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基于最优估计的传感器网络室内无线测距与定位问题研究

摘要第1-14页
ABSTRACT第14-16页
第一章 绪论第16-32页
   ·课题背景及意义第16-19页
     ·传感器网络室内无线测距与定位问题的研究背景第16-17页
     ·传感器网络室内无线测距与定位的一般过程第17-18页
     ·传感器网络室内无线测距与定位的优点第18-19页
   ·传感器网络室内无线测距与定位算法研究现状第19-28页
     ·UWB定位系统的TOA测距估计第19-22页
     ·TOA测距估计过程中的NLOS误差消除第22-25页
     ·Zigbee定位系统的RSS测距估计第25-26页
     ·Zigbee定位系统中基于RSS观测的定位技术第26-28页
   ·本文主要内容第28-29页
   ·论文结构第29-32页
第二章 UWB能量检测接收机中基于门限的TOA测距估计第32-48页
   ·引言第32-34页
   ·系统模型与问题描述第34-35页
     ·UWB多径信道第34页
     ·能量检测接收机模型第34-35页
   ·建立信号统计特性与信道参数的闭合表达式第35-38页
     ·接收机信号统计特性第35-36页
     ·UWB小尺度衰减特性分析第36-37页
     ·信号统计特性与信道参数的关系第37-38页
   ·最优门限选择第38-40页
   ·次优门限选择第40-42页
     ·虚警概率表达式第40-42页
     ·牛顿迭代求次优门限第42页
   ·仿真结果第42-45页
   ·本章小结第45-48页
第三章 UWB定位系统中基于信息融合的NLOS误差消除第48-72页
   ·引言第48-49页
   ·基于偏置Kalman滤波的TOA数据重构第49-54页
     ·TOA数据的平滑与NLOS误差识别第49-51页
     ·基于偏置Kalman滤波的误差消除第51-54页
   ·系统模型与问题描述第54-56页
     ·系统模型第54-55页
     ·问题描述第55-56页
   ·标量加权的信息融合算法第56-61页
     ·NLOS误差识别第58页
     ·TOA观测的自适应误差更新第58-59页
     ·似然估计及RSS观测的方差第59-60页
     ·信息融合平滑测距估计第60-61页
   ·仿真结果第61-66页
     ·LOS/N-LOS切换第61-65页
     ·NLOS起始第65-66页
   ·实验验证第66-70页
     ·Plus UWB测距与定位平台第66-68页
     ·实验结果第68-70页
   ·本章小结第70-72页
第四章 Zigbee定位系统中基于期望最大化算法的RSS测距估计第72-88页
   ·引言第72-73页
   ·系统模型与问题描述第73-75页
   ·基于非完全数据的参数估计第75-79页
   ·基于最优模型的测距估计第79-80页
     ·基于权重系数的模型选择第79-80页
     ·基于最优模型的测距拟合第80页
   ·实验验证第80-86页
     ·Zigbee测距实验平台第80-82页
     ·参数估计第82-83页
     ·最优模型选择与性能分析第83-85页
     ·测距分析第85-86页
   ·本章小结第86-88页
第五章 Zigbee系统基于Bayes估计的RSS定位及其在叶酸检测中的应用第88-104页
   ·引言第88-89页
   ·基于RSS的定位算法第89-96页
     ·模型参数估计第89-92页
     ·基于贝叶斯估计的初定位第92-95页
     ·基于加权迭代的精确定位第95-96页
   ·基于定位服务的叶酸检测系统第96-100页
     ·单机检测模式第96-99页
     ·组网检测模式第99-100页
   ·仿真与实验验证第100-103页
     ·仿真结果第100-101页
     ·实验验证第101-103页
   ·本章小结第103-104页
第六章 结论与展望第104-106页
   ·主要结论与创新点第104-105页
   ·未来研究方向第105-106页
参考文献第106-120页
致谢第120-122页
攻读博士学位期间完成的论文、专利及参与的科研项目第122-124页
附录第124-140页
学位论文评阅及答辩情况表第140页

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