基于机器学习的UWB三维精准室内定位算法的设计与实现

目录

声明

致谢

1 引言

1.1 研究背景

1.2 选题意义

1.3 研究现状

1.4 研究方案

1.4.1 论文研究目标与内容

1.4.2 论文关键问题与难点

1.4.3 论文组织结构

1.5 本章小结

2 相关技术介绍

2.1 UWB技术概述

2.2 基于 UWB信号的测距方案

2.2.1 基于 UWB信号的到达时间测距法

2.2.2 基于 UWB信号的到达时间差测距法

2.2.3 基于 UWB信号的飞行时间测距法

2.2.4 基于 UWB信号的到达角度测距法

2.2.5 基于 UWB信号的到达信号强度测距法

2.3 定位坐标求解算法

2.3.1 牛顿迭代算法

2.3.2 启发式优化算法之粒子群算法

2.3.3 启发式优化算法之遗传算法

2.4 定位算法评价指标

2.5 本章小结

3 基于运动状态判断的定位坐标精度提升

3.1 定位坐标浮动问题描述

3.2 分类算法

3.2.1 K近邻分类算法

3.2.2 支持向量机分类算法

3.2.3 逻辑回归分类算法

3.2.4 梯度提升树分类算法

3.3 分类算法模型评估指标

3.4 运动状态判断模型

3.4.1 运动状态判断模型概述

3.4.2 定位数据采集处理

3.4.3 定位数据特征设定

3.4.4 模型训练与分析

3.5 运动状态判断模型测试与分析

3.6 本章小结

4 基于时间序列预测的异常定位数据处理

4.1 定位坐标错解或无解问题描述

4.2 时间序列预测算法

4.2.1 ARIMA预测模型

4.2.2 指数平滑法

4.2.3 XGBoost 回归预测算法

4.2.4 长短期记忆网络

4.3 预测模型评估指标

4.4 定位数据预测处理模型

4.4.1 定位数据预测处理模型概述

4.4.2 定位数据预处理

4.4.3 算法模型特征设定

4.4.4 模型训练与分析

4.5 定位数据预测处理模型测试与分析

4.6 本章小结

5 基于异步 TDOA的三维室内定位算法的设计与实现

5.1 三维室内定位系统的架构设计

5.1.1 三维室内定位系统的整体架构

5.1.2 异步 TDOA 定位模型

5.1.3 三维室内定位系统的节点间组网

5.2 三维室内定位算法的开发实现

5.2.1 三维室内定位算法的整体流程

5.2.2 三维室内定位算法的实现

5.3 三维室内定位算法的测试分析

5.3.1 三维室内定位系统的搭建

5.3.2 实验测试与分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

独创性声明

学位论文数据集