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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于惯性传感器与蓝牙的室内定位算法研究
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基于惯性传感器与蓝牙的室内定位算法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 基于几何原理的定位方法第10-13页
        1.2.2 基于指纹原理的定位方法第13页
        1.2.3 基于图像原理的定位方法第13-14页
        1.2.4 当前的室内定位方法分析第14-15页
    1.3 本文主要工作第15-16页
    1.4 论文结构第16-17页
2 惯性传感器定位算法及其原理第17-35页
    2.1 惯性导航概述第17-19页
        2.1.1 稳定平台系统第18-19页
        2.1.2 捷联式系统第19页
    2.2 行人航位推算第19-21页
        2.2.1 航位推算原理第20页
        2.2.2 行人航位推算算法在本文应用第20-21页
    2.3 常用坐标及姿态解算第21-28页
        2.3.1 常用参考坐标体系第21-23页
        2.3.2 常用姿态第23-26页
        2.3.3 姿态解算第26-28页
    2.4 计步算法第28-32页
        2.4.1 步伐检测第28-31页
        2.4.2 步长估计第31-32页
    2.5 方向估计第32-33页
    2.6 本章小结第33-35页
3 蓝牙室内定位算法第35-45页
    3.1 引言第35-36页
    3.2 系统结构第36-37页
    3.3 算法描述第37-42页
        3.3.1 基于三边测量法第37-39页
        3.3.2 基于指纹的方法第39页
        3.3.3 基于测距的方法第39-40页
        3.3.4 室内路径损耗模型第40-42页
    3.4 系统算法设计第42-44页
        3.4.1 线性最小二乘法(LSQ)第43页
        3.4.2 非线性最小二乘法(NLSQ)第43页
        3.4.3 校准第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
4 惯性传感器定位和蓝牙定位融合算法第45-59页
    4.1 引言第45-46页
        4.1.1 惯性传感器定位缺点第45页
        4.1.2 蓝牙定位缺点第45页
        4.1.3 两种算法融合优势第45-46页
    4.2 融合算法框架第46-47页
    4.3 融合定位算法第47-51页
        4.3.1 扩展卡尔曼算法(EKF)原理第47-48页
        4.3.2 无迹卡尔曼滤波算法(UKF)原理第48-49页
        4.3.3 融合定位算法选取与实现第49-51页
    4.4 实验结果与分析第51-57页
        4.4.1 模拟定位效果比较第51-53页
        4.4.2 实验结果比较分析第53-57页
    4.5 本章小结第57-59页
5 室内定位系统设计第59-69页
    5.1 系统设计第59-61页
        5.1.1 本系统设计目标第59页
        5.1.2 本系统设计框架第59-60页
        5.1.3 路径存储格式设计第60-61页
    5.2 移动端设计第61-63页
        5.2.1 用户交互模块设计第61-62页
        5.2.2 算法模块设计第62-63页
        5.2.3 通信模块设计第63页
    5.3 服务端设计第63-67页
        5.3.1 前端设计第64-65页
        5.3.2 后台设计第65-67页
        5.3.3 运行结果第67页
    5.4 本章小结第67-69页
6 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69页
    6.2 展望第69-71页
致谢第71-73页
参考文献第73-77页
附录第77页
    A.攻读硕士学位期间发表的专利第77页
    B.攻读硕士学位期间参与的科研项目第77页
    C.攻读硕士学位期间获得荣誉第77页

 
 
论文编号BS4055038,这篇论文共77
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