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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,
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。
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