基于深度学习的室内定位算法研究

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基于深度学习的室内定位算法研究

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基于深度学习的室内定位算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-31页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 无线定位技术的现状和发展趋势	第11-12页
1.3 室内定位技术的研究现状和主要技术	第12-29页
1.3.1 室内定位的主要机制	第12-20页
1.3.2 常见的室内定位系统	第20-27页
1.3.3 室内定位技术的性能评估标准	第27-28页
1.3.4 指纹定位算法的研究现状和面临的挑战	第28-29页
1.4 本文的结构安排	第29-31页
第二章基于弹跳射线的室内信道建模算法	第31-46页
2.1 室内信道的特性和建模方法	第31-36页
2.1.1 室内信道的特性	第31-32页
2.1.2 室内信道的常见模型	第32-36页
2.2 基于弹跳射线的室内信道建模算法	第36-41页
2.2.1 射线生成	第37-39页
2.2.2 射线跟踪	第39-41页
2.2.3 射线接收	第41页
2.3 仿真建模结果分析	第41-44页
2.4 本章小结	第44-46页
第三章基于降噪深度信念网络的指纹定位算法	第46-63页
3.1 指纹定位法	第46-51页
3.1.1 指纹数据	第46-47页
3.1.2 指纹数据集	第47-49页
3.1.3 指纹匹配方法	第49-51页
3.2 基于降噪深度信念网络的指纹定位算法	第51-57页
3.2.1 指纹数据集的建立	第51-54页
3.2.2 基于深度信念网络的回归模型	第54-57页
3.3 仿真结果和分析	第57-61页
3.3.1 参数设置	第57-58页
3.3.2 结果与分析	第58-61页
3.4 本章小结	第61-63页
第四章基于降噪深度信念网络的分布式定位	第63-68页
4.1 算法思路	第63-64页
4.2 算法特点	第64页
4.3 仿真结果与分析	第64-67页
4.4 本章小结	第67-68页
第五章全文总结与展望	第68-70页
5.1 全文总结	第68-69页
5.2 工作展望	第69-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-74页
攻读硕士学位期间取得的成果	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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