基于智能手机的室内多信息融合定位技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于智能手机的典型室内定位技术 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于智能手机的室内融合定位技术 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于智能手机的WiFi室内定位技术 | 第16-26页 |
| 2.1 基于距离测量的定位方法 | 第16-20页 |
| 2.2 基于RSSI的指纹定位方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 基于RSSI的指纹定位方法工作原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 位置指纹数据库 | 第21-23页 |
| 2.3 几种室内定位算法的对比分析 | 第23-24页 |
| 2.4 基于RSSI的指纹定位匹配算法选择 | 第24-25页 |
| 2.5 基于RSSI的WiFi指纹定位技术的缺陷 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 K-means聚类指纹定位算法 | 第26-35页 |
| 3.1 匹配度的设计 | 第26-27页 |
| 3.2 K-means聚类算法原理 | 第27-29页 |
| 3.3 基于K-means的位置指纹数据库 | 第29-30页 |
| 3.4 WiFi定位相关实验及数据分析 | 第30-34页 |
| 3.4.1 聚类实验与数据分析 | 第30-33页 |
| 3.4.2 WiFi误差实验与数据分析 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于智能手机的PDR室内定位技术 | 第35-57页 |
| 4.1 行人航迹推算(PDR)原理 | 第35-36页 |
| 4.2 步态检测 | 第36-42页 |
| 4.2.1 人行走状态分析 | 第36-37页 |
| 4.2.2 行人坐标系和手机坐标系 | 第37-38页 |
| 4.2.3 人行走三轴加速度分析 | 第38-39页 |
| 4.2.4 步态识别算法的设计 | 第39-42页 |
| 4.3 步长估算模型的改进设计 | 第42-45页 |
| 4.4 步数步长实验与数据分析 | 第45-46页 |
| 4.5 航向角检测 | 第46-50页 |
| 4.5.1 航向角获取 | 第46-49页 |
| 4.5.2 航向矫正实验与分析 | 第49-50页 |
| 4.6 行人航迹推算实验及数据分析 | 第50-51页 |
| 4.7 行人航迹推算定位方式的改进 | 第51-56页 |
| 4.7.1 校正方式的选择 | 第51-52页 |
| 4.7.2 二维码编码与解码原理 | 第52-53页 |
| 4.7.3 二维码的开发与实现 | 第53-54页 |
| 4.7.4 二维码验证实验及数据分析 | 第54-56页 |
| 4.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于智能手机的多信息融合定位 | 第57-68页 |
| 5.1 WiFi定位和行人航迹推算融合定位的优点 | 第57-58页 |
| 5.2 卡尔曼滤波概述 | 第58-60页 |
| 5.3 WiFi与PDR融合定位方案设计 | 第60-63页 |
| 5.4 融合实验与结果分析 | 第63-66页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第63-64页 |
| 5.4.2 定位方式对比实验 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77-82页 |
