基于RSSI的低功耗室内定位系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 室内定位技术的介绍 | 第13-28页 |
| 2.1 室内定位技术的分类 | 第13-14页 |
| 2.2 几种典型的定位方法 | 第14-19页 |
| 2.2.1 基于TOA的定位方法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于TDOA的定位方法 | 第15-18页 |
| 2.2.3 基于AOA的定位方法 | 第18-19页 |
| 2.3 基于RSSI传播特征的定位方法 | 第19-25页 |
| 2.3.1 信号强度的传播特征 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于传播模型的测距定位方法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 基于RSSI的位置指纹定位方法 | 第24-25页 |
| 2.4 ZigBee简介 | 第25-27页 |
| 2.4.1 ZigBee无线网络的构成 | 第25-26页 |
| 2.4.2 ZigBee的低功耗特性 | 第26-27页 |
| 2.4.3 ZigBee技术的其它特点 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 指纹库建立过程的研究 | 第28-42页 |
| 3.1 指纹库的建立过程 | 第28页 |
| 3.2 原始信号强度的波动情况 | 第28-30页 |
| 3.3 室内环境中存在的干扰 | 第30-31页 |
| 3.4 常用的过滤方法 | 第31-38页 |
| 3.4.1 最大值滤波 | 第31-32页 |
| 3.4.2 中位值滤波 | 第32-33页 |
| 3.4.3 均值滤波 | 第33-34页 |
| 3.4.4 残差滤波法 | 第34-35页 |
| 3.4.5 卡尔曼滤波 | 第35-38页 |
| 3.5 文中对RSSI的预处理过程 | 第38-41页 |
| 3.6 指纹的数据构成及指纹库的建立 | 第41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 匹配算法的研究 | 第42-53页 |
| 4.1 常用匹配算法 | 第42-44页 |
| 4.1.1 最近邻算法 | 第42-43页 |
| 4.1.2 KNN算法 | 第43页 |
| 4.1.3 WKNN算法 | 第43-44页 |
| 4.2 对最近邻算法提出的改进 | 第44-48页 |
| 4.3 对改进匹配算法的验证 | 第48-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 实验过程及数据分析 | 第53-59页 |
| 5.1 实验环境的介绍 | 第53-56页 |
| 5.1.1 下位机部分 | 第53-55页 |
| 5.1.2 上位机部分 | 第55-56页 |
| 5.2 实验过程说明及实验数据分析 | 第56-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 未来展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
