基于蓝牙的室内定位系统设计与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 室内定位技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 红外线定位技术 | 第11页 |
| 1.2.2 超声波室内定位技术 | 第11页 |
| 1.2.3 RFID室内定位技术 | 第11-12页 |
| 1.2.4 UWB室内定位技术 | 第12页 |
| 1.2.5 WiFi室内定位技术 | 第12-13页 |
| 1.2.6 ZigBee室内定位技术 | 第13页 |
| 1.2.7 蓝牙室内定位技术 | 第13页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 BLE室内定位系统总体设计 | 第15-19页 |
| 2.1 BLE室内定位系统总体设计 | 第15-16页 |
| 2.2 软件模块组成与分析 | 第16-17页 |
| 2.2.1 Android数据采集 | 第17页 |
| 2.2.2 移动手机端显示 | 第17页 |
| 2.2.3 iBeacon基站 | 第17页 |
| 2.2.4 服务器交互 | 第17页 |
| 2.3 硬件模块组成与分析 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 室内定位算法的改进 | 第19-31页 |
| 3.1 室内定位算法的基本原理 | 第19-20页 |
| 3.2 BP神经网络算法原理 | 第20-23页 |
| 3.2.1 网络架构 | 第20-21页 |
| 3.2.2 学习算法 | 第21-23页 |
| 3.3 使用人工神经网络进行定位 | 第23-26页 |
| 3.3.1 神经网络进行定位流程 | 第23-24页 |
| 3.3.2 神经网络初始值设置 | 第24-25页 |
| 3.3.3 神经网络隐层节点数设计 | 第25-26页 |
| 3.4 针对传统人工神经网络定位算法的改进 | 第26-30页 |
| 3.4.1 数据采集阶段 | 第26-29页 |
| 3.4.2 位置定位阶段 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 ibeacon基站的设计与实现 | 第31-41页 |
| 4.1 CC2541简介 | 第31-32页 |
| 4.2 ibeacon基站硬件电路设计 | 第32-33页 |
| 4.3 ibeacon基站软件设计 | 第33-40页 |
| 4.3.1 蓝牙 4.0 协议栈简介 | 第33-35页 |
| 4.3.2 OSAL简介 | 第35-36页 |
| 4.3.3 HAL简介 | 第36-37页 |
| 4.3.4 iBeacon技术简介 | 第37-38页 |
| 4.3.5 基站的软件实现 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 蓝牙模块天线的设计 | 第41-56页 |
| 5.1 天线基本特性 | 第41-43页 |
| 5.1.1 输入阻抗 | 第41页 |
| 5.1.2 回波损耗 | 第41页 |
| 5.1.3 带宽 | 第41-42页 |
| 5.1.4 方向图 | 第42页 |
| 5.1.6 天线的增益 | 第42-43页 |
| 5.1.7 极化特性 | 第43页 |
| 5.2 蓝牙模块天线的选型 | 第43-44页 |
| 5.3 倒F天线的研究 | 第44-49页 |
| 5.3.1 倒F天线概述 | 第44页 |
| 5.3.2 仿真分析结构参数对天线特性的影响 | 第44-49页 |
| 5.4 印制倒F天线的设计 | 第49-54页 |
| 5.4.1 设计指标 | 第49页 |
| 5.4.2 尺寸的确定 | 第49-51页 |
| 5.4.3 仿真模型及仿真结果 | 第51-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 BLE室内定位系统的实现 | 第56-69页 |
| 6.1 BLE室内定位场景及节点布置 | 第56-57页 |
| 6.2 移动客户端设计 | 第57-60页 |
| 6.3 服务器设计 | 第60-61页 |
| 6.4 数据库设计 | 第61-62页 |
| 6.5 BLE定位系统测试与分析 | 第62-68页 |
| 6.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 7.2 不足与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
