基于模糊聚类的蓝牙4.0室内指纹定位方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 室内指纹定位技术研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 2 蓝牙室内定位技术研究 | 第12-23页 |
| 2.1 室内无线定位技术 | 第12-13页 |
| 2.1.1 不同通信媒介类型的定位方法 | 第12页 |
| 2.1.2 基于测距和非测距的定位方法 | 第12-13页 |
| 2.1.3 根据算法结果是否具有确定性 | 第13页 |
| 2.2 蓝牙 4.0 技术 | 第13-16页 |
| 2.2.1 蓝牙 4.0 的技术特性 | 第13-14页 |
| 2.2.2 蓝牙低功耗协议 | 第14-16页 |
| 2.3 室内指纹定位方法 | 第16-22页 |
| 2.3.1 相关概念 | 第16页 |
| 2.3.2 室内位置指纹定位方法的性能指标 | 第16-17页 |
| 2.3.3 室内位置指纹定位方法的原理 | 第17页 |
| 2.3.4 几种典型的位置指纹定位算法 | 第17-20页 |
| 2.3.5 位置计算方法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于聚类的位置指纹定位方法关键技术研究与分析 | 第23-35页 |
| 3.1 位置信息库的设计 | 第23-25页 |
| 3.1.1 定位区域的划分 | 第23-24页 |
| 3.1.2 蓝牙AP的设置 | 第24页 |
| 3.1.3 位置信息数据库的设计 | 第24-25页 |
| 3.1.4 RSSI值的预处理 | 第25页 |
| 3.2 插值技术在位置信息数据库的应用 | 第25-31页 |
| 3.2.1 室内信道损耗模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 VIRE插值算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 Kriging插值算法 | 第28-30页 |
| 3.2.4 拉格朗日插值算法 | 第30-31页 |
| 3.3 聚类算法在位置指纹定位方法中的应用 | 第31-34页 |
| 3.3.1 K-means聚类 | 第31页 |
| 3.3.2 模糊C均值聚类 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于模糊聚类的位置指纹定位方法的改进设计 | 第35-53页 |
| 4.1 改进方法的流程设计 | 第35页 |
| 4.2 位置信息库的插值技术改进 | 第35-40页 |
| 4.2.1 重心拉格朗日插值法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 重心拉格朗日插值法建立位置信息库 | 第37-38页 |
| 4.2.3 实验仿真及分析 | 第38-40页 |
| 4.3 模糊聚类算法的改进 | 第40-45页 |
| 4.3.1 粒子群优化算法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 粒子群优化的模糊C均值算法 | 第41-43页 |
| 4.3.3 实验仿真及分析 | 第43-45页 |
| 4.4 在线定位算法改进 | 第45-48页 |
| 4.4.1 模糊决策算法 | 第45-46页 |
| 4.4.2 阈值λ的选定 | 第46-48页 |
| 4.5 改进方法实验仿真及性能分析 | 第48-52页 |
| 4.5.1 实验环境设定 | 第48-49页 |
| 4.5.2 优化后定位方法的性能分析 | 第49-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
