基于WiFi-Sensor技术的室内定位系统研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文内容及结构 | 第13-15页 |
| 第二章 定位技术研究 | 第15-25页 |
| 2.1 几何定位技术 | 第15-17页 |
| 2.1.1 距离测量法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 角度测量法 | 第17页 |
| 2.2 附近定位技术 | 第17-18页 |
| 2.3 惯性导航技术 | 第18-19页 |
| 2.4 场景定位技术 | 第19-20页 |
| 2.5 技术实现手段 | 第20-24页 |
| 2.5.1 红外 | 第20页 |
| 2.5.2 超声波 | 第20-21页 |
| 2.5.3 射频识别 | 第21页 |
| 2.5.4 蓝牙 | 第21页 |
| 2.5.5 超宽带 | 第21-22页 |
| 2.5.6 WiFi技术 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 WiFi-Sensor室内定位算法 | 第25-41页 |
| 3.1 基于近邻法的WiFi指纹定位算法 | 第25-26页 |
| 3.1.1 近邻法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 最近邻法 | 第26页 |
| 3.1.3 K近邻法 | 第26页 |
| 3.2 基于滑动窗口的均值优化算法 | 第26-29页 |
| 3.3 基于行走模型的航位推算法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 步态检测 | 第30-32页 |
| 3.3.2 步长估算 | 第32页 |
| 3.3.3 方向判定 | 第32-33页 |
| 3.3.4 地图步长和方向 | 第33-34页 |
| 3.4 融合航位推算的WiFi定位算法 | 第34-38页 |
| 3.4.1 权值法和AP矫正法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 基于均值分段推算法 | 第35-37页 |
| 3.4.3 相比其他方案的优势 | 第37-38页 |
| 3.5 基于AP-MAP相似度的地图查找算法 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 WiFi-Sensor室内定位系统设计 | 第41-55页 |
| 4.1 硬件部署 | 第41-44页 |
| 4.1.1 基本模型 | 第41页 |
| 4.1.2 单终端模型 | 第41-42页 |
| 4.1.3 终端-服务器模型 | 第42-43页 |
| 4.1.4 分布式存储模型 | 第43-44页 |
| 4.2 软件架构 | 第44-50页 |
| 4.2.1 地图缓存策略 | 第45-47页 |
| 4.2.2 标定子系统 | 第47页 |
| 4.2.3 定位子系统 | 第47-48页 |
| 4.2.4 航位推算单元 | 第48-49页 |
| 4.2.5 服务端业务 | 第49-50页 |
| 4.3 数据存储结构 | 第50-54页 |
| 4.3.1 SVG与地图引擎 | 第50-52页 |
| 4.3.2 地图相对坐标系 | 第52-53页 |
| 4.3.3 指纹库数据结构 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小节 | 第54-55页 |
| 第五章 WiFi-Sensor定位系统实现与验证 | 第55-64页 |
| 5.1 开发平台 | 第55页 |
| 5.2 关键模块 | 第55-59页 |
| 5.2.1 WiFi实时定位 | 第55-56页 |
| 5.2.2 WiFi指纹标定 | 第56-57页 |
| 5.2.3 传感数据计算 | 第57-58页 |
| 5.2.4 两种位置融合 | 第58-59页 |
| 5.3 实现结果 | 第59-61页 |
| 5.4 实验与分析 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小节 | 第63-64页 |
| 第六章 结束语 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64页 |
| 6.2 问题和展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
