| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 多源融合简介 | 第16-22页 |
| 2.1 多源融合原理 | 第16页 |
| 2.2 多源融合常用算法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 最小二乘法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波 | 第18-20页 |
| 2.3 地图匹配和PDR的融合定位算法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于低功耗蓝牙的室内定位算法建模 | 第22-39页 |
| 3.1 蓝牙技术原理 | 第22-24页 |
| 3.1.1 信号传播范围 | 第22-23页 |
| 3.1.2 信号传播模型 | 第23-24页 |
| 3.2 基于蓝牙的室内定位原理 | 第24-26页 |
| 3.2.1 指纹识别 | 第24-25页 |
| 3.2.2 测边交会 | 第25-26页 |
| 3.3 定位算法建模 | 第26-38页 |
| 3.3.1 基于RSSI的测距建模 | 第26-29页 |
| 3.3.2 基于RSSI定位实验 | 第29-32页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第32-36页 |
| 3.3.4 室内地图辅助定位 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于手机传感器和地图匹配的室内行人位置计算 | 第39-63页 |
| 4.1 获取手机传感器信息 | 第39-41页 |
| 4.2 行人航位推算的原理 | 第41-42页 |
| 4.3 确定初始位置及方位角 | 第42-44页 |
| 4.3.1 初始位置 | 第42-43页 |
| 4.3.2 起始方位角 | 第43-44页 |
| 4.4 步数检测及步长估计 | 第44-52页 |
| 4.4.1 步数检测 | 第44-47页 |
| 4.4.2 步长计算 | 第47-52页 |
| 4.5 航向角计算 | 第52-58页 |
| 4.5.1 电子罗盘 | 第52-53页 |
| 4.5.2 陀螺仪 | 第53-55页 |
| 4.5.3 多状态下航向角的确定 | 第55-58页 |
| 4.6 航位推算结果 | 第58-60页 |
| 4.7 手机传感器和地图匹配融合的二维室内行人位置计算 | 第60-61页 |
| 4.8 基于手机陀螺仪的航位推算 | 第61-62页 |
| 4.9 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于手机传感器和OBD的车辆定位算法 | 第63-71页 |
| 5.1 车速的获取方法 | 第63-65页 |
| 5.2 车辆的航位推算 | 第65-68页 |
| 5.2.1 车辆的航位推算原理 | 第65页 |
| 5.2.2 车辆轨迹推算结果 | 第65-66页 |
| 5.2.3 结果分析 | 第66-68页 |
| 5.3 多源融合的车辆室内定位算法及结果 | 第68-70页 |
| 5.3.1 多源融合定位算法 | 第68-69页 |
| 5.3.2 多源融合结果 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 研究生期间参与科研情况 | 第79页 |