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基于超宽带的定位技术研究与应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 超宽带定义及其特点第12-14页
    1.3 超宽带定位研究现状第14-17页
    1.4 论文的主要内容以及结构安排第17-18页
第二章 超宽带定位相关技术第18-32页
    2.1 超宽带脉冲第18-19页
    2.2 超宽带信号的调制和扩频第19-20页
    2.3 超宽带信道第20-24页
        2.3.1 IEEE802.15.4a信道模型第20-22页
        2.3.2 IEEE802.15.4a信道仿真第22-24页
    2.4 无线定位中测距技术的研究第24-30页
        2.4.1 基于RSS的测距技术第24-25页
        2.4.2 基于AOA的测距技术第25-26页
        2.4.3 基于TOA的测距技术第26-28页
        2.4.4 基于TDOA的测距技术第28-29页
        2.4.5 适合超宽带定位系统的测距技术第29-30页
    2.5 UWB信号检测第30-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第三章 影响超宽带定位精度的主要因素研究第32-54页
    3.1 几何布局对定位精度的影响第32-41页
        3.1.1 几何精度因子(GDOP)的定义第32-38页
        3.1.2 仿真分析第38-41页
    3.2 多径和遮挡效应第41-43页
        3.2.1 UWB信号可能的传播方式第41-42页
        3.2.2 NLOS环境下测距仿真及分析第42-43页
    3.3 多用户干扰第43-48页
        3.3.1 多址接入第43-47页
        3.3.2 仿真及结果分析第47-48页
    3.4 UWB定位系统同频干扰分析方法研究第48-53页
        3.4.1 同频干扰分析方法第48页
        3.4.2 同频干扰分析中路径损耗模型的建立第48-50页
        3.4.3 UWB同频干扰保护门限第50页
        3.4.4 UWB同频干扰分析方法第50-52页
        3.4.5 UWB同频干扰防护措施第52-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第四章 基于测距的超宽带定位算法分析及优化第54-79页
    4.1 传统的定位算法的研究第54-61页
        4.1.1 具有解析表达式的算法第54-57页
        4.1.2 LS算法第57-59页
        4.1.3 迭代算法第59-61页
    4.2 一种改进的定位算法第61-68页
        4.2.1 BP神经网络理论第61-63页
        4.2.2 BP神经网络对TOA测量值的修正第63-66页
        4.2.3 基于BP神经网络的TDOA算法流程第66-68页
    4.3 定位算法仿真与分析第68-78页
        4.3.1 仿真环境搭建第68-71页
        4.3.2 传统定位算法分析第71-74页
        4.3.3 BP神经网络的训练学习第74-76页
        4.3.4 改进算法仿真与分析第76-78页
    4.4 本章小结第78-79页
第五章 UWB室内测距定位系统方案第79-86页
    5.1 测距与通信系统设计第79-83页
        5.1.1 时钟模块第79-80页
        5.1.2 脉冲发射通道第80-81页
        5.1.3 脉冲接收通道第81页
        5.1.4 信号处理模块第81-82页
        5.1.5 双程飞行时间测距协议第82-83页
    5.2 定位测试第83-85页
        5.2.1 测试环境第83-84页
        5.2.2 测试结果第84-85页
    5.3 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-91页

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