基于WiFi网络的室内定位关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 室内定位技术国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于WiFi的室内定位技术原理 | 第14-25页 |
| 2.1 无线定位信号 | 第14-17页 |
| 2.1.1 WiFi技术概述 | 第14-15页 |
| 2.1.2 WiFi信号的指纹特性 | 第15页 |
| 2.1.3 室内信号传播模型 | 第15-17页 |
| 2.2 室内无线定位技术 | 第17-20页 |
| 2.2.1 待测点坐标计算的方法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 定位信号的测量方法 | 第18-20页 |
| 2.3 基于位置指纹的室内定位技术 | 第20-24页 |
| 2.3.1 定位基本原理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 离线训练的方式 | 第21-22页 |
| 2.3.3 在线匹配算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于空间聚类的位置指纹算法 | 第25-46页 |
| 3.1 RSS特征分析 | 第25-30页 |
| 3.1.1 实验环境 | 第25-26页 |
| 3.1.2 RSS均值的收敛性 | 第26-27页 |
| 3.1.3 同一位置处RSS分布特征 | 第27-28页 |
| 3.1.4 不同AP的RSS相关性 | 第28-30页 |
| 3.1.5 RSS与位置的对应关系 | 第30页 |
| 3.2 数据聚类算法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 K均值聚类算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 聚类性能评价指标 | 第32-34页 |
| 3.3 基于聚类的在线定位方法 | 第34-35页 |
| 3.4 聚类定位仿真与分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 仿真模型搭建 | 第35-36页 |
| 3.4.2 聚类效果分析 | 第36-37页 |
| 3.4.3 K近邻定位中K值对定位精度的影响 | 第37-38页 |
| 3.4.4 区域划分密度对定位精度的影响 | 第38-40页 |
| 3.4.5 现有聚类定位存在的改进点 | 第40页 |
| 3.5 改进的聚类定位方法 | 第40-45页 |
| 3.5.1 边缘待测点的界定 | 第40-42页 |
| 3.5.2 改进的定位流程 | 第42-43页 |
| 3.5.3 仿真分析验证 | 第43-44页 |
| 3.5.4 算法复杂度分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于Android的定位系统设计与实现 | 第46-69页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第46-48页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第46页 |
| 4.1.2 总体架构设计 | 第46-48页 |
| 4.2 服务器端设计 | 第48-53页 |
| 4.2.1 开发环境 | 第48页 |
| 4.2.2 数据库设计 | 第48-49页 |
| 4.2.3 定位算法模块 | 第49-53页 |
| 4.3 客户终端设计 | 第53-59页 |
| 4.3.1 开发环境搭建 | 第54-55页 |
| 4.3.2 RSSI测量模块 | 第55-57页 |
| 4.3.3 界面流程设计 | 第57-59页 |
| 4.4 通信模块设计 | 第59-62页 |
| 4.4.1 数据封装及通信协议 | 第59-60页 |
| 4.4.2 socket通信模块 | 第60-62页 |
| 4.5 系统测试与演示 | 第62-67页 |
| 4.5.1 实验环境搭建 | 第62-63页 |
| 4.5.2 实际测试过程 | 第63-65页 |
| 4.5.3 定位性能分析 | 第65-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
