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基于Wi-Fi与蓝牙的室内定位技术研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第16-27页
    1.1 研究背景与意义第16-18页
        1.1.1 研究背景第16-17页
        1.1.2 研究意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-24页
        1.2.1 基于位置的服务第18-20页
        1.2.2 当前室内定位技术第20-22页
        1.2.3 室内定位系统第22-24页
    1.3 本文主要内容与章节安排第24-27页
第二章 室内定位模型第27-34页
    2.1 位置指纹定位第27-30页
        2.1.1 离线阶段第27-28页
        2.1.2 在线阶段第28-30页
    2.2 基于信号传播模型定位第30-33页
        2.2.1 信号传播模型第30-31页
        2.2.2 基于信号传播模型的坐标解算方法第31-33页
    2.3 本章小结第33-34页
第三章 基于Wi-Fi与蓝牙的室内融合定位方法第34-51页
    3.1 Wi-Fi信号与定位第35-39页
        3.1.1 Wi-Fi技术第35-36页
        3.1.2 Wi-Fi信号室内分布第36-39页
    3.2 蓝牙信号与定位第39-43页
        3.2.1 蓝牙技术第39-40页
        3.2.2 蓝牙信号特点第40-43页
    3.3 基于Wi-Fi与蓝牙的室内融合定位方法第43-47页
        3.3.1 融合定位算法第43-45页
        3.3.2 融合定位过程第45-47页
    3.4 实验与分析第47-50页
        3.4.1 实验环境第47-49页
        3.4.2 实验结果与分析第49-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 基于Wi-Fi指纹定位的AP加权多次匹配近邻算法第51-60页
    4.1 AP多次匹配近邻算法第51-53页
    4.2 AP加权多次匹配近邻算法第53-55页
    4.3 实验与分析第55-59页
        4.3.1 算法结果分析第55-57页
        4.3.2 融合结果分析第57-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第五章 基于SVR与卡尔曼滤波的室内定位方法第60-75页
    5.1 支持向量机(SVM)原理第60-65页
    5.2 卡尔曼滤波原理第65-66页
    5.3 基于SVR与卡尔曼滤波定位算法第66-70页
        5.3.1 SVR定位算法第66-69页
        5.3.2 卡尔曼滤波过程第69-70页
    5.4 实验结果与分析第70-74页
        5.4.1 算法结果分析第70-72页
        5.4.2 融合结果分析第72-74页
    5.5 本章小结第74-75页
第六章 基于SVM的室内定位误差修正第75-88页
    6.1 基于SVR的室内定位误差修正第76-80页
        6.1.1 SVR误差修正算法描述第76-77页
        6.1.2 误差预测模型第77-78页
        6.1.3 实验与分析第78-80页
    6.2 基于SVC的室内定位误差修正第80-84页
        6.2.1 SVC误差修正算法描述第80-82页
        6.2.2 实验与分析第82-84页
    6.3 融合算法修正结果分析第84-86页
    6.4 本章小结第86-88页
第七章 总结与展望第88-90页
    7.1 工作总结第88-89页
    7.2 工作展望第89-90页
参考文献第90-94页
致谢第94-95页
攻读硕士期间的研究成果第95页

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