基于智能手机的室内定位技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 室内定位的相关技术 | 第14-23页 |
| 2.1 基于无线的室内定位的分类 | 第14-16页 |
| 2.2 位置指纹定位技术 | 第16-19页 |
| 2.2.1 位置指纹定位基本原理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 定位算法 | 第17-19页 |
| 2.3 行人航迹推算定位技术 | 第19-21页 |
| 2.4 现有室内定位技术的缺陷 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于WiFi位置指纹定位的研究 | 第23-34页 |
| 3.1 信号强度特征 | 第23-26页 |
| 3.1.1 信号强度与位置关系 | 第23-25页 |
| 3.1.2 可接收AP个数的变化 | 第25-26页 |
| 3.2 信号强度预处理 | 第26-30页 |
| 3.2.1 高斯滤波 | 第27-28页 |
| 3.2.2 AP选择算法改进 | 第28-30页 |
| 3.3 建立指纹数据库 | 第30-31页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第30页 |
| 3.3.2 指纹数据库 | 第30-31页 |
| 3.4 位置指纹定位的实验与分析 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 行人航迹推算定位的研究 | 第34-61页 |
| 4.1 传感器数据的采集与预处理 | 第34-36页 |
| 4.1.1 采集传感器数据 | 第34-35页 |
| 4.1.2 加速度的预处理 | 第35-36页 |
| 4.2 步伐的检测与计算 | 第36-39页 |
| 4.2.1 峰值检测 | 第37-38页 |
| 4.2.2 步数计算 | 第38页 |
| 4.2.3 实验验证 | 第38-39页 |
| 4.3 步态识别 | 第39-47页 |
| 4.3.1 加窗处理 | 第39-40页 |
| 4.3.2 提取特征 | 第40-43页 |
| 4.3.3 分类 | 第43-47页 |
| 4.4 步高估算模型的提出及验证 | 第47-53页 |
| 4.4.1 加速度的分析 | 第47-50页 |
| 4.4.2 步高估算公式 | 第50页 |
| 4.4.3 验证公式的实用性 | 第50-53页 |
| 4.5 步长估算与航向确定 | 第53-57页 |
| 4.5.1 常用的步长估算方法 | 第53-54页 |
| 4.5.2 步长估算方法实验对比 | 第54-55页 |
| 4.5.3 确定航向 | 第55-57页 |
| 4.6 步高估算模型与PDR结合 | 第57-58页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 4.8 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 行人航迹推算与WiFi室内定位的融合 | 第61-69页 |
| 5.1 WiFi位置指纹与PDR的融合策略 | 第61-63页 |
| 5.2 室内定位系统的设计 | 第63-66页 |
| 5.2.1 系统架构 | 第63-65页 |
| 5.2.2 系统模块 | 第65-66页 |
| 5.2.3 系统运行平台 | 第66页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77页 |
