基于手机信息的定位和路况分析系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 道路拥堵监测方法的局限性 | 第10-11页 |
| 1.2.2 定位服务的准确性和用电功耗 | 第11页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文主要架构 | 第12-13页 |
| 2 相关平台和技术介绍 | 第13-24页 |
| 2.1 OpenStreetMap网络地图协议 | 第13页 |
| 2.1.1 OpenStreetMap简介 | 第13页 |
| 2.1.2 OpenStreetMap数据完善 | 第13页 |
| 2.2 MongoDB数据库 | 第13-15页 |
| 2.2.1 MongoDB简介 | 第13-14页 |
| 2.2.2 MongoDB的架构 | 第14-15页 |
| 2.2.3 MongoDB的优势 | 第15页 |
| 2.3 Android | 第15-19页 |
| 2.3.1 Android介绍 | 第15-16页 |
| 2.3.2 Android传感器技术 | 第16-18页 |
| 2.3.3 Battery Historian | 第18-19页 |
| 2.4 相关算法介绍 | 第19-24页 |
| 2.4.1 滤波算法介绍 | 第19-22页 |
| 2.4.2 常用的地图匹配算法 | 第22-24页 |
| 3 手机端定位算法实现 | 第24-38页 |
| 3.1 系统整体架构 | 第24-25页 |
| 3.2 客户端整体架构 | 第25-26页 |
| 3.3 数据信息调度 | 第26-28页 |
| 3.4 数据信息处理 | 第28-36页 |
| 3.4.1 距离计算 | 第28-31页 |
| 3.4.2 方向计算 | 第31-35页 |
| 3.4.3 传感器定位流程 | 第35-36页 |
| 3.5 数据信息上传 | 第36-38页 |
| 4 路况分析和HMM模型实现 | 第38-53页 |
| 4.1 服务器模块介绍 | 第38-39页 |
| 4.2 MongoDB数据库模块 | 第39-42页 |
| 4.2.1 数据库集合结构 | 第39-40页 |
| 4.2.2 地理位置索引 | 第40-42页 |
| 4.2.3 MongoDB处理流程 | 第42页 |
| 4.3 数据处理模块 | 第42-46页 |
| 4.3.1 地图数据处理 | 第42-43页 |
| 4.3.2 用户数据处理 | 第43-45页 |
| 4.3.3 数据处理优化 | 第45-46页 |
| 4.4 算法模块 | 第46-53页 |
| 4.4.1 HMM地图匹配算法 | 第48-51页 |
| 4.4.2 算法优化 | 第51-52页 |
| 4.4.3 路况信息计算 | 第52-53页 |
| 5 系统分析与性能测试 | 第53-61页 |
| 5.1 测试系统概述 | 第53-54页 |
| 5.2 路况分析测试 | 第54-58页 |
| 5.2.1 地图数据测试 | 第54-55页 |
| 5.2.2 算法测试 | 第55-57页 |
| 5.2.3 路况分析性能测试 | 第57-58页 |
| 5.3 传感器定位测试 | 第58-61页 |
| 5.3.1 定位测试 | 第58-60页 |
| 5.3.2 功耗测试 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
