| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 室内定位技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 室内定位系统研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 位置指纹定位算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 2 基于WIFI室内定位技术原理 | 第18-26页 |
| 2.1 室内定位原理分类 | 第18-20页 |
| 2.1.1 邻近信息法 | 第18页 |
| 2.1.2 位置指纹定位法 | 第18页 |
| 2.1.3 几何特征法 | 第18-20页 |
| 2.1.4 航位推算法 | 第20页 |
| 2.2 基于WIFI室内定位技术原理 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于信号传播模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于位置指纹 | 第23页 |
| 2.2.3 两种方法的比较 | 第23页 |
| 2.3 基于WIFI位置指纹的室内定位技术 | 第23-26页 |
| 2.3.1 基于WIFI位置指纹定位算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于WIFI的位置指纹定位流程 | 第25-26页 |
| 3 RSSI信号采样算法研究 | 第26-33页 |
| 3.1 影响RSSI因素分析 | 第26-29页 |
| 3.1.1 实验准备 | 第26页 |
| 3.1.2 RSSI与AP距离关系 | 第26-27页 |
| 3.1.3 接收端朝向对RSSI的影响 | 第27-29页 |
| 3.2 RSSI降噪处理 | 第29-32页 |
| 3.2.1 高斯滤波降噪处理 | 第29页 |
| 3.2.2 双峰高斯滤波降噪处理 | 第29-30页 |
| 3.2.3 改进的双重滤波降噪处理 | 第30-32页 |
| 3.3 降噪实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 4 基于WIFI位置指纹室内定位算法的研究 | 第33-39页 |
| 4.1 基于最近邻法的室内定位 | 第33-36页 |
| 4.1.1 最近邻法 | 第33-34页 |
| 4.1.2 K近邻法 | 第34页 |
| 4.1.3 加权K近邻法 | 第34-35页 |
| 4.1.4 存在的问题 | 第35-36页 |
| 4.2 基于最近邻法的改进算法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 基于空间位置关系的数据分级 | 第36-37页 |
| 4.2.2 在线定位阶段解算流程 | 第37-39页 |
| 5 基于Android的WIFI室内定位实验系统设计与实现 | 第39-54页 |
| 5.1 实验系统架构设计 | 第39-44页 |
| 5.1.1 实验系统架构选择 | 第39-42页 |
| 5.1.2 实现技术 | 第42-43页 |
| 5.1.3 数据结构的设计 | 第43-44页 |
| 5.2 实验系统原型 | 第44-54页 |
| 5.2.1 离线建库模块设计 | 第45-48页 |
| 5.2.2 在线定位模块设计实现 | 第48-49页 |
| 5.2.3 实验环境搭建与系统测试 | 第49-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 研究成果 | 第54页 |
| 6.2 展望与不足 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第60-61页 |
| 附录A 专用术语注释表 | 第61页 |