| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·室内定位技术概述 | 第10-13页 |
| ·Wi-Fi定位技术 | 第11页 |
| ·蓝牙定位技术 | 第11-12页 |
| ·ZigBee定位技术 | 第12页 |
| ·超带宽定位技术 | 第12页 |
| ·超声波定位技术 | 第12-13页 |
| ·红外线定位技术 | 第13页 |
| ·RFID定位技术 | 第13页 |
| ·RFID定位技术的发展 | 第13-15页 |
| ·RFID技术发展阶段 | 第13-14页 |
| ·RFID定位技术的国内外发展现状 | 第14-15页 |
| ·RFID室内定位系统 | 第15-18页 |
| ·RFID定位系统的特点 | 第16-17页 |
| ·RFID定位系统的工作原理 | 第17-18页 |
| ·本文研究思路与结构安排 | 第18-20页 |
| ·本文的研究目的与内容 | 第18页 |
| ·本文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于RFID的室内定位算法 | 第20-33页 |
| ·RFID室内定位方法分类和比较 | 第20-24页 |
| ·基于非测距的RFID定位方法 | 第20-21页 |
| ·基于测距的RFID定位方法 | 第21-23页 |
| ·定位方法的分析和比较 | 第23-24页 |
| ·基于RSSI的RFID室内定位算法 | 第24-32页 |
| ·基于距离-损耗模型的定位算法 | 第25-26页 |
| ·LANDMARC定位算法 | 第26-28页 |
| ·VIRE定位算法 | 第28-31页 |
| ·三种定位算法的比较 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 RSSI数据处理 | 第33-42页 |
| ·RSSI测距误差来源分析 | 第33页 |
| ·RSSI常用滤波方法 | 第33-36页 |
| ·高斯-卡尔曼滤波方法 | 第36-38页 |
| ·高斯滤波 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第37-38页 |
| ·数值仿真分析 | 第38-41页 |
| ·仿真环境 | 第38-40页 |
| ·仿真过程与结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于RSSI与距离的RFID-神经网络定位算法 | 第42-58页 |
| ·室内无线信号传播模型分析 | 第42-44页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第44-49页 |
| ·BP神经网络简介 | 第44-46页 |
| ·RSSI与距离的关系 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络的确定 | 第48-49页 |
| ·算法分析实现 | 第49-50页 |
| ·数值仿真及其分析 | 第50-52页 |
| ·仿真环境 | 第50-51页 |
| ·仿真过程与结果分析 | 第51-52页 |
| ·实际测试及其分析 | 第52-57页 |
| ·实测环境 | 第52-54页 |
| ·仿真过程与结果分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于RSSI与路径损耗系数的RFID-神经网络定位算法 | 第58-67页 |
| ·室内无线信号传播模型进一步分析 | 第58-59页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第59-62页 |
| ·RSSI与路径损耗系数的关系 | 第59页 |
| ·参数比较及BP神经网络的确定 | 第59-62页 |
| ·算法分析实现 | 第62-63页 |
| ·数值仿真及其分析 | 第63-65页 |
| ·实际测试及其分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·本文研究总结 | 第67-68页 |
| ·未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |