基于粒子滤波的智能移动终端室内定位方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·智能移动终端发展现状 | 第11-12页 |
| ·定位研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究目的及意义 | 第14页 |
| ·论文主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 室内定位相关技术及粒子滤波概述 | 第16-26页 |
| ·Android 系统 | 第16-18页 |
| ·Android 系统发展与简介 | 第16-17页 |
| ·Android 平台架构及特性 | 第17-18页 |
| ·室内定位技术及原理分析 | 第18-22页 |
| ·三边定位技术 | 第18-19页 |
| ·三角定位技术 | 第19-20页 |
| ·位置指纹匹配定位技术 | 第20-21页 |
| ·航位推算技术 | 第21-22页 |
| ·粒子滤波 | 第22-25页 |
| ·粒子滤波思想 | 第22-23页 |
| ·与其他非线性滤波算法的比较 | 第23页 |
| ·应用领域 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 室内行人定位数学模型及系统整体框架 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·系统整体框架 | 第26-27页 |
| ·基本数学模型 | 第27-29页 |
| ·行人航位推算 | 第29-33页 |
| ·加速度数据采集 | 第31-33页 |
| ·方向数据采集 | 第33页 |
| ·环境观测 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 室内行人定位和指纹库构建算法 | 第36-44页 |
| ·利用粒子滤波进行室内定位 | 第36-40页 |
| ·初始化 | 第36页 |
| ·粒子状态转移 | 第36-37页 |
| ·粒子更新 | 第37-38页 |
| ·行人位置确定 | 第38页 |
| ·重采样 | 第38-39页 |
| ·算法流程图 | 第39-40页 |
| ·算法伪代码 | 第40页 |
| ·构建位置指纹库 | 第40-43页 |
| ·位置指纹上传 | 第41页 |
| ·位置指纹过滤 | 第41-42页 |
| ·位置指纹匹配 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第44-50页 |
| ·实验场地 | 第44页 |
| ·实验软硬件环境 | 第44-45页 |
| ·计步测试 | 第45页 |
| ·方向传感器测试 | 第45-46页 |
| ·Wi-Fi 信号传播模型中参数的确立 | 第46-47页 |
| ·定位性能测试 | 第47-48页 |
| ·位置指纹库构建测试 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
