基于UKF的WiFi和航迹推算混合的室内定位跟踪系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪言 | 第9-15页 |
| 1.1 背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容与设计指标 | 第11-12页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 设计指标 | 第12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 室内融合定位相关技术概述 | 第15-35页 |
| 2.1 WiFi定位技术概述 | 第15-20页 |
| 2.1.1 基于测距的实现 | 第15-17页 |
| 2.1.2 基于非测距的实现 | 第17-19页 |
| 2.1.3 WiFi指纹定位实现 | 第19-20页 |
| 2.2 航迹推算技术概述 | 第20-28页 |
| 2.2.1 步频检测 | 第22-26页 |
| 2.2.2 步长计算 | 第26-27页 |
| 2.2.3 航向检测 | 第27-28页 |
| 2.3 融合算法概述 | 第28-34页 |
| 2.3.1 线性卡尔曼滤波 | 第28-29页 |
| 2.3.2 拓展卡尔曼滤波 | 第29-31页 |
| 2.3.3 无迹卡尔曼滤波 | 第31-34页 |
| 2.4 存在的问题和拟采取的措施 | 第34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 室内定位融合算法设计 | 第35-59页 |
| 3.1 WiFi和航迹推算融合算法设计 | 第35-39页 |
| 3.1.1 融合模型建立 | 第35-36页 |
| 3.1.2 基于拓展卡尔曼滤波算法的实现 | 第36-37页 |
| 3.1.3 基于无迹卡尔曼滤波算法的实现 | 第37-39页 |
| 3.2 融合模型误差分析 | 第39-42页 |
| 3.2.1 预测模型精度对融合模型的影响 | 第39-41页 |
| 3.2.2 测量模型精度对融合模型的影响 | 第41页 |
| 3.2.3 融合模型参数对融合模型的影响 | 第41-42页 |
| 3.3 融合模型设计优化 | 第42-58页 |
| 3.3.1 预测模型优化 | 第42-51页 |
| 3.3.2 测量模型优化 | 第51-58页 |
| 3.3.3 模型参数优化 | 第58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 定位系统设计与实现 | 第59-71页 |
| 4.1 系统开发环境 | 第59-61页 |
| 4.2 系统软件设计与实现 | 第61-69页 |
| 4.2.1 客户端设计与实现 | 第62-65页 |
| 4.2.2 服务端设计与实现 | 第65-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 系统实验和结果分析 | 第71-83页 |
| 5.1 系统实验环境设计 | 第71-74页 |
| 5.2 系统功能展示 | 第74-76页 |
| 5.3 系统实验结果分析 | 第76-81页 |
| 5.3.1 定位精度分析 | 第76-81页 |
| 5.3.2 定位时间分析 | 第81页 |
| 5.3.3 设计指标结果分析 | 第81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 论文总结 | 第83页 |
| 6.2 研究展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第89页 |
