| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源及目的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 WLAN 室内定位国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 位置指纹定位算法研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 Radio Map 化简及更新算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及研究结构 | 第13-16页 |
| 第2章 WLAN 室内定位技术研究 | 第16-25页 |
| 2.1 位置指纹定位算法基础 | 第16-17页 |
| 2.2 Radio Map 建立方法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 传播模型法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 RSS 特征值法 | 第19页 |
| 2.3 室内定位 RSS 信号特性 | 第19-22页 |
| 2.4 特征匹配算法 | 第22-23页 |
| 2.4.1 最近邻算法 | 第22页 |
| 2.4.2 K 近邻算法 | 第22-23页 |
| 2.4.3 加权 K 近邻算法 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 WLAN 室内定位 Radio Map 化简算法 | 第25-43页 |
| 3.1 聚类算法分析 | 第25-29页 |
| 3.1.1 K 均值聚类算法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 模糊 K 均值聚类算法 | 第26-28页 |
| 3.1.3 仿射传播聚类算法 | 第28-29页 |
| 3.2 AP 选择算法分析 | 第29-32页 |
| 3.2.1 随机选择及 RSS 最大均值算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 信息熵增益算法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 互信息熵算法 | 第32页 |
| 3.3 WLAN 室内定位算法性能分析 | 第32-41页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第33-34页 |
| 3.3.2 特征匹配算法性能分析 | 第34-35页 |
| 3.3.3 聚类算法性能分析 | 第35-37页 |
| 3.3.4 AP 选择算法性能分析 | 第37-40页 |
| 3.3.5 WLAN 室内定位系统性能分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 WLAN 室内定位 Radio Map 更新算法 | 第43-54页 |
| 4.1 隐马尔科夫模型理论分析和建模 | 第43-47页 |
| 4.1.1 马尔科夫过程分析 | 第43-44页 |
| 4.1.2 基于终端位置的隐马尔科夫模型建立 | 第44-45页 |
| 4.1.3 基于最大期望算法的隐马尔科夫模型求解 | 第45-47页 |
| 4.2 基于信息熵的 Radio Map 更新算法性能分析 | 第47-52页 |
| 4.2.1 Radio Map 更新实验环境 | 第47页 |
| 4.2.2 隐马尔科夫模型建立 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于信息熵的 Radio Map 更新算法步骤及性能分析 | 第48-52页 |
| 4.3 隐马尔科夫模型的局限性 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
