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基于启发式概率神经网络的WLAN被动定位算法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
注释表第13-15页
第1章 绪论第15-22页
    1.1 研究背景及意义第15-17页
        1.1.1 研究背景第15-16页
        1.1.2 研究意义第16-17页
    1.2 无设备被动定位技术研究现状第17-19页
        1.2.1 传统被动定位技术研究现状第17-18页
        1.2.2 WLAN无设备被动定位技术研究现状第18-19页
    1.3 概率神经网络研究现状第19-20页
    1.4 本文主要内容及章节安排第20-22页
第2章 WLAN室内被动定位系统理论基础第22-38页
    2.1 引言第22页
    2.2 系统组成及基本原理第22-24页
        2.2.1 系统结构第22-23页
        2.2.2 基本原理第23-24页
    2.3 未知目标以及室内环境对WLAN信号的影响第24-29页
        2.3.1 理想视距环境下目标对WLAN信号的影响第24-26页
        2.3.2 WLAN信号室内环境下的传播特性第26-27页
        2.3.3 室内环境下WLAN信号的分布特性第27-29页
    2.4 无线信道状态信息第29-34页
        2.4.1 CSI的简介第29-30页
        2.4.2 CSI的特性第30-32页
        2.4.3 CSI与RSSI的比较第32-34页
    2.5 常用WLAN被动定位算法第34-37页
        2.5.1 基于RTI的被动定位算法第34-36页
        2.5.2 基于指纹的被动定位算法第36-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第3章 基于WLAN信道状态信息的未知目标检测算法第38-53页
    3.1 引言第38页
    3.2 未知目标出现对CSI的影响第38-40页
        3.2.1 对CSI幅值大小的影响第38-39页
        3.2.2 对CSI幅值稳定性的影响第39-40页
    3.3 未知目标检测算法第40-47页
        3.3.1 特征提取第40-44页
        3.3.2 非参数概率密度估计第44-45页
        3.3.3 基于非参数估计的未知目标检测算法第45-47页
    3.4 未知目标检测实验结果第47-52页
        3.4.1 实验环境及设备第47-49页
        3.4.2 评价指标第49-51页
        3.4.3 实验结果分析第51-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第4章 基于启发式PNN的WLAN被动定位算法第53-70页
    4.1 引言第53页
    4.2 数据预处理第53-56页
        4.2.1 室内环境对CSI的影响第53-55页
        4.2.2 CSI预处理第55-56页
    4.3 启发式概率神经网络算法第56-64页
        4.3.1 概率神经网络第57-60页
        4.3.2 启发式搜索算法第60-62页
        4.3.3 启发式概率神经网络第62-64页
    4.4 基于启发式PNN的WLAN被动定位算法第64-65页
    4.5 实验结果分析第65-69页
        4.5.1 实验环境及设备第65-66页
        4.5.2 定位结果分析第66-69页
    4.6 本章小结第69-70页
第5章 总结与展望第70-72页
    5.1 论文工作总结第70-71页
    5.2 未来研究工作展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第78页

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