基于商用Wi-Fi的被动式人数估计方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 人数估计相关研究分析 | 第15-23页 |
| 2.1 基于非电磁信号的人数估计方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 基于图像识别的人数估计方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于环境传感器的人数估计方法 | 第16-17页 |
| 2.2 基于电磁信号的人数估计方法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于电磁信号的主动式人数估计方法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于电磁信号的被动式人数估计方法 | 第18-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 Wi-Fi数据获取与预处理 | 第23-33页 |
| 3.1 使用CSI进行系统估计的可行性分析 | 第23-26页 |
| 3.2 CSI数据流分析与优势子载波选择 | 第26-28页 |
| 3.3 信号多径效应选择性抑制 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-33页 |
| 第四章 低代价的被动式人数估计方法 | 第33-57页 |
| 4.1 一种针对人数的特征提取方法 | 第34-42页 |
| 4.1.1 特征提取方法可行性分析 | 第34-37页 |
| 4.1.2 区域内人数的CSI特征提取方法 | 第37-42页 |
| 4.2 基于回归预测的人数估计模型 | 第42-55页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 人数估计模型概述 | 第43-44页 |
| 4.2.3 传统回归方法的局限性 | 第44-46页 |
| 4.2.4 回归预测模型的建立 | 第46-51页 |
| 4.2.5 预测权值分析 | 第51-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 真实场景实验结果分析 | 第57-71页 |
| 5.1 实验设备和部署 | 第57-59页 |
| 5.1.1 实验设备 | 第57-58页 |
| 5.1.2 实验部署 | 第58-59页 |
| 5.2 系统有效性验证与分析 | 第59-64页 |
| 5.2.1 系统基本有效性验证 | 第59-61页 |
| 5.2.2 系统性能优化设置 | 第61-64页 |
| 5.3 系统鲁棒性验证与分析 | 第64-69页 |
| 5.3.1 多场景下系统估计性能 | 第64-65页 |
| 5.3.2 不同区域大小下系统性能 | 第65-66页 |
| 5.3.3 目标不同速度下系统性能 | 第66页 |
| 5.3.4 系统人数估计上限分析 | 第66-68页 |
| 5.3.5 与相关工作的对比 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第78-79页 |
