| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 相关定位算法技术 | 第16-28页 |
| 2.1 室内定位方法 | 第16-26页 |
| 2.1.1 基于测距的定位方法 | 第16-19页 |
| 2.1.2 非测距的定位方法 | 第19-26页 |
| 2.1.3 混合定位方法 | 第26页 |
| 2.2 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 需求分析和算法思路 | 第28-38页 |
| 3.1 硬件架构 | 第29-30页 |
| 3.2 算法思路 | 第30-32页 |
| 3.2.1 Wifi指纹定位思路 | 第31页 |
| 3.2.2 Zigbee定位思路 | 第31-32页 |
| 3.3 用例分析 | 第32-33页 |
| 3.4 程序活动分析 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-38页 |
| 第4章 Wifi指纹定位与Zigbee定位的混合实现 | 第38-66页 |
| 4.1 网络结构 | 第38页 |
| 4.2 部署测试 | 第38-42页 |
| 4.3 Wifi指纹定位的实现 | 第42-50页 |
| 4.4 Zigbee定位的实现 | 第50-61页 |
| 4.4.1 Zigbee改进三角测量定位的实现 | 第53-56页 |
| 4.4.2 Zigbee神经网络定位的实现 | 第56-61页 |
| 4.5 混合定位App的实现 | 第61-63页 |
| 4.6 Wifi定位与Zigbee定位的比较 | 第63-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 实验测试 | 第66-72页 |
| 5.1 数据结构 | 第66-69页 |
| 5.1.1 训练阶段 | 第66-68页 |
| 5.1.2 定位阶段 | 第68-69页 |
| 5.2 实验结论 | 第69-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |