| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外文献综述的简析 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 系统设计与数据处理 | 第16-33页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 室内定位问题概述 | 第16-19页 |
| 2.3 系统总体架构 | 第19-20页 |
| 2.4 数据采集及预处理 | 第20-32页 |
| 2.4.1 RSS数据采集及预处理 | 第21-27页 |
| 2.4.2 CSI数据采集及预处理 | 第27-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于RSS指纹信息的区域定位 | 第33-41页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 区域定位问题描述及定义 | 第33-34页 |
| 3.3 基于单AP的RSS指纹信息的区域定位 | 第34-37页 |
| 3.3.1 离线阶段RSS指纹处理 | 第35-36页 |
| 3.3.2 在线阶基于单AP的RSS指纹的区域定位 | 第36-37页 |
| 3.4 基于多AP的RSS指纹信息的区域定位 | 第37-39页 |
| 3.4.1 不同AP的权重分配策略 | 第38页 |
| 3.4.2 基于最大连通子图的定位策略 | 第38-39页 |
| 3.5 基于RSS指纹信息的区域定位实验及结果分析 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于CSI信息的精确定位 | 第41-52页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 精确定位问题方法描述及定义 | 第41-42页 |
| 4.3 DNFN算法思想 | 第42-45页 |
| 4.4 基于深度神经网络的CSI指纹特征的黑盒建模 | 第45-47页 |
| 4.5 基于贝叶斯推断的精确定位 | 第47-49页 |
| 4.6 基于CSI指纹信息的精确定位实验及结果分析 | 第49-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
