| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 无线定位技术概述 | 第10-13页 |
| 1.4 室内无线定位技术国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.5 主要内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 无线传感器网络技术及标准 | 第17-24页 |
| 2.1 IEEE 802.15.4 标准 | 第17-19页 |
| 2.2 ZigBee无线传感器网络技术 | 第19-23页 |
| 2.2.1 ZigBee协议体系结构 | 第19-21页 |
| 2.2.2 ZigBee网络配置 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 室内定位方法 | 第24-34页 |
| 3.1 与位置相关参数的估计及算法 | 第24-30页 |
| 3.1.1 TOA | 第24-25页 |
| 3.1.2 TDOA | 第25-26页 |
| 3.1.3 AOA | 第26-27页 |
| 3.1.4 RSSI | 第27-29页 |
| 3.1.5 网络连通性 | 第29-30页 |
| 3.2 坐标估计算法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 三边测量法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 三角测量法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 极大似然估计法 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于RSSI的ZigBee指纹数据库室内定位的方法 | 第34-45页 |
| 4.1 常规指纹数据库室内定位算法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 最邻近定位算法 | 第35页 |
| 4.1.2 加权最邻近定位算法 | 第35-36页 |
| 4.1.3 贝叶斯定位算法 | 第36-37页 |
| 4.2 信号源处理方法 | 第37-44页 |
| 4.2.1 建立指纹数据库阶段信号源处理 | 第37-41页 |
| 4.2.2 定位阶段信号源处理 | 第41-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于RSSI的ZigBee指纹数据库室内定位改进算法 | 第45-60页 |
| 5.1 虚拟空间划分的室内指纹库定位算法 | 第45-52页 |
| 5.1.1 虚拟空间划分最邻近定位算法 | 第45-47页 |
| 5.1.2 虚拟空间划分加权最近邻定位算法 | 第47-48页 |
| 5.1.3 虚拟空间划分贝叶斯定位算法 | 第48-49页 |
| 5.1.4 实验环境的布局 | 第49-51页 |
| 5.1.5 定位结果 | 第51-52页 |
| 5.2 一种加权距离室内指纹库定位算法 | 第52-56页 |
| 5.2.1 建立指纹数据库 | 第52-53页 |
| 5.2.2 指纹数据库定位改进算法 | 第53-54页 |
| 5.2.3 定位结果 | 第54-56页 |
| 5.3 模糊聚类室内定位算法 | 第56-59页 |
| 5.3.1 模糊聚类 | 第56-57页 |
| 5.3.2 定位结果 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 论文总结 | 第60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65页 |