| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 课题来源 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 室内定位研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 多终端协同相关研究 | 第16-17页 |
| 1.3.3 传感器节点定位研究 | 第17页 |
| 1.3.4 位置指纹定位研究 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 | 第19-20页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第19页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 定位技术应用场景及相关内容概述 | 第21-34页 |
| 2.1 物联网定位应用需求 | 第21-23页 |
| 2.1.1 智能环境感知 | 第21-22页 |
| 2.1.2 终端协同模型 | 第22-23页 |
| 2.1.3 精准室内定位 | 第23页 |
| 2.2 室内定位相关概述 | 第23-29页 |
| 2.2.1 室内定位基本原理 | 第23-27页 |
| 2.2.2 常见室内定位技术 | 第27-29页 |
| 2.3 传感器终端定位概述 | 第29-33页 |
| 2.3.1 无线传感器网络 | 第29-30页 |
| 2.3.2 典型节点定位算法 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于MDS的各向异性传感网节点协同室内定位 | 第34-50页 |
| 3.1 问题提出 | 第34-39页 |
| 3.1.1 各向异性网络 | 第34-37页 |
| 3.1.2 MDS-MAP算法 | 第37-38页 |
| 3.1.3 问题描述 | 第38-39页 |
| 3.2 系统建模 | 第39-40页 |
| 3.3 算法描述 | 第40-43页 |
| 3.3.1 边界检测 | 第40-41页 |
| 3.3.2 融合PDM算法定位 | 第41-42页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第42-43页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第43-48页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第43-44页 |
| 3.4.2 算法仿真 | 第44-46页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于RSSI指纹优化的多终端协同室内定位研究 | 第50-70页 |
| 4.1 位置指纹定位方法 | 第50-52页 |
| 4.1.1 指纹定位 | 第50-51页 |
| 4.1.2 问题描述 | 第51-52页 |
| 4.2 AP选取策略 | 第52-54页 |
| 4.3 离线指纹库构建 | 第54-60页 |
| 4.3.1 样本数据收集 | 第54-56页 |
| 4.3.2 指纹库构建 | 第56-60页 |
| 4.4 定位流程 | 第60-64页 |
| 4.4.1 算法描述 | 第60-62页 |
| 4.4.2 算法改进 | 第62-63页 |
| 4.4.3 算法流程 | 第63-64页 |
| 4.5 实验仿真与分析 | 第64-69页 |
| 4.5.1 实验环境设置 | 第65-68页 |
| 4.5.2 性能比较 | 第68-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 总结 | 第70-71页 |
| 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |