基于Android平台的室内定位方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 基于红外线的室内定位 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基于蓝牙的室内定位 | 第18页 |
| 1.2.3 基于超宽带的室内定位 | 第18页 |
| 1.2.4 基于PDR的室内定位 | 第18页 |
| 1.2.5 基于Wi Fi信号的室内定位 | 第18-20页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第20页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于PDR的室内定位 | 第22-34页 |
| 2.1 坐标系 | 第22-25页 |
| 2.1.1 常用坐标系 | 第22-24页 |
| 2.1.2 坐标系转换 | 第24-25页 |
| 2.2 位置解算模型 | 第25-28页 |
| 2.2.1 连续积分模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 航迹推算模型 | 第27-28页 |
| 2.3 数据分析 | 第28-32页 |
| 2.3.1 计步算法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 步长估计 | 第30-31页 |
| 2.3.3 航向角估计 | 第31-32页 |
| 2.4 PDR定位误差分析 | 第32-33页 |
| 2.4.1 初始位置 | 第32页 |
| 2.4.2 传感器精度 | 第32页 |
| 2.4.3 航向角误差 | 第32页 |
| 2.4.4 计步误差 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于RSS指纹的室内定位 | 第34-48页 |
| 3.1 WiFi定位技术的基本方法 | 第34-38页 |
| 3.1.1 基于到达时间的定位方法 | 第34-35页 |
| 3.1.2 基于到达时间差的定位方法 | 第35-36页 |
| 3.1.3 基于到达角度的定位方法 | 第36-37页 |
| 3.1.4 基于RSS的定位方法 | 第37-38页 |
| 3.2 指纹定位算法 | 第38-42页 |
| 3.2.1 指纹定位算法的原理 | 第38-40页 |
| 3.2.2 离线建立指纹数据库 | 第40-41页 |
| 3.2.3 在线匹配阶段 | 第41-42页 |
| 3.3 K-means聚类算法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 定位速度 | 第42-43页 |
| 3.3.2 K-means算法 | 第43-44页 |
| 3.4 WKNN算法 | 第44-46页 |
| 3.4.1 定位精度 | 第44-45页 |
| 3.4.2 WKNN算法 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于PDR和RSS指纹融合的室内定位算法 | 第48-58页 |
| 4.1 地图匹配算法 | 第48-49页 |
| 4.2 融合算法 | 第49-50页 |
| 4.3 融合定位算法的实现 | 第50-57页 |
| 4.3.1 初次定位 | 第51页 |
| 4.3.2 RSS指纹定位调用间隔 | 第51-52页 |
| 4.3.3 滤波算法 | 第52-55页 |
| 4.3.4 自适应参数融合 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 系统设计与算法实现 | 第58-70页 |
| 5.1 定位系统的需求分析 | 第58页 |
| 5.2 Android介绍和系统分析 | 第58-59页 |
| 5.3 系统功能实现 | 第59-64页 |
| 5.3.1 百度地图 | 第59-60页 |
| 5.3.2 电子围栏 | 第60-61页 |
| 5.3.3 界面 | 第61-63页 |
| 5.3.4 数据存储 | 第63页 |
| 5.3.5 融合定位 | 第63-64页 |
| 5.4 实验设计数据分析 | 第64-67页 |
| 5.5 与相关研究结果的对比 | 第67-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
