| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论和关键技术 | 第19-32页 |
| 2.1 室内无线定位技术基本知识 | 第19-24页 |
| 2.1.1 蓝牙室内定位技术 | 第19-21页 |
| 2.1.2 接收信号强度指示及其衰减模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基于RSSI的指纹定位算法 | 第22-23页 |
| 2.1.4 评价标准 | 第23-24页 |
| 2.2 Android操作系统 | 第24-28页 |
| 2.2.1 Android系统架构 | 第24-25页 |
| 2.2.2 Android四大组件 | 第25-26页 |
| 2.2.3 Activity生命周期 | 第26-28页 |
| 2.3 A星算法 | 第28-32页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第28-29页 |
| 2.3.2 算法解析 | 第29-32页 |
| 第3章 基于Attention机制的LSTM网络的室内定位算法 | 第32-48页 |
| 3.1 LSTM理论基础 | 第33-37页 |
| 3.2 Attention机制的理论基础 | 第37-38页 |
| 3.3 算法详解 | 第38-41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 3.4.1 实验操作细节 | 第41-44页 |
| 3.4.2 对比实验 | 第44-46页 |
| 3.4.3 与现有方法的对比 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于TCN网络的室内定位算法 | 第48-59页 |
| 4.1 TCN网络架构 | 第49-52页 |
| 4.1.1 一维全卷积 | 第49页 |
| 4.1.2 因果卷积 | 第49-50页 |
| 4.1.3 空洞卷积 | 第50-51页 |
| 4.1.4 残差连接 | 第51-52页 |
| 4.2 算法详解 | 第52-54页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 4.3.1 实验操作细节 | 第54页 |
| 4.3.2 对比实验 | 第54-57页 |
| 4.3.3 与现有方法的对比 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 系统应用设计及软件实现 | 第59-70页 |
| 5.1 Android客户端软件 | 第59-65页 |
| 5.1.1 定位导航 | 第60-64页 |
| 5.1.2 反向寻车 | 第64-65页 |
| 5.2 服务器端软件 | 第65-69页 |
| 5.2.1 后台服务器 | 第65-66页 |
| 5.2.2 前台服务器 | 第66-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 硕士期间所取得的科研成果 | 第79页 |
| 所获奖励 | 第79-80页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第80页 |