| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 WLAN室内定位的国内外现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 位置指纹和WLAN定位理论 | 第15-21页 |
| 2.1 WLAN指纹定位基本原理 | 第15-17页 |
| 2.2 典型WLAN指纹定位算法 | 第17-18页 |
| 2.3 支持向量回归法分析 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于SVR学习的室内定位算法理论分析 | 第21-34页 |
| 3.1 核直判别分析算法 | 第21-28页 |
| 3.1.1 成分分析与核函数 | 第22页 |
| 3.1.2 Mercer定理 | 第22-23页 |
| 3.1.3 基于核的Fisher判别分析 | 第23-25页 |
| 3.1.4 基于核的直接判别分析 | 第25-28页 |
| 3.2 白化RSS信号k-means聚类算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 聚类分块算法研究现状 | 第28-29页 |
| 3.2.2 数据白化处理 | 第29页 |
| 3.2.3 聚类算法 | 第29-31页 |
| 3.3 联合KD-LDA与白化k-means聚类的SVR学习定位算法 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 仿真与结果分析 | 第34-44页 |
| 4.1 建立实验环境 | 第34-35页 |
| 4.2 特征选择算法分析 | 第35-36页 |
| 4.3 聚类算法分析 | 第36-38页 |
| 4.4 SVR定位参数分析 | 第38-41页 |
| 4.5 算法复杂度分析 | 第41-42页 |
| 4.6 优化算法性能分析 | 第42-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于Android的WLAN室内定位系统设计 | 第44-55页 |
| 5.1 定位系统的开发平台 | 第44-46页 |
| 5.1.1 Android的系统架构 | 第44-45页 |
| 5.1.2 定位系统的开发环境 | 第45-46页 |
| 5.2 定位系统的总体架构 | 第46-47页 |
| 5.2.1 C/S设计模式 | 第46页 |
| 5.2.2 系统软件总体设计 | 第46-47页 |
| 5.3 定位系统的详细设计 | 第47-54页 |
| 5.3.1 客户端模块的设计 | 第47-48页 |
| 5.3.2 服务器端模块的设计 | 第48-49页 |
| 5.3.3 指纹数据库的设计 | 第49-50页 |
| 5.3.4 定位流程设计 | 第50-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |