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基于RSS的大型场馆室内位置感知技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 课题研究背景和意义第11-14页
    1.2 课题研究现状第14-21页
        1.2.1 基于RSS的室内位置感知技术分类第14-16页
        1.2.2 基于RSS的室内位置感知系统国内外研究现状第16-19页
        1.2.3 基于RSS的大型场馆室内位置感知技术关键问题第19-21页
    1.3 论文主要工作及创新点第21-22页
    1.4 论文结构安排第22-25页
第2章 大型场馆室内复杂环境无线信号分析与相关理论第25-41页
    2.1 大型场馆复杂环境室内位置感知的主要影响因素第25-27页
    2.2 大型场馆复杂环境室内无线信号特性分析第27-34页
        2.2.1 人体对接收信号强度的影响第29-32页
        2.2.2 AP间无线信号相关性第32-34页
    2.3 基于RSS位置指纹技术的主要位置感知算法第34-37页
        2.3.1 基于K近邻的位置感知算法第34-35页
        2.3.2 基于贝叶斯概率的位置感知算法第35-36页
        2.3.3 基于神经网络的位置感知算法第36页
        2.3.4 基于支持向量机的位置感知算法第36-37页
    2.4 室内位置感知评价指标第37-39页
    2.5 本章小结第39-41页
第3章 大型场馆复杂环境位置指纹数据库构造方法第41-63页
    3.1 大型场馆复杂环境位置指纹数据库构造关键问题第41-42页
    3.2 基于加权移动均值法的位置指纹构造第42-52页
        3.2.1 位置指纹的空间相关性第43-44页
        3.2.2 常用的空间插值方法第44-45页
        3.2.3 基于加权移动均值法的位置指纹构造方法第45-46页
        3.2.4 实验与分析第46-52页
    3.3 基于邻域粗糙集理论的位置指纹特征约简第52-61页
        3.3.1 邻域粗糙集第53-56页
        3.3.2 基于邻域粗糙集的位置指纹特征约简方法第56-57页
        3.3.3 实验与分析第57-61页
    3.4 本章小结第61-63页
第4章 基于LRSML的位置指纹特征匹配方法第63-77页
    4.1 流形学习简介第63-64页
    4.2 基于LRSML的位置指纹特征匹配方法第64-71页
        4.2.1 相似度结构图的构建第65-67页
        4.2.2 基于1_1图正则的半监督流形学习第67-68页
        4.2.3 基于线性降维位置指纹特征匹配算法(L-LRSML)第68-69页
        4.2.4 基于核方法的非线性降维位置指纹特征匹配算法(K-LRSML)第69-71页
    4.3 实验及分析第71-74页
        4.3.1 实验准备第71-72页
        4.3.2 实验结果分析第72-74页
    4.4 本章小结第74-77页
第5章 基于行人航迹传感信息的室内强跟踪定位方法第77-95页
    5.1 基于三轴加速度计和电子罗盘的三维区域判别第78-86页
        5.1.1 二维平面内行人航迹推算第78-82页
        5.1.2 上下楼梯的判别第82-86页
    5.2 基于行人航迹传感信息的联邦卡尔曼滤波方法第86-94页
        5.2.1 卡尔曼滤波跟踪第86-87页
        5.2.2 联邦卡尔曼滤波器结构和原理第87-89页
        5.2.3 基于行人航迹传感信息的联邦卡尔曼滤波方法第89-91页
        5.2.4 实验及分析第91-94页
    5.3 本章小结第94-95页
第6章 大型场馆室内位置感知系统设计与实现第95-109页
    6.1 大型场馆室内位置感知系统设计第95-105页
        6.1.1 系统总体架构第95-97页
        6.1.2 系统构成及功能第97-99页
        6.1.3 系统软件各功能模块实现第99-105页
    6.2 大型建筑室内位置感知系统实验场景与性能第105-107页
        6.2.1 实验场景第105-106页
        6.2.2 系统性能第106-107页
    6.3 本章小结第107-109页
第7章 总结与展望第109-111页
    7.1 主要创新点总结第109-110页
    7.2 研究工作展望第110-111页
参考文献第111-119页
缩略语第119-121页
致谢第121-122页
攻读学位期间发表的学术论文目录第122-123页
攻读学位期间申请专利目录第123页
参与的科研项目第123页

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