| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 WiFi定位技术研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 WiFi定位技术国内外现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 谷歌的云WiFi系统 | 第11-12页 |
| 1.2.2 Ekahau公司 | 第12-13页 |
| 1.2.3 优频科技 | 第13页 |
| 1.2.4 国内“某大型智慧社区WiFi定位系统”案例 | 第13-14页 |
| 1.3 WiFi定位技术研究目的 | 第14-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 室内定位技术研究 | 第17-24页 |
| 2.1 室内定位技术概述 | 第17页 |
| 2.2 几种主要的室内定位技术简介 | 第17-21页 |
| 2.2.1 AGPS定位技术 | 第17-18页 |
| 2.2.2 WiFi定位技术 | 第18-19页 |
| 2.2.3 RFID定位技术 | 第19-20页 |
| 2.2.4 蓝牙定位技术 | 第20页 |
| 2.2.5 移动定位技术 | 第20-21页 |
| 2.2.6 超声波定位技术 | 第21页 |
| 2.3 基于WiFi的定位方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 传播模型法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 位置指纹定位法 | 第22-24页 |
| 第三章 基于WiFi位置指纹匹配的定位算法研究 | 第24-33页 |
| 3.1 WiFi信号强度的影响因素分析 | 第24-26页 |
| 3.1.1 障碍物对WiFi信号的影响 | 第24页 |
| 3.1.2 多径传播 | 第24-25页 |
| 3.1.3 室内区域大小对WiFi信号的影响 | 第25页 |
| 3.1.4 环境因素对WiFi信号的影响 | 第25-26页 |
| 3.1.5 WiFi网络设备对信号的影响 | 第26页 |
| 3.1.6 其他无线信号干扰的影响 | 第26页 |
| 3.1.7 测量位置对信号的影响 | 第26页 |
| 3.2 传统定位算法介绍 | 第26-28页 |
| 3.2.1 概率型算法 | 第27页 |
| 3.2.2 确定型算法 | 第27-28页 |
| 3.3 传统定位算法的不足分析 | 第28-30页 |
| 3.4 提高定位精度的方法 | 第30-32页 |
| 3.4.1 过滤法 | 第31页 |
| 3.4.2 后矫正法 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第33-48页 |
| 4.1 客户端的设计 | 第33-34页 |
| 4.2 服务器端的设计 | 第34-35页 |
| 4.3 指纹数据库的设计 | 第35-37页 |
| 4.4 定位系统的实现 | 第37-46页 |
| 4.4.1 WiFi信息解析和提取实现 | 第37-41页 |
| 4.4.2 客户端与服务器数据交换实现 | 第41-42页 |
| 4.4.3 离线训练阶段实现 | 第42-45页 |
| 4.4.4 在线定位阶段的实现 | 第45-46页 |
| 4.5 系统测试和结果分析 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |