| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 发展历史及研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第18-19页 |
| 第2章 克里金插值结合拉丁超立方的三维位置指纹库构建 | 第19-42页 |
| 2.1 引言 | 第19-21页 |
| 2.2 拉丁超立方抽样用于已知位置指纹参考点的选择 | 第21-23页 |
| 2.2.1 拉丁超立方抽样原理 | 第21-23页 |
| 2.2.2 已知参考点的拉丁超立方抽样 | 第23页 |
| 2.3 基于粒子群优化的克里金插值的位置指纹库快速构建方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 克里金插值原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 粒子群优化的克里金插值算法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 粒子群优化克里金插值用于位置指纹库构建 | 第26页 |
| 2.4 仿真研究 | 第26-42页 |
| 2.4.1 基于传播损耗模型的位置指纹采样 | 第27-32页 |
| 2.4.2 拉丁超立方采样 | 第32-33页 |
| 2.4.3 位置指纹数据的克里金插值仿真 | 第33-42页 |
| 第3章 基于谱聚类的三维位置指纹定位算法 | 第42-54页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 基于谱聚类的位置指纹分类方法 | 第43-46页 |
| 3.2.1 谱聚类算法的理论描述 | 第43-45页 |
| 3.2.2 谱聚类在位置指纹分类中的应用 | 第45-46页 |
| 3.3 定位算法实现 | 第46-47页 |
| 3.3.1 基于类匹配粗定位 | 第46页 |
| 3.3.2 基于LANDMARC的精定位 | 第46-47页 |
| 3.4 仿真研究 | 第47-54页 |
| 3.4.1 基于谱聚类的位置指纹分类仿真 | 第47-50页 |
| 3.4.2 定位仿真 | 第50-54页 |
| 第4章 实验研究 | 第54-74页 |
| 4.1 实验系统设计 | 第54-58页 |
| 4.1.1 技术方案 | 第54-56页 |
| 4.1.2 系统架构 | 第56-58页 |
| 4.2 定位实验 | 第58-74页 |
| 第5章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 本文结论 | 第74页 |
| 5.2 未来展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第81页 |
