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基于相机通信的室内可见光定位技术研究

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基于相机通信的室内可见光定位技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-21页
  1.1 可见光通信概述第11-12页
  1.2 定位算法研究进展第12-15页
  1.3 室内定位系统研究进展第15-17页
    1.3.1 卫星定位系统第15-16页
    1.3.2 相关的室内定位系统第16页
    1.3.3 基于可见光通信的室内定位系统第16-17页
  1.4 论文组织结构及创新点第17-21页
第二章 基于图像传感器的通信技术原理第21-27页
  2.1 相机通信调制原理第21-25页
    2.1.1 图像传感器工作原理第21-23页
    2.1.2 基于可见光LED亮灭的UPSOOK调制原理第23-25页
    2.1.3 基于明亮条纹的调制原理第25页
  2.2 本章小结第25-27页
第三章 图像处理和机器学习在室内可见光定位中的应用第27-35页
  3.1 图像处理技术原理第27-30页
    3.1.1 图像MIMO技术原理第27-29页
    3.1.2 Dense-Sift图像特征提取算法第29-30页
  3.2 机器学习技术原理第30-34页
  3.3 本章小结第34-35页
第四章 基于接收信号强度测距的室内可见光定位系统第35-49页
  4.1 基于接收信号强度(RSS)测距的室内可见光定位系统结构第35-37页
    4.1.1 基于接收信号强度测距的室内可见光定位系统第35-36页
    4.1.2 定位算法的评价指标第36-37页
  4.2 高度定位算法第37-38页
  4.3 基于接收信号强度测距算法第38-41页
    4.3.1 距离损耗模型第38-39页
    4.3.2 信号强度的测定第39-40页
    4.3.3 BP神经网络的建模第40-41页
  4.4 水平定位算法第41-44页
    4.4.1 坐标定位单元第42页
    4.4.2 坐标筛选单元第42-44页
  4.5 实验结果与分析第44-48页
  4.6 本章小结第48-49页
第五章 基于接收信号特征测距的室内可见光定位系统第49-55页
  5.1 基于接收信号特征(RSF)测距的可见光定位系统结构第49-50页
  5.2 基于接收信号特征(RSF)测距算法第50-51页
  5.3 实验结果与分析第51-53页
  5.4 本章小结第53-55页
第六章 总结与展望第55-57页
  6.1 论文总结第55-56页
  6.2 论文展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-63页
攻读学位期间取得的研究成果第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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