基于智能手机平台的地磁室内定位系统
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 基于地磁场的室内定位系统概述 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状以及现有技术不足 | 第15-19页 |
| 1.3.1 国内外对室内定位技术研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 现有技术存在的问题 | 第17-19页 |
| 1.4 本文内容和组织结构 | 第19-22页 |
| 第二章 相关技术背景 | 第22-29页 |
| 2.1 基本概念 | 第22页 |
| 2.2 贝叶斯滤波算法 | 第22-23页 |
| 2.3 卡尔曼滤波算法 | 第23-25页 |
| 2.4 扩展卡尔曼滤波算法 | 第25-26页 |
| 2.5 粒子滤波算法 | 第26-29页 |
| 第三章 磁强计和室内地磁场特性 | 第29-34页 |
| 3.1 智能手机磁强计的特性 | 第29-31页 |
| 3.2 室内地磁场的特性 | 第31-32页 |
| 3.3 小结 | 第32-34页 |
| 第四章 系统及算法框架 | 第34-40页 |
| 4.1 系统框架 | 第34-35页 |
| 4.2 算法框架 | 第35-39页 |
| 4.3 小结 | 第39-40页 |
| 第五章 系统实现 | 第40-58页 |
| 5.1 用户行为估算模型 | 第40-47页 |
| 5.1.1 计步算法 | 第40-41页 |
| 5.1.2 动态步长估计算法 | 第41-43页 |
| 5.1.3 朝向变化的测算与朝向偏角的变化 | 第43-47页 |
| 5.2 地磁指纹匹配模型 | 第47-50页 |
| 5.3 分批递进重采样算法 | 第50-54页 |
| 5.4 机器人绑架问题 | 第54-57页 |
| 5.5 小结 | 第57-58页 |
| 第六章 实验 | 第58-75页 |
| 6.1 地磁指纹收集 | 第58-59页 |
| 6.2 实验设计与实验场景 | 第59-60页 |
| 6.3 计步算法 | 第60-61页 |
| 6.4 动态步长估计算法 | 第61-62页 |
| 6.5 启发式重采样算法 | 第62-63页 |
| 6.6 不同的地磁匹配模型 | 第63-64页 |
| 6.7 分批递进重采样算法 | 第64-68页 |
| 6.8 系统评估 | 第68-73页 |
| 6.9 小结 | 第73-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 简历与科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
