基于TDOA的蜂窝网定位跟踪算法研究



基于TDOA的蜂窝网定位跟踪算法研究

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基于TDOA的蜂窝网定位跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
· 研究背景	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-14页
· 论文的研究内容	第14-15页
第二章蜂窝网无线多点定位系统技术分析	第15-26页
· 蜂窝网无线定位基本技术	第15-18页
· AOA 定位技术	第15-16页
· 场强定位技术	第16页
· TOA 定位技术	第16-17页
· TDOA 定位技术	第17-18页
· 蜂窝网无线定位系统	第18-20页
· 体系架构	第18-19页
· TOA 与 TDOA 测量与估计	第19-20页
· 蜂窝网无线定位信道模型	第20-23页
· T1P1(COST259)模型	第21-22页
· 延时扩展 Greenstein 模型	第22页
· 蜂窝网拓扑结构	第22-23页
· 多点定位评价指标	第23页
· 蜂窝网无线系统的主要噪声	第23-26页
第三章基于 TDOA 的蜂窝网定位算法	第26-45页
· TDOA 定位算法数学模型	第26-27页
· Taylor 算法	第27-28页
· Chan 算法	第28-32页
· 基于神经网络的 TDOA 定位算法	第32-40页
· 神经网络	第32-36页
· 神经元模型	第33-34页
· 神经网络结构	第34-35页
· 神经网络基本学习方法	第35-36页
· Elman 神经网络	第36-38页
· 基于 Elman 神经网络的 Chan 算法	第38-40页
· 仿真分析	第40-44页
· 算法在高斯环境下的性能比较	第40-42页
· 算法在实际信道环境下的性能比较	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章基于 TDOA 的蜂窝网移动跟踪算法	第45-69页
· 贝叶斯滤波	第45-53页
· 卡尔曼滤波	第47-48页
· 扩展卡尔曼滤波	第48-49页
· 无损卡尔曼滤波	第49-53页
· 粒子滤波	第53页
· 粒子滤波基本算法	第53-60页
· 蒙特卡洛方法	第53-55页
· 序贯重要性采样	第55-56页
· 重要性分布函数	第56-57页
· 粒子退化及重采样	第57-59页
· 粒子滤波算法流程	第59-60页
· 基于 TDOA 的粒子滤波跟踪算法	第60-62页
· 仿真分析	第62-68页
· 本章小结	第68-69页
第五章结论与展望	第69-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-74页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第74-75 页

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