声明
缩略语
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 室内定位技术研究现状
1.3 论文研究内容与章节安排
1.3.1 论文主要研究工作
1.3.2 论文各章节安排
第2章 基于RFID的定位关键技术
2.1 RFID系统构成及工作原理
2.1.1 RFID系统组成
2.1.2 工作原理
2.2 无线信号传播模型
2.2.1 自由空间传播模型
2.2.2 对数路径损耗模型
2.2.3 衰减因子损耗模型
2.3 RFID室内定位方法分类
2.3.1 基于非测距的定位方法
2.3.2 基于测距的定位方法
2.3.3 常见室内定位方法比较
2.4 本章小结
第3章 基于参考标签的室内定位改进算法
3.1 LANDMARC定位算法
3.1.1 LANDMARC算法原理
3.1.2 算法仿真与分析
3.2 VIRE定位算法
3.2.1 VIRE算法原理
3.2.2 算法仿真与分析
3.3 改进的VIRE算法
3.3.1 重心拉格朗日插值
3.3.2 边界虚拟参考标签
3.3.3 自适应阈值
3.3.4 仿真结果与分析
3.4 本章小结
第4章 基于支持向量回归和粒子群优化的室内定位算法
4.1 支持向量回归模型
4.1.1 支持向量机背景介绍
4.1.2 线性回归模型
4.1.3 非线性回归模型
4.2 粒子群优化算法研究
4.3 SVR-PSO算法原理
4.4 仿真结果与分析
4.4.1 仿真环境
4.4.2 仿真结果
4.4.3 算法性能分析
4.5 本章小结
第5章 基于无迹卡尔曼滤波和RTS平滑的室内定位算法
5.1 目标运动模型
5.1.1 CV模型
5.1.2 CA模型
5.1.3 CT模型
5.1.4 一阶时间相关模型
5.2 卡尔曼滤波理论
5.2.1 线性KF算法
5.2.2 EKF算法
5.2.3 UKF算法
5.3 UKF-RTS算法原理
5.4 仿真结果与分析
5.5 本章小结
第6章 总结和展望
6.1 研究工作总结
6.2 未来研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果
1 学术论文
2 专利
3 参与的科研项目
