WLAN室内定位信号特征提取算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 WLAN 室内定位研究现状及分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 WLAN 室内定位研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 位置指纹定位算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于 WLAN 的位置指纹定位算法研究 | 第15-24页 |
| 2.1 位置指纹定位算法过程 | 第15-16页 |
| 2.2 Radio Map 的建立方法 | 第16-17页 |
| 2.2.1 传播模型法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 RSS 特征值法 | 第17页 |
| 2.3 匹配算法分析 | 第17-20页 |
| 2.4 匹配算法的性能分析和比较 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 RSS 信号特征提取方法研究 | 第24-42页 |
| 3.1 信号特性分析 | 第24-27页 |
| 3.1.1 不同测量时间的信号特性分析 | 第24-25页 |
| 3.1.2 不同天线朝向的信号特性分析 | 第25页 |
| 3.1.3 来自不同 AP 的信号特性分析 | 第25-26页 |
| 3.1.4 不同参考点处的信号特性分析 | 第26-27页 |
| 3.2 数据预处理 | 第27-31页 |
| 3.2.1 利用残差去除粗大误差 | 第27-28页 |
| 3.2.2 数据滤波 | 第28-31页 |
| 3.3 基于定位精度提高的信号特征提取 | 第31-34页 |
| 3.3.1 RSS 信号平均值 | 第31-32页 |
| 3.3.2 RSS 信号功率谱的对数平均值 | 第32-33页 |
| 3.3.3 改进算法提取的信号特征值 | 第33-34页 |
| 3.4 基于工作量减少的信号特征提取 | 第34-41页 |
| 3.4.1 改进 K 均值算法划分定位区域 | 第34-37页 |
| 3.4.2 分区 Fisher 准则模型 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 WLAN 室内定位信号特征提取算法 | 第42-53页 |
| 4.1 实验场景及定位流程 | 第42-43页 |
| 4.2 离线阶段信号特征提取 | 第43-49页 |
| 4.2.1 数据预处理阶段 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于工作量减少的信号特征提取 | 第44-48页 |
| 4.2.3 基于定位精度提高的信号特征提取 | 第48-49页 |
| 4.3 在线阶段信号特征提取 | 第49-52页 |
| 4.3.1 数据预处理阶段 | 第49-50页 |
| 4.3.2 区域判定 | 第50页 |
| 4.3.3 改进算法提取的信号特征 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
