| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.3.1 WiFi室内定位技术研究现状 | 第10页 |
| 1.3.2 位置指纹定位算法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.3 现阶段研究工作存在的问题与不足 | 第13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 室内定位技术分析 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 经典室内定位算法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 TOA定位 | 第15-16页 |
| 2.2.2 TDOA定位 | 第16-17页 |
| 2.2.3 AOA定位 | 第17页 |
| 2.2.4 传播模型法 | 第17-18页 |
| 2.3 基于WiFi的位置指纹定位技术 | 第18-21页 |
| 2.4 位置指纹定位算法 | 第21-23页 |
| 2.4.1 近邻法 | 第21-22页 |
| 2.4.2 概率法 | 第22-23页 |
| 2.4.3 神经网络法 | 第23页 |
| 2.5 压缩感知理论 | 第23-25页 |
| 2.5.1 信号的稀疏表达 | 第24页 |
| 2.5.2 感知测量 | 第24-25页 |
| 2.5.3 重构算法 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于位置指纹定位算法优化研究 | 第26-46页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 AP室内分布特性分析 | 第26-32页 |
| 3.2.1 AP信号的稳定性 | 第26-27页 |
| 3.2.2 AP数目 | 第27-28页 |
| 3.2.3 采集方向的影响 | 第28-29页 |
| 3.2.4 位置指纹库的构建 | 第29-31页 |
| 3.2.5 实验仿真与分析 | 第31-32页 |
| 3.3 位置指纹库聚类分析 | 第32-40页 |
| 3.3.1 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.4 基于CS理论的低复杂度位置指纹库重构 | 第40-45页 |
| 3.4.1 实验仿真和分析 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于Android系统的位置指纹定位系统实现 | 第46-54页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 Android系统架构概况 | 第46-47页 |
| 4.3 系统架构和需求分析 | 第47-48页 |
| 4.3.1 C/S架构模式 | 第47页 |
| 4.3.2 系统功能需求分析 | 第47-48页 |
| 4.4 系统总体架构设计 | 第48-52页 |
| 4.4.1 数据采集客户端设计 | 第49-51页 |
| 4.4.2 定位客户端设计 | 第51-52页 |
| 4.4.3 服务器端设计 | 第52页 |
| 4.5 功能测试 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61页 |