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融合多维空间谱信息的室内定位研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 室内定位研究背景及意义第8-9页
    1.2 室内定位研究现状及发展趋势第9-10页
    1.3 空间谱信息定位研究现状第10-11页
    1.4 本文主要工作及内容安排第11-13页
第二章 室内定位技术分析第13-23页
    2.1 室内定位系统第13-17页
        2.1.1 红外线室内定位系统第13-14页
        2.1.2 超声波室内定位系统第14页
        2.1.3 射频识别室内定位系统第14-15页
        2.1.4 蓝牙室内定位系统第15-16页
        2.1.5 Wi Fi室内定位系统第16-17页
    2.2 参数化室内定位方法第17-20页
        2.2.1 TOA定位第17-18页
        2.2.2 TDOA定位第18-19页
        2.2.3 AOA定位第19页
        2.2.4 RSSI定位第19-20页
    2.3 非参数化室内定位方法第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 信号子空间与多维指纹库第23-35页
    3.1 信号子空间介绍第23-28页
        3.1.1 空间谱估计模型第23-26页
        3.1.2 信号子空间第26-28页
    3.2 多维指纹库第28-30页
    3.3 基于混合指纹库匹配的室内定位算法第30-32页
    3.4 实验仿真第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 基于机器学习的融合定位算法第35-47页
    4.1 梯度提升决策树第35-36页
    4.2 SFP_GBDT指纹库定位算法第36-38页
    4.3 基于多维指纹库的GBDT定位算法第38-42页
        4.3.1 多维指纹库定位框架第38-39页
        4.3.2 DTAM融合定位算法第39-42页
    4.4 实验仿真第42-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第五章 基于USRP的室内定位实现第47-61页
    5.1 GNU Radio软件平台第47-50页
        5.1.1 GNU Radio软件结构和安装第47-50页
        5.1.2 GNU Radio中常用的block第50页
    5.2 USRP硬件平台第50-52页
    5.3 室内定位实验第52-57页
        5.3.1 实验准备第53-55页
        5.3.2 实验数据采集第55-57页
    5.4 算法验证第57-60页
    5.5 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
参考文献第63-66页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第66-67页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第67-68页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第68-69页
致谢第69页

 
 
论文编号BS4157509,这篇论文共69
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