| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 室内定位研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第12-14页 |
| 2 室内定位技术理论及定位模型 | 第14-23页 |
| 2.1 WiFi定位技术 | 第14-17页 |
| 2.1.1 WiFi测距法 | 第14-16页 |
| 2.1.2 基于指纹的室内定位 | 第16-17页 |
| 2.2 惯性多传感器测量定位技术原理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 传统惯性导航定位 | 第17-18页 |
| 2.2.2 行人航位推算导航定位 | 第18-19页 |
| 2.3 WiFi与PDR融合定位 | 第19-22页 |
| 2.3.1 WiFi和PDR平均融合方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 扩展卡尔曼滤波融合定位 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于改进的WKNN算法的WiFi定位 | 第23-31页 |
| 3.1 RSSI数据预处理 | 第23-25页 |
| 3.2 改进WKNN算法的WiFi定位 | 第25-28页 |
| 3.2.1 WKNN算法 | 第26页 |
| 3.2.2 权重修正的WKNN算法 | 第26-28页 |
| 3.3 实验分析与对比 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 行人航位推算定位方法 | 第31-50页 |
| 4.1 行人步态检测 | 第31-42页 |
| 4.1.1 数据预处理 | 第32-35页 |
| 4.1.2 三重约束的步态检测 | 第35-38页 |
| 4.1.3 实验仿真及分析 | 第38-42页 |
| 4.2 在线步长估计 | 第42-45页 |
| 4.2.1 步长估计模型 | 第42-43页 |
| 4.2.2 在线步长估计 | 第43-45页 |
| 4.3 行人航向角 | 第45-49页 |
| 4.3.1 方向传感器数据分析 | 第45-48页 |
| 4.3.2 航向角处理 | 第48页 |
| 4.3.3 实验仿真 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 WiFi-PDR室内EKF融合定位方法 | 第50-57页 |
| 5.1 基于扩展卡尔曼的WiFi-PDR融合定位 | 第50-53页 |
| 5.1.1 基于扩展kalman的融合定位流程 | 第50-52页 |
| 5.1.2 基于EKF的WiFi-PDR算法步骤 | 第52-53页 |
| 5.2 仿真实验及分析 | 第53-56页 |
| 5.2.1 改进WKNN算法的WiFi定位实验 | 第54页 |
| 5.2.2 PDR实验 | 第54-55页 |
| 5.2.3 基于EKF的WiFi-PDR融合定位实验 | 第55-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |