基于RSSI的室内定位算法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 项目的研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 室内无线定位技术 | 第17-19页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 1.4 创新性工作 | 第21页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 基于RFID定位算法及系统 | 第23-41页 |
| 2.1 RFID室内定位机制 | 第23-28页 |
| 2.1.1 RFID定位系统架构 | 第23-24页 |
| 2.1.2 RFID有源标签 | 第24-25页 |
| 2.1.3 阅读器 | 第25页 |
| 2.1.4 不同阅读器定位原理 | 第25-28页 |
| 2.2 影响RSSI室内定位精度的因素 | 第28-29页 |
| 2.3 基于RSSI测距机制的经典定位算法 | 第29-34页 |
| 2.3.1 RSSI测距模型 | 第29-30页 |
| 2.3.2 经典六边质心定位算法 | 第30-32页 |
| 2.3.3 最小二乘法 | 第32-34页 |
| 2.4 基于RSSI非测距定位机制 | 第34-41页 |
| 2.4.1 LANDMARC室内定位系统 | 第34-36页 |
| 2.4.2 VIRE室内定位系统 | 第36-38页 |
| 2.4.3 指纹定位系统 | 第38-41页 |
| 第三章 基于RSSI障碍势能矫正的定位算法 | 第41-53页 |
| 3.1 MLE-WC原定位算法 | 第41-42页 |
| 3.2 距离矢量的修正 | 第42-46页 |
| 3.2.1 障碍物对射频信号强度的干扰 | 第42页 |
| 3.2.2 数据采集 | 第42-43页 |
| 3.2.3 采集点的信息求解 | 第43页 |
| 3.2.4 矫正测距算法的距离矢量 | 第43-46页 |
| 3.3 结合障碍物势能分布的加权质心法 | 第46-49页 |
| 3.3.1 转换三维参考节点对象 | 第46页 |
| 3.3.2 障碍物的势能分布分析 | 第46-47页 |
| 3.3.3 新的加权质心法 | 第47-48页 |
| 3.3.4 ACRA算法流程 | 第48-49页 |
| 3.4 实验验证 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于区域矢量化匹配的指纹定位算法 | 第53-64页 |
| 4.1 相关指纹定位算法 | 第53-54页 |
| 4.2 FV-KNN算法模型 | 第54-55页 |
| 4.3 FV-KNN参考节点的选取 | 第55-58页 |
| 4.3.1 信号强度统计加权因子 | 第55-56页 |
| 4.3.2 RSSI区域顺序矢量加权因子 | 第56-57页 |
| 4.3.3 参考节点的再筛选 | 第57-58页 |
| 4.4 基于区域线性划分加权质心算法 | 第58-61页 |
| 4.4.1 多维线性空间分割 | 第58-59页 |
| 4.4.2 线性统计加权质心定位 | 第59-60页 |
| 4.4.3 FV-KNN定位算法流程 | 第60-61页 |
| 4.5 实验定位效果 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 工作与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第64页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间的学术活动及成果清单 | 第70-71页 |
