| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 总体设计方案 | 第19-27页 |
| 2.1 需求分析 | 第19-20页 |
| 2.2 节点定位技术分析 | 第20-24页 |
| 2.2.1 无线传感器网络节点定位的概念 | 第20页 |
| 2.2.2 无线传感器网络节点定位的分类 | 第20-22页 |
| 2.2.3 节点定位的计算方法分析 | 第22-24页 |
| 2.3 系统的总体设计 | 第24-25页 |
| 2.4 节点定位中存在的问题 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小节 | 第26-27页 |
| 第三章 基于TOA测距的室内定位技术研究 | 第27-54页 |
| 3.1 概述 | 第27页 |
| 3.2 基于TOA的测距技术 | 第27-30页 |
| 3.2.1 基于TOA的测距原理 | 第27页 |
| 3.2.2 基于TOA测距技术的误差分析 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于SDS-TWR的测距算法 | 第28-30页 |
| 3.3 基于改进卡尔曼滤波的NLOS误差抑制 | 第30-35页 |
| 3.3.1 NLOS误差特点 | 第30页 |
| 3.3.2 卡尔曼滤波方法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 改进卡尔曼滤波对NLOS误差抑制 | 第31-35页 |
| 3.4 基于粒子群优化的系统误差修正 | 第35-46页 |
| 3.4.1 系统误差分析 | 第35-37页 |
| 3.4.2 粒子群算法 | 第37页 |
| 3.4.3 基于系统误差罚函数优化的粒子群定位算法 | 第37-39页 |
| 3.4.4 实验分析 | 第39-46页 |
| 3.5 室内区域定位实验 | 第46-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于WIFI的位置指纹定位技术研究 | 第54-74页 |
| 4.1 概述 | 第54页 |
| 4.2 RSSI传播模型以及信号特征分析 | 第54-58页 |
| 4.2.1 距离损耗模型 | 第54-56页 |
| 4.2.2 RSSI波动性分析 | 第56-57页 |
| 4.2.3 随机特性分析 | 第57-58页 |
| 4.3 基于WIFI的指纹定位原理 | 第58-65页 |
| 4.3.1 基于卡尔曼的RSSI滤波 | 第58-63页 |
| 4.3.2 RSSI指纹地图建立 | 第63-65页 |
| 4.4 基于BP神经网络和加权K均值聚类的指纹定位 | 第65-71页 |
| 4.4.1 传统指纹定位的问题 | 第65-67页 |
| 4.4.2 基于多特征量的BP的区域检索 | 第67-70页 |
| 4.4.3 改进的K近邻指纹定位 | 第70-71页 |
| 4.5 走廊区域定位实验 | 第71-73页 |
| 4.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 混合定位系统构建与实验分析 | 第74-86页 |
| 5.1 混合定位思想及构建方案 | 第74-78页 |
| 5.1.1 混合定位思想 | 第74页 |
| 5.1.2 TOA与WIFI定位混合方案设计 | 第74-76页 |
| 5.1.3 基于BP神经网络分类的区域划分策略 | 第76-78页 |
| 5.2 实验平台搭建 | 第78-82页 |
| 5.2.1 硬件部分 | 第78-80页 |
| 5.2.2 软件部分 | 第80-82页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第82-85页 |
| 5.3.1 走廊区域区域判别实验 | 第83-85页 |
| 5.3.2 室内房间区域判别实验 | 第85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 在学习期间的研究成果 | 第93页 |