基于可见光的非协作式室内定位系统
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 致谢 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.3 室内定位方法的研究现状 | 第14-19页 |
| 1.4 本文研究动机 | 第19-20页 |
| 1.5 本文工作 | 第20-22页 |
| 第二章 系统硬件设计和实现 | 第22-34页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 LED照明模块的设计与实现 | 第23-27页 |
| 2.2.1 LED灯性能特性简介 | 第23-24页 |
| 2.2.2 硬件设计和选型 | 第24-26页 |
| 2.2.3 LED照明模块的实现和性能分析 | 第26-27页 |
| 2.3 非协作式光信息采集模块的设计与实现 | 第27-32页 |
| 2.3.1 硬件设计和选型 | 第28-30页 |
| 2.3.2 模块功能和性能分析 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 算法设计及仿真 | 第34-58页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 算法设计 | 第34-35页 |
| 3.3 光路遮挡模型的建立 | 第35-38页 |
| 3.3.1 一阶光信息的“0-1”遮挡特性 | 第35-37页 |
| 3.3.2 一阶光路0-1遮挡模型的建立 | 第37-38页 |
| 3.4 单目标的室内定位算法 | 第38-45页 |
| 3.4.1 遮挡信息分析及交点求取 | 第38-40页 |
| 3.4.2 定位算法 | 第40-42页 |
| 3.4.3 误差分析 | 第42-43页 |
| 3.4.4 仿真评价 | 第43-45页 |
| 3.5 分类算法及分类器的选择 | 第45-47页 |
| 3.6 数目已知的多目标定位 | 第47-54页 |
| 3.6.1 多目标定位算法设计 | 第47-51页 |
| 3.6.2 误差分析 | 第51-53页 |
| 3.6.3 仿真评价 | 第53-54页 |
| 3.7 “从粗估计到细估计”的筛选优化算法 | 第54-56页 |
| 3.8 数目未知的多目标定位及人群密度估计 | 第56-57页 |
| 3.9 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 系统实现及实验验证 | 第58-75页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 系统概述及适用场景 | 第58-59页 |
| 4.3 系统实验场景的空间设计与配置 | 第59-64页 |
| 4.3.1 最小定位单元的设计及实验场景介绍 | 第59-61页 |
| 4.3.2 空间传感器及光源分配布置及仿真分析 | 第61-64页 |
| 4.4 系统定位性能测试 | 第64-73页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第64-66页 |
| 4.4.2 定位系统稳定性测试 | 第66-67页 |
| 4.4.3 单目标定位精度测试 | 第67-69页 |
| 4.4.4 多目标定位精度测试 | 第69-72页 |
| 4.4.5 定位系统抗干扰能力评估 | 第72-73页 |
| 4.5 系统存在问题 | 第73-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录：作者硕士期间发表论文及参与项目情况 | 第81页 |
