| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第13-47页 |
| 2.1 RFID定位系统结构和工作原理 | 第13-14页 |
| 2.2 基于RFID的室内定位方法 | 第14-20页 |
| 2.2.1 最近邻法 | 第14页 |
| 2.2.2 几何法 | 第14-18页 |
| 2.2.3 场景分析法 | 第18-20页 |
| 2.3 位置指纹定位算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 最近邻算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 神经网络法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 最大似然法 | 第22-23页 |
| 2.3.4 支持向量机法 | 第23-24页 |
| 2.3.5 粒子滤波法 | 第24-25页 |
| 2.4 影响RFID室内定位精度的原因分析 | 第25-26页 |
| 2.5 地磁场定位 | 第26页 |
| 2.5.1 室内地磁场的特点 | 第26页 |
| 2.5.2 室内地磁场定位 | 第26页 |
| 2.6 K均值聚类算法的基本原理 | 第26-32页 |
| 2.6.1 聚类算法简介 | 第26-28页 |
| 2.6.2 K均值聚类算法 | 第28-30页 |
| 2.6.3 K均值聚类算法的改进 | 第30-32页 |
| 2.7 粒子滤波算法 | 第32-45页 |
| 2.7.1 状态空间模型 | 第32页 |
| 2.7.2 贝叶斯估计理论 | 第32-34页 |
| 2.7.3 蒙特卡洛方法 | 第34-35页 |
| 2.7.4 重要性采样 | 第35-38页 |
| 2.7.5 重要性分布函数 | 第38-39页 |
| 2.7.6 重采样 | 第39-40页 |
| 2.7.7 粒子滤波算法 | 第40-42页 |
| 2.7.8 改进的粒子滤波算法 | 第42-45页 |
| 2.8 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 RFID和地磁联合的指纹定位方法 | 第47-60页 |
| 3.1 RFID和地磁联合的指纹定位 | 第47-48页 |
| 3.2 位置指纹数据库的建立方法 | 第48-49页 |
| 3.2.1 基于RSSI的位置指纹Radio Map建立方法 | 第48-49页 |
| 3.2.2 Magnetic Map建立方法 | 第49页 |
| 3.3 RSSI和室内地磁特性分析 | 第49-54页 |
| 3.3.1 RSSI的特性分析 | 第49-53页 |
| 3.3.2 室内地磁特性分析 | 第53-54页 |
| 3.4 原始数据预处理 | 第54-56页 |
| 3.4.1 利用3?准则去除粗大误差 | 第54-55页 |
| 3.4.2 利用中值平均滤波提取指纹特征 | 第55-56页 |
| 3.5 RFID和地磁场联合的室内指纹定位算法 | 第56-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 仿真实验与分析 | 第60-71页 |
| 4.1 实验平台 | 第60-62页 |
| 4.1.1 实验环境搭建 | 第60-61页 |
| 4.1.2 实验数据的采集 | 第61-62页 |
| 4.2 离线阶段地图分块 | 第62-65页 |
| 4.2.1 对无线指纹地图分块 | 第62-64页 |
| 4.2.2 对磁场指纹地图分块 | 第64-65页 |
| 4.3 定位效果分析 | 第65-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 本文总结 | 第71-72页 |
| 5.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |