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基于Wi-Fi室内定位的改进算法及移动网络微覆盖研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状及进展第10-15页
        1.2.1 室内定位系统研究现状及进展第10-12页
        1.2.2 室内定位技术研究现状及进展第12-15页
        1.2.3 异构网络覆盖优化发展现状第15页
    1.3 本文主要研究内容及组织结构第15-17页
第2章 室内定位相关技术分析第17-29页
    2.1 基于广域网的室内定位技术第17-18页
        2.1.1 蜂窝网定位第17-18页
        2.1.2 基于移动网络的辅助GPS(A-GPS)第18页
        2.1.3 伪卫星定位第18页
    2.2 基于局域网的室内定位技术第18-21页
        2.2.1 基于Wi-Fi的室内定位第18-19页
        2.2.2 基于蓝牙的室内定位第19-20页
        2.2.3 基于RFID的室内定位第20页
        2.2.4 基于UWB的室内定位第20页
        2.2.5 基于ZigBee的室内定位第20-21页
    2.3 基于测距的定位算法第21-23页
        2.3.1 三边定位法第22页
        2.3.2 三角定位法第22-23页
    2.4 基于位置指纹的定位算法第23-26页
        2.4.1 近邻选择法第24-25页
        2.4.2 基于概率的位置估计法第25页
        2.4.3 基于群智能优化算法的定位技术第25-26页
    2.5 定位评价指标第26-27页
    2.6 本章小结第27-29页
第3章 位置指纹库的优化技术第29-41页
    3.1 RSS信号特性分析第29-33页
        3.1.1 RSS信号特性分析第30-31页
        3.1.2 室内环境中RSS的影响因素第31-33页
    3.2 指纹数据处理方法的改进第33-35页
        3.2.1 常用的指纹数据处理方法第33-34页
        3.2.2 改进的指纹数据处理方法第34-35页
    3.3 AP选择法的改进第35-37页
        3.3.1 常用的AP选择法第35-36页
        3.3.2 改进的AP选择法第36-37页
    3.4 实验及性能分析第37-40页
        3.4.1 AP数量对定位精度的影响第38页
        3.4.2 改进的AP选择算法对定位精度的影响第38-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第4章 基于有效搜索的蝙蝠算法定位技术第41-51页
    4.1 蝙蝠算法简介第41-43页
        4.1.1 发展现状第41-42页
        4.1.3 基本思想第42-43页
        4.1.4 复杂度分析第43页
    4.2 一种基于有效搜索的蝙蝠算法第43-48页
        4.2.1 基本蝙蝠算法的改进分析第43-44页
        4.2.2 算法流程第44-45页
        4.2.3 算法的数值实验仿真第45-48页
    4.3 基于有效搜索的蝙蝠算法在室内定位中的应用第48-50页
        4.3.1 适应度函数设计第48-49页
        4.3.2 算法的应用流程第49-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第5章 Wi-Fi室内定位系统设计与算法验证第51-61页
    5.1 系统设计第51-54页
        5.1.1 系统实验环境设置第52-53页
        5.1.2 离线指纹数据库建立第53-54页
    5.2 基于有效搜索的蝙蝠算法的定位效果验证第54-59页
        5.2.1 场景1测试结果分析第55-57页
        5.2.2 场景2测试结果分析第57-59页
    5.3 本章小结第59-61页
第6章 微覆盖技术研究第61-69页
    6.1 微覆盖网络优化技术第61-64页
        6.1.1 干扰协调管理技术第61-63页
        6.1.2 应用场景分析第63页
        6.1.3 评估指标第63-64页
    6.2 基于ATOLL的仿真分析第64-68页
        6.2.1 仿真流程第64页
        6.2.2 仿真结果对比第64-68页
    6.3 本章小结第68-69页
第7章 总结与展望第69-71页
    7.1 工作总结第69页
    7.2 研究展望第69-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-78页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第78页

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