改进的超宽带室内定位算法研究

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改进的超宽带室内定位算法研究

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改进的超宽带室内定位算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 课题来源	第9页
1.2 研究背景和意义	第9-10页
1.3 超宽带技术简介	第10-13页
1.3.1 超宽带基本概念	第10-11页
1.3.2 超宽带定位的优势	第11-12页
1.3.3 超宽带技术国内外研究现状	第12-13页
1.4 超宽带技术的应用	第13-14页
1.5 论文的主要内容和各章节安排	第14-17页
第二章无线定位原理	第17-27页
2.1 无线定位基本方法	第17-22页
2.1.1 基于信号强度的定位方法	第17-18页
2.1.2 基于信号到达角度的定位方法	第18-19页
2.1.3 基于到达时间的定位方法	第19-21页
2.1.4 基于时间差的定位方法	第21-22页
2.2 混合定位方法	第22-23页
2.3 影响定位精度的主要因素	第23-24页
2.4 无线定位的评价指标	第24-25页
2.5 本章小结	第25-27页
第三章超宽带定位系统的TOA估计模型	第27-39页
3.1 信号模型	第27-31页
3.1.1 脉冲波形	第27-29页
3.1.2 脉冲的调制方式	第29-30页
3.1.3 扩频技术	第30-31页
3.2 IEEE 802.15.4a信道模型	第31-35页
3.2.1 路径损耗模型	第32页
3.2.2 多径模型	第32-33页
3.2.3 小尺度衰落	第33-34页
3.2.4 UWB信道仿真	第34-35页
3.3 超宽带接收模型	第35-37页
3.3.1 接收信号的基本模型	第35-36页
3.3.2 基于能量检测的非相干接收法	第36页
3.3.3 相干接收法	第36-37页
3.4 本章小结	第37-39页
第四章超宽带室内定位算法研究	第39-57页
4.1 基本的超宽带室内定位算法	第39-46页
4.1.1 LS定位算法	第40页
4.1.2 Chan定位算法	第40-43页
4.1.3 Taylor定位算法	第43-46页
4.2 基本超宽带室内定位算法仿真与分析	第46-48页
4.2.1 基站数目对超宽带定位精度的影响	第46-47页
4.2.2 信噪比对定位精度的影响	第47页
4.2.3 测距误差对定位精度的影响	第47-48页
4.3 基于混合优化的超宽带室内定位算法	第48-55页
4.3.1 Chan-Taylor协同定位算法	第48-50页
4.3.2 基于变尺度法的超宽带定位算法	第50-53页
4.3.3 基于模型融合的超宽带定位算法	第53-54页
4.3.4 混合定位算法仿真分析	第54-55页
4.4 本章小结	第55-57页
第五章基于BP神经网络的超宽带室内定位算法	第57-67页
5.1 BP神经网络简介	第57-61页
5.1.1 神经网络基础	第57-58页
5.1.2 BP神经网络对权值的修正	第58-61页
5.2 仿真环境的搭建	第61-63页
5.3 算法仿真与分析	第63-65页
5.4 本章小结	第65-67页
总结与展望	第67-69页
参考文献	第69-73页
攻读硕士期间发表和完成的论文	第73-74页
致谢	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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