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2.4GHz频段信号识别与定位技术研究

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2.4GHz频段信号识别与定位技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 常用信号识别算法简介第15-16页
        1.2.1 基于信号瞬时特征的识别算法第15页
        1.2.2 基于高阶累计量的识别算法第15-16页
        1.2.3 基于其他特征的信号识别算法第16页
    1.3 信号源定位算法简介第16-19页
        1.3.1 RSS算法第17页
        1.3.2 指纹定位第17-18页
        1.3.3 基于TOA的定位第18页
        1.3.4 基于AOA的定位第18-19页
    1.4 分类器结构概述第19-20页
    1.5 论文结构及内容第20-22页
第二章 常用分类特征及其仿真第22-38页
    2.1 直接基于信号本身物理性质的特征值第22-31页
    2.2 基于高阶累积量的信号识别方法第31-37页
    2.3 本章小结第37-38页
第三章 基于时长与频谱的信号识别算法第38-65页
    3.1 2.4GHZ频段常见信号简介第38-41页
        3.1.1 蓝牙第38页
        3.1.2 802.15.4 信号第38-39页
        3.1.3 视频摄像机第39页
        3.1.4 无绳电话第39-40页
        3.1.5 脉冲雷达信号第40-41页
        3.1.6 微波炉第41页
        3.1.7 WI-FI信号第41页
    3.2 基于时长的信号识别算法第41-44页
    3.3 基于带宽的信号识别算法第44-48页
    3.4 基于帧长度与时频域特征的分类器构建第48-54页
    3.5 基于功率谱瀑布图的信号识别算法第54-57页
    3.6 基于支持向量机的信号识别算法第57-64页
        3.6.1 支持向量机分类算法数学原理第58-60页
        3.6.2 基于支持向量机的2.4GHz频段信号识别算法第60-64页
    3.7 本章小结第64-65页
第四章 定位算法第65-77页
    4.1 定位算法第66-73页
        4.1.1 RSSI移动定位第66-67页
        4.1.2 Log-Normal模型第67-69页
        4.1.3 最大似然估计定位算法第69-71页
        4.1.4 最小二乘法定位算法第71-72页
        4.1.5 三角质心法第72-73页
    4.2 定位算法的实现第73-75页
    4.3 本章小结第75-77页
第五章 测试系统第77-92页
    5.1 系统组成第77-85页
    5.2 信号识别第85-86页
    5.3 信号源定位系统第86-87页
    5.4 实验结果第87-91页
    5.5 本章小结第91-92页
第六章 总结与展望第92-94页
    6.1 总结第92-93页
    6.2 展望第93-94页
致谢第94-95页
参考文献第95-99页
研究生期间的研究成果第99页

本篇论文共99页,点击这进入下载页面
 
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