基于CSI室内WiFi定位技术研究
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 室内定位技术理论 | 第21-34页 |
| 2.1 传统WiFi室内定位 | 第21-27页 |
| 2.1.1 室内定位基本算法 | 第21-26页 |
| 2.1.2 影响信号传播的主要因素 | 第26-27页 |
| 2.2 基于指纹信息的定位技术 | 第27-32页 |
| 2.2.1 基本原理 | 第27-28页 |
| 2.2.2 指纹数据 | 第28页 |
| 2.2.3 指纹特征 | 第28-31页 |
| 2.2.4 指纹库的建立 | 第31-32页 |
| 2.3 指纹匹配算法 | 第32-34页 |
| 2.3.1 贝叶斯匹配算法 | 第32页 |
| 2.3.2 KNN匹配算法 | 第32页 |
| 2.3.3 SVM匹配算法 | 第32-33页 |
| 2.3.4 人工神经网络法 | 第33-34页 |
| 第三章 系统需求分析与设计 | 第34-42页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第34-36页 |
| 3.1.1 系统功能需求 | 第34-35页 |
| 3.1.2 系统性能需求 | 第35-36页 |
| 3.1.3 系统可行性分析 | 第36页 |
| 3.2 系统总体设计 | 第36-42页 |
| 3.2.1 系统总体方案设计 | 第36-38页 |
| 3.2.2 硬件设计 | 第38-39页 |
| 3.2.3 软件设计 | 第39-40页 |
| 3.2.4 指纹库设计 | 第40-41页 |
| 3.2.5 实验仿真设计 | 第41-42页 |
| 第四章 定位算法的设计与实现 | 第42-56页 |
| 4.1 数据预处理 | 第42-45页 |
| 4.1.1 问题数据处理 | 第42-43页 |
| 4.1.2 数据标准化 | 第43-45页 |
| 4.2 深度信念网络 | 第45-47页 |
| 4.2.1 受限制玻尔兹曼机RBM | 第45-47页 |
| 4.2.2 k步CD法 | 第47页 |
| 4.3 改进的基于深度信念网络的定位算法 | 第47-56页 |
| 4.3.1 网络结构 | 第48-49页 |
| 4.3.2 权重训练 | 第49-52页 |
| 4.3.3 位置估算 | 第52-55页 |
| 4.3.4 算法特点 | 第55-56页 |
| 第五章 系统的实现与测试 | 第56-71页 |
| 5.1 系统实现 | 第56-61页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第56-58页 |
| 5.1.2 系统应用化 | 第58-61页 |
| 5.2 性能分析 | 第61-71页 |
| 5.2.1 相似度比较 | 第62-65页 |
| 5.2.2 天线数量对性能的影响 | 第65-66页 |
| 5.2.3 数据数量对性能的影响 | 第66-67页 |
| 5.2.4 数据分组对性能的影响 | 第67-68页 |
| 5.2.5 定位结果对比 | 第68-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与项目 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |
