WiFi位置指纹定位技术应用算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.3 室内定位技术研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 室内无线定位技术 | 第12-13页 |
| 1.3.2 室内卫星定位技术 | 第13-14页 |
| 1.3.3 其他定位技术 | 第14-15页 |
| 1.3.4 本文的创新点 | 第15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于WIFI的位置指纹定位技术 | 第17-28页 |
| 2.1 WIFI定位技术 | 第18-20页 |
| 2.2 位置指纹定位原理 | 第20-22页 |
| 2.3 RSSI获取中的难点 | 第22-23页 |
| 2.4 RSSI统计特性 | 第23-27页 |
| 2.4.1 RSSI与位置的关系 | 第23-24页 |
| 2.4.2 RSSI与采集方向的关系 | 第24-25页 |
| 2.4.3 RSSI与采集时间的关系 | 第25页 |
| 2.4.4 RSSI与采集高度的关系 | 第25-27页 |
| 2.4.5 RSSI的概率分布 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 位置指纹信号采集程序设计 | 第28-37页 |
| 3.1 实验环境 | 第28页 |
| 3.2 硬件设施和开发环境 | 第28-30页 |
| 3.3 采集方案 | 第30-32页 |
| 3.4 主要功能模块 | 第32页 |
| 3.5 用户界面开发 | 第32-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 位置指纹滤波算法 | 第37-53页 |
| 4.1 简单滤波方法 | 第37-39页 |
| 4.1.1 高斯滤波 | 第38页 |
| 4.1.2 对数滤波 | 第38-39页 |
| 4.2 几种精确滤波方法 | 第39-46页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波 | 第39-41页 |
| 4.2.2 自适应卡尔曼滤波 | 第41-43页 |
| 4.2.3 粒子滤波 | 第43-46页 |
| 4.3 实验结果比较 | 第46-52页 |
| 4.4 本章小节 | 第52-53页 |
| 第5章 位置指纹匹配定位算法 | 第53-68页 |
| 5.1 AP选择算法 | 第54-55页 |
| 5.1.1 基于最强AP的AP选择 | 第54页 |
| 5.1.2 基于Fisher准则的AP选择 | 第54-55页 |
| 5.2 指纹聚类算法研究 | 第55-58页 |
| 5.2.1 K均值聚类算法 | 第56-57页 |
| 5.2.2 基于最强AP的聚类算法 | 第57-58页 |
| 5.3 典型的在线匹配算法 | 第58-60页 |
| 5.3.1 概率型算法 | 第58页 |
| 5.3.2 确定型算法 | 第58-60页 |
| 5.4 聚类与匹配定位实验 | 第60-66页 |
| 5.4.1 聚类实验 | 第60-65页 |
| 5.4.2 测试实验方案 | 第65-66页 |
| 5.4.3 定位实验结果 | 第66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 研究总结 | 第68-69页 |
| 6.2 存在不足及展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录 | 第75-77页 |
