基于SVM的室内三维定位方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究内容、结果及创新点 | 第10页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第10-12页 |
| 2 室内定位技术综述 | 第12-24页 |
| 2.1 室内定位方法 | 第12-15页 |
| 2.2 室内定位常见技术 | 第15-16页 |
| 2.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 2.3.1 基于Wi-Fi室内定位 | 第17页 |
| 2.3.2 其他室内定位 | 第17-18页 |
| 2.4 室内定位应用 | 第18-19页 |
| 2.5 基于Wi-Fi接收信号强度的室内定位技术 | 第19-23页 |
| 2.5.1 接收信号强度指示RSSI | 第19页 |
| 2.5.2 基于Wi-Fi的定位算法 | 第19-23页 |
| 2.6 本章总结 | 第23-24页 |
| 3 三维定位系统及其算法 | 第24-33页 |
| 3.1 三维定位系统 | 第24-25页 |
| 3.1.1 定位系统设计 | 第24页 |
| 3.1.2 系统实现方法 | 第24-25页 |
| 3.2 支持向量机 | 第25-32页 |
| 3.2.1 支持向量机 | 第25-30页 |
| 3.2.2 SVM的参数寻优 | 第30页 |
| 3.2.3 SVM的MATLAB仿真 | 第30-32页 |
| 3.3 本章总结 | 第32-33页 |
| 4 三维定位-楼层定位 | 第33-42页 |
| 4.1 楼层定位方法 | 第33-35页 |
| 4.1.1 基于气压检测 | 第33-34页 |
| 4.1.2 基于信号检测 | 第34-35页 |
| 4.2 基于SVM的楼层定位 | 第35-36页 |
| 4.3 实验仿真与结果 | 第36-41页 |
| 4.4 本章总结 | 第41-42页 |
| 5 三维定位-平面定位 | 第42-56页 |
| 5.1 DBSCAN 聚类算法 | 第42-46页 |
| 5.2 DBSCAN和SVM 算法融合定位 | 第46-47页 |
| 5.3 实验仿真和结果 | 第47-55页 |
| 5.4 本章总结 | 第55-56页 |
| 6 结论和展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 个人简介 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
