展 | 第19-20页 |
·应用于LBS的高性能数据挖掘并行计算 | 第20-27页 |
·数据挖掘算法 | 第21-22页 |
·十大经典数据挖掘算法 | 第22-23页 |
·并行数据挖掘算法研究现状 | 第23-27页 |
·项目来源及简介 | 第27-28页 |
·项目来源 | 第27页 |
·项目简介 | 第27-28页 |
·本文主要工作 | 第28-29页 |
·本文的组织结构 | 第29-31页 |
第2章 GNSS软件接收中若干算法研究 | 第31-59页 |
·引言 | 第31页 |
·GNSS软件接收机信号快速处理 | 第31-36页 |
·位并行相关运算算法 | 第31-32页 |
·增强的位并行相关运算算法 | 第32-33页 |
·基于符号位的位并行相关运算算法 | 第33-34页 |
·实验对比与分析 | 第34-36页 |
·小结 | 第36页 |
·区间卡尔曼滤波算法研究 | 第36-48页 |
·卡尔曼滤波算法 | 第37-38页 |
·卡尔曼滤波算法误差分析 | 第38-41页 |
·基于区间运算的卡尔曼滤波算法 | 第41-44页 |
·机动目标仿真实验 | 第44-47页 |
·小结 | 第47-48页 |
·Galileo L1F载波相位跟踪 | 第48-59页 |
·Galileo L1F信号的载波跟踪环结构模型 | 第49-50页 |
·单一相位鉴别器 | 第50-51页 |
·传统的鉴别器组合方式 | 第51-52页 |
·新型的鉴别器组合方式 | 第52页 |
·实验对比与分析 | 第52-56页 |
·跟踪环仿真实验 | 第56-57页 |
·小结 | 第57-59页 |
第3章 LBS应用中高性能并发数据挖掘算法 | 第59-91页 |
·数据挖掘算法在LBS中的应用 | 第59页 |
·高性能并发程序设计 | 第59-64页 |
·处理器结构对并发程序的影响 | 第61-62页 |
·锁算法对并发程序的影响 | 第62-63页 |
·锁无关算法对并发程序的影响 | 第63-64页 |
·线程池设计 | 第64-71页 |
·线程池结构设计 | 第65-66页 |
·线程池中并发安全队列设计 | 第66-67页 |
·对比实验 | 第67-71页 |
·Apriori算法 | 第71-76页 |
·关联规则 | 第71页 |
·Apriori算法 | 第71-73页 |
·基于线程池的并发Apriori算法 | 第73-75页 |
·对比实验 | 第75-76页 |
·C4.5算法 | 第76-80页 |
·决策树 | 第76-78页 |
·基于线程池的并发C4.5算法 | 第78-79页 |
·比对实验 | 第79-80页 |
·支持向量机 | 第80-88页 |
·统计学习理论(Statistical Learning Theory) | 第80-82页 |
·SVM理论 | 第82-84页 |
·SMO算法 | 第84-86页 |
·基于线程池的并发SMO算法 | 第86-87页 |
·对比实验 | 第87-88页 |
·朴素贝叶斯(Naive-Bayes) | 第88-90页 |
·朴素贝叶斯算法 | 第88-89页 |
·比对实验 | 第89-90页 |
·小结 | 第90-91页 |
第4章 LBS即时通讯平台原型系统 | 第91-121页 |
·引言 | 第91页 |
·软件构建 | 第91-99页 |
·编程语言的选择 | 第92-93页 |
·面向对象的程序设计 | 第93-94页 |
·系统开发中的工具箱和框架 | 第94-97页 |
·网络通讯协议 | 第97-99页 |
·分布式系统设计 | 第99-103页 |
·客户端功能设计 | 第103-108页 |
·设计需求 | 第103-104页 |
·本地客户端 | 第104-108页 |
·服务器通讯中间件设计 | 第108-119页 |
·中间件结构 | 第108-110页 |
·设计模式 | 第110-114页 |
·异步消息传递机制 | 第114-115页 |
·锁无关的路由表同步算法 | 第115-119页 |
·小结 | 第119-121页 |
第5章 总结和展望 | 第121-123页 |
参考文献 | 第123-133页 |
致谢 | 第133-135页 |
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第135页 |