基于蓝牙信标和智能手机的室内位置服务关键技术研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 2 相关技术概述 | 第15-21页 |
| 2.1 室内定位技术介绍 | 第15-16页 |
| 2.2 室内定位方法介绍 | 第16-18页 |
| 2.2.1 TOA方法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 TDOA方法 | 第17页 |
| 2.2.3 AOA方法 | 第17-18页 |
| 2.2.4 SOA方法 | 第18页 |
| 2.3 iBeacon技术简介 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于RSSI测距的室内定位算法研究 | 第21-40页 |
| 3.1 RSSI与距离的关系模型 | 第21-23页 |
| 3.2 多点定位算法基本原理 | 第23-24页 |
| 3.3 改进的多点定位算法 | 第24-31页 |
| 3.3.1 Immediate状态监听 | 第24-26页 |
| 3.3.2 步态检测算法 | 第26-28页 |
| 3.3.3 卡尔曼滤波算法 | 第28-31页 |
| 3.4 针对室内特殊区域的两点定位算法 | 第31-33页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第33-39页 |
| 3.5.1 RSSI测距实验 | 第33-36页 |
| 3.5.2 多点定位实验 | 第36-38页 |
| 3.5.3 两点定位实验 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于位置指纹的室内定位算法研究 | 第40-51页 |
| 4.1 指纹定位算法基本原理 | 第40-41页 |
| 4.2 确定型的位置指纹定位算法 | 第41-43页 |
| 4.3 面向大规模场景的指纹匹配方案 | 第43-46页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第46-49页 |
| 4.5 RSSI测距与指纹定位对比 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 定位相关技术研究 | 第51-60页 |
| 5.1 轻量级的室内地图框架 | 第51-52页 |
| 5.2 基于位置的信息推送 | 第52-53页 |
| 5.3 行进方向校正 | 第53-57页 |
| 5.4 位置服务系统设计与实现 | 第57-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
