基于航位推算的室内定位系统研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 引言 | 第15页 |
| 1.2 课题背景及研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 课题背景及研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 室内定位技术综述 | 第21-25页 |
| 2.1 室内定位技术 | 第21-24页 |
| 2.1.1 基于地面移动网络的定位技术 | 第21页 |
| 2.1.2 基于Wi-Fi的室内定位技术 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基于无线传感器的定位技术 | 第22页 |
| 2.1.4 基于超宽带的室内定位技术 | 第22页 |
| 2.1.5 基于惯性传感器的室内定位技术 | 第22-24页 |
| 2.2 本文的解决方案 | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于惯性传感器的室内定位算法 | 第25-57页 |
| 3.1 惯性传感器 | 第25-27页 |
| 3.1.1 加速度计 | 第25页 |
| 3.1.2 陀螺仪 | 第25页 |
| 3.1.3 磁力计 | 第25-26页 |
| 3.1.4 方向传感器 | 第26-27页 |
| 3.2 航位推算算法 | 第27-56页 |
| 3.2.1 坐标系转换 | 第28-34页 |
| 3.2.2 步态检测 | 第34-42页 |
| 3.2.3 步长估计 | 第42-46页 |
| 3.2.4 航向估计 | 第46-51页 |
| 3.2.5 加权融合法实现航向估计 | 第51-52页 |
| 3.2.6 卡尔曼滤波实现航向估计 | 第52-56页 |
| 3.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于粒子滤波算法的地图匹配 | 第57-64页 |
| 4.1 粒子滤波理论 | 第57-61页 |
| 4.2 地图匹配 | 第61-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 室内定位系统设计与实现 | 第64-74页 |
| 5.1 定位系统的平台及开发环境 | 第64-66页 |
| 5.1.1 Android开发平台介绍 | 第64-65页 |
| 5.1.2 Android开发环境 | 第65-66页 |
| 5.2 系统整体架构 | 第66-67页 |
| 5.3 主界面模块 | 第67-68页 |
| 5.4 传感器数据显示模块 | 第68-69页 |
| 5.5 定位模块 | 第69-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 测试与分析 | 第74-80页 |
| 6.1 测试环境 | 第74页 |
| 6.2 系统测试及结果分析 | 第74-79页 |
| 6.2.1 步态检测测试 | 第74-76页 |
| 6.2.2 航向估计测试 | 第76-77页 |
| 6.2.3 步长估计测试 | 第77-78页 |
| 6.2.4 PDR系统整体测试 | 第78页 |
| 6.2.5 APP实测效果 | 第78-79页 |
| 6.3 本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 7.1 总结 | 第80页 |
| 7.2 展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第87页 |
