| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 引言 | 第15-22页 |
| 1.1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.1.2 室内定位技术发展及研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2 本文的内容和组织结构 | 第22-24页 |
| 第二章 基于WLAN的室内定位算法理论 | 第24-41页 |
| 2.1 WLAN基本工作原理 | 第24-25页 |
| 2.2 WLAN室内定位算法 | 第25-30页 |
| 2.2.1 基于到达时间的定位方法 | 第25页 |
| 2.2.2 基于到达时间差的定位方法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于到达角度的定位方法 | 第26-27页 |
| 2.2.4 基于RSS的定位方法 | 第27-28页 |
| 2.2.5 基于CSI的定位方法 | 第28-29页 |
| 2.2.6 室内定位技术比较 | 第29-30页 |
| 2.3 基于RSS的室内定位 | 第30-39页 |
| 2.3.1 传播模型法 | 第30-33页 |
| 2.3.2 位置指纹法 | 第33-39页 |
| 2.4 影响室内定位精度的主要因素 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法 | 第41-58页 |
| 3.1 引起终端RSS差异的原因 | 第41-42页 |
| 3.2 目前解决异构终端的定位方法 | 第42-43页 |
| 3.3 基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位原理 | 第43-49页 |
| 3.3.1 DBSCAN聚类算法 | 第44-46页 |
| 3.3.2 广义回归神经网络 | 第46-48页 |
| 3.3.3 LSSVR计算位置信息 | 第48-49页 |
| 3.4 实验验证 | 第49-57页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第49-52页 |
| 3.4.2 接收信号强度的特性 | 第52-53页 |
| 3.4.3 RSS校准 | 第53-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 DBSCAN-GRNN-LSSVR定位系统实际应用 | 第58-63页 |
| 4.1 定位系统的流程图 | 第59页 |
| 4.2 定位系统的实现 | 第59-61页 |
| 4.3 系统定位效果 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 工作总结 | 第63页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第69-70页 |
