| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 智能终端平台发展现状 | 第11页 |
| 1.2.2 室内定位技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 室内定位系统发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于WiFi的室内位置指纹定位技术 | 第17-32页 |
| 2.1 WiFi室内定位技术 | 第17-25页 |
| 2.1.1 WiFi无线通信技术 | 第17-19页 |
| 2.1.2 WiFi室内定位基本原理 | 第19-20页 |
| 2.1.3 WiFi室内定位基本方法 | 第20-24页 |
| 2.1.4 定位性能的评价标准 | 第24-25页 |
| 2.2 位置指纹定位技术 | 第25-31页 |
| 2.2.1 基本定位原理 | 第25-26页 |
| 2.2.2 指纹匹配算法 | 第26-30页 |
| 2.2.3 位置指纹定位技术中存在的问题 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 自适应匹配预处理WKNN算法 | 第32-39页 |
| 3.1 传统位置指纹算法研究 | 第32-34页 |
| 3.1.1 基于近邻选择的传统指纹算法 | 第32-33页 |
| 3.1.2 传统WKNN算法的弊端 | 第33-34页 |
| 3.2 自适应匹配预处理WKNN算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 自适应WKNN算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 匹配预处理WKNN算法 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于余弦相似度的RSS检测差异补偿策略 | 第39-49页 |
| 4.1 设备差异对信号强度的影响 | 第39-42页 |
| 4.1.1 移动设备的RSS接收能力差异 | 第39-40页 |
| 4.1.2 RSS随时间变化差异 | 第40页 |
| 4.1.3 RSS随距离变化差异 | 第40-42页 |
| 4.2 基于余弦相似度的RSS检测差异补偿策略 | 第42-48页 |
| 4.2.1 余弦相似度 | 第42-44页 |
| 4.2.2 不同设备的RSS余弦相似度 | 第44-45页 |
| 4.2.3 基于余弦相似度的RSS补偿策略 | 第45-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 系统实现和算法验证 | 第49-64页 |
| 5.1 室内地图 | 第49-50页 |
| 5.2 基于Android平台的室内定位系统的设计与实现 | 第50-55页 |
| 5.2.1 定位系统的开发环境 | 第50页 |
| 5.2.2 客户端模块设计 | 第50-53页 |
| 5.2.3 服务器端模块设计 | 第53-55页 |
| 5.3 自适应匹配预处理WKNN算法验证 | 第55-60页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第55-56页 |
| 5.3.2 单点定位中算法性能分析 | 第56-57页 |
| 5.3.3 移动定位中算法性能分析 | 第57-60页 |
| 5.4 基于余弦相似度的RSS检测差异补偿策略性能分析 | 第60-63页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第60页 |
| 5.4.2 基于余弦相似度的补偿校正策略性能分析 | 第60-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 未来展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第70-71页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |