| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 | 第11页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 室内定位理论与方法 | 第13-28页 |
| 2.1 室内定位技术简介 | 第13-19页 |
| 2.1.1 室内定位技术分类 | 第13-16页 |
| 2.1.2 室内定位算法性能指标 | 第16-17页 |
| 2.1.3 WiFi技术简介 | 第17-19页 |
| 2.2 定位算法简介 | 第19-24页 |
| 2.2.1 基于距离/角度测量的定位方法 | 第19-22页 |
| 2.2.2 距离/角度测量无关的定位方法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 各种定位算法比较 | 第24页 |
| 2.3 基于WiFi位置指纹的室内定位技术 | 第24-26页 |
| 2.3.1 位置指纹法基本原理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 位置指纹法常见定位算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于汉克尔矩阵奇异值分解的指纹数据库降噪方法 | 第28-35页 |
| 3.1 矩阵降噪方法基本原理 | 第28-29页 |
| 3.2 基于汉克尔矩阵奇异值分解的指纹数据库降噪方法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 指纹数据库重构汉克尔矩阵阶段 | 第31-33页 |
| 3.2.2 奇异值分解降噪阶段 | 第33-34页 |
| 3.2.3 矩阵恢复阶段 | 第34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 实验及仿真分析 | 第35-60页 |
| 4.1 指纹库数据采集实验 | 第35-38页 |
| 4.1.1 楼层内信号强度采集实验(实验一) | 第35-37页 |
| 4.1.2 楼梯间信号强度采集实验(实验二) | 第37-38页 |
| 4.2 指纹数据库数据预处理 | 第38-40页 |
| 4.2.1 指纹数据库预处理原则 | 第38-39页 |
| 4.2.2 常见滤波算法简介 | 第39页 |
| 4.2.3 滤波算法性能比较 | 第39-40页 |
| 4.3 KNN与WKNN定位算法性能仿真比较 | 第40-44页 |
| 4.3.1 实验一算法性能比较 | 第41-43页 |
| 4.3.2 实验二算法性能比较 | 第43-44页 |
| 4.4 指纹数据库规模压缩分析 | 第44-51页 |
| 4.5 基于汉克尔矩阵奇异值分解的指纹数据库降噪方法仿真分析 | 第51-59页 |
| 4.5.1 算法性能仿真 | 第51-55页 |
| 4.5.2 不同类型待定位点定位误差的改进 | 第55-57页 |
| 4.5.3 矩阵恢复阶段计算量的分析及改进 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 文章总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
