| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状和难点 | 第10-12页 |
| 1.3 本文工作及贡献 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术及基础 | 第15-25页 |
| 2.1 Wi-Fi技术 | 第15-19页 |
| 2.1.1 Wi-Fi技术简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 IEEE 802.11x标准 | 第16-17页 |
| 2.1.3 OFDM技术简介 | 第17-18页 |
| 2.1.4 MIMO技术简介 | 第18-19页 |
| 2.2 基于Wi-Fi定位技术研究 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基于信号传播测距的Wi-Fi室内定位技术 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于指纹匹配的Wi-Fi室内定位技术 | 第21页 |
| 2.2.3 基于CSI的Wi-Fi室内定位技术 | 第21-22页 |
| 2.2.4 RSSI定的CSI定位技术比较 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 CSI信号特征分析 | 第25-31页 |
| 3.1 CSI信号简介 | 第25-27页 |
| 3.2 CSI信号时域稳定性 | 第27-28页 |
| 3.3 CSI信号空间可区分性 | 第28页 |
| 3.4 人对CSI信号的干扰影响 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于子信道差分的高精度CSI定位系统 | 第31-39页 |
| 4.1 基于子信道差分的高精度CSI定位系统概述 | 第31-33页 |
| 4.2 基于子信道差分算法对CSI信息预处理 | 第33-34页 |
| 4.3 基于高斯分布构造指纹库 | 第34-35页 |
| 4.4 基于贝叶斯法则计算目标位置的后验概率分布 | 第35-36页 |
| 4.5 基于KWNN算法计算定位误差 | 第36-38页 |
| 4.5.1 K近邻算法简介 | 第37页 |
| 4.5.2 加权K近邻算法简介 | 第37-38页 |
| 4.5.3 结合贝叶斯法则和KWNN算法 | 第38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 实验与分析 | 第39-63页 |
| 5.1 搭建实验环境 | 第39-41页 |
| 5.2 数据采样及数据处理 | 第41-43页 |
| 5.3 实验结果比较和分析 | 第43-60页 |
| 5.3.1 不同差分算法比较 | 第43-50页 |
| 5.3.2 不同在线匹配算法比较 | 第50-54页 |
| 5.3.3 不同天线个数算法比较 | 第54-56页 |
| 5.3.4 不同相位补偿算法比较 | 第56-57页 |
| 5.3.5 KWNN算法不同K值算法比较 | 第57-58页 |
| 5.3.6 分析采样数据的时变性 | 第58-59页 |
| 5.3.7 RSSI与CSI算法比较 | 第59-60页 |
| 5.3.8 算法复杂度分析 | 第60页 |
| 5.4 本章总结 | 第60-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 论文改进方向 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第71页 |