蓝牙模块辅助的无线室内定位技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 室内定位的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 无线室内定位技术研究基础 | 第16-22页 |
| 2.1 无线室内定位解决方案 | 第16-17页 |
| 2.1.1 基于Wi-Fi的室内定位 | 第16页 |
| 2.1.2 基于ZigBee的室内定位 | 第16页 |
| 2.1.3 基于RFID的室内定位 | 第16-17页 |
| 2.1.4 基于蓝牙的室内定位 | 第17页 |
| 2.2 无线室内定位技术 | 第17-20页 |
| 2.2.1 基于测距的室内定位技术 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于位置指纹的室内定位技术 | 第19-20页 |
| 2.3 室内定位影响因素 | 第20-21页 |
| 2.4 室内定位系统的评价指标 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于低功耗蓝牙的室内定位方法 | 第22-38页 |
| 3.1 基于测距的室内定位 | 第22-28页 |
| 3.1.1 基于测距的室内定位系统 | 第22-23页 |
| 3.1.2 蓝牙信号的传播模型训练 | 第23-24页 |
| 3.1.3 AP的优选处理 | 第24-26页 |
| 3.1.4 改进的加权三边质心定位算法 | 第26-28页 |
| 3.2 基于位置指纹的室内定位 | 第28-36页 |
| 3.2.1 基于指纹的室内定位系统 | 第28-31页 |
| 3.2.2 指纹数据的聚类处理 | 第31-34页 |
| 3.2.3 IW-KNN定位算法 | 第34-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 蓝牙辅助的室内定位算法验证系统 | 第38-54页 |
| 4.1 室内定位算法的验证系统设计 | 第38-39页 |
| 4.2 基于Android系统的数据采集客户端 | 第39-44页 |
| 4.2.1 客户端需求分析及功能设计 | 第39-40页 |
| 4.2.2 用户登录注册模块 | 第40-41页 |
| 4.2.3 iBeacon通信模块 | 第41-43页 |
| 4.2.4 数据存储模块 | 第43-44页 |
| 4.3 实验环境部署及数据采集 | 第44-45页 |
| 4.4 定位算法结果展示 | 第45-53页 |
| 4.4.1 基于测距的室内定位算法验证 | 第45-48页 |
| 4.4.2 基于位置指纹的室内定位算法验证 | 第48-52页 |
| 4.4.3 定位结果的比较与总结 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结 | 第54-56页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 问题和展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |
