基于无源被动定位方法的老年人室内监护系统研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·论文背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·定位技术 | 第10-11页 |
| ·老年人照护领域的相关工作 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容和结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于无线传感器的室内监控相关理论 | 第14-24页 |
| ·基于无线传感器的定位方法研究 | 第14-17页 |
| ·基于接收信号强度方法 | 第14-15页 |
| ·基于到达角度方法 | 第15页 |
| ·基于电波传播时间方法 | 第15页 |
| ·基于电波传播时间差方法 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| ·室内环境中的信号强度传播特征分析 | 第17-19页 |
| ·视距与非视距传播 | 第17-18页 |
| ·多径效应传播 | 第18页 |
| ·其他干扰因素 | 第18-19页 |
| ·室内定位方式 | 第19-20页 |
| ·有源主动定位方式 | 第19页 |
| ·无源被动定位方式 | 第19-20页 |
| ·半无源定位方式 | 第20页 |
| ·人类行为识别技术 | 第20-24页 |
| ·相关理论 | 第21页 |
| ·数据驱动的人类行为识别方法 | 第21-22页 |
| ·基于本体的人类行为识别 | 第22-24页 |
| 第三章 数据采集与处理 | 第24-31页 |
| ·硬件平台 | 第24-27页 |
| ·Roll-Call TM体系结构 | 第24-25页 |
| ·Uni-HB通信协议 | 第25-26页 |
| ·信号采集设备 | 第26-27页 |
| ·数据格式 | 第27页 |
| ·信号采集与处理 | 第27-31页 |
| ·基于状态切换的信号采集算法 | 第27-28页 |
| ·基于基准特征填补的丢包处理策略 | 第28-29页 |
| ·特征提取 | 第29-30页 |
| ·基于滑动窗口的信号处理算法 | 第30-31页 |
| 第四章 基于无线传感器的室内无源被动定位 | 第31-46页 |
| ·位置指纹识别技术 | 第31-34页 |
| ·DFP定位方法的可行性分析 | 第31-33页 |
| ·指纹识别技术 | 第33-34页 |
| ·分类算法 | 第34-38页 |
| ·KNN算法 | 第34-35页 |
| ·支持向量机 | 第35-37页 |
| ·改进的NN算法 | 第37-38页 |
| ·实验设计 | 第38-40页 |
| ·实验环境介绍 | 第38-39页 |
| ·离线阶段 | 第39页 |
| ·在线阶段 | 第39-40页 |
| ·系统部署代价 | 第40页 |
| ·实验结论与分析 | 第40-46页 |
| ·性能指标 | 第40页 |
| ·MEAN-RSS向量方法VS全体RSS向量方法 | 第40-41页 |
| ·站立不动方案VS随意走动方案 | 第41-42页 |
| ·单人完成训练与测试VS训练集用以他人做测试 | 第42-44页 |
| ·改进的NN算法VS SVM算法 | 第44页 |
| ·位置信息在老年人照护中的意义 | 第44-46页 |
| 第五章 基于隐式感知的老年人健康监护系统 | 第46-58页 |
| ·OWL系统平台 | 第46-49页 |
| ·OWL平台概述 | 第47-48页 |
| ·OWL系统层次结构 | 第48-49页 |
| ·基于隐式感知的老年人健康监护系统 | 第49-52页 |
| ·系统架构 | 第49-50页 |
| ·无线传感器数据采集与部署方案 | 第50页 |
| ·老年人日常行为建模 | 第50-51页 |
| ·行为与健康状况关联模型 | 第51-52页 |
| ·老年人室内跌倒检测方案 | 第52-54页 |
| ·TREND算法 | 第52页 |
| ·实验结果与讨论 | 第52-54页 |
| ·基于轨迹的人类室内追踪 | 第54-58页 |
| ·利用DFP方法实现人类移动轨迹追踪 | 第54-56页 |
| ·性能分析 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 在学期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
