适应位置指纹变化的Wi-Fi室内定位关键技术研究与验证
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究工作与贡献 | 第16-17页 |
| 1.3 论文结构与安排 | 第17-18页 |
| 第二章 室内定位技术研究现状 | 第18-36页 |
| 2.1 室内定位技术研究现状概述 | 第18-28页 |
| 2.1.1 室内定位相关方法 | 第18-26页 |
| 2.1.2 室内定位相关技术 | 第26-27页 |
| 2.1.3 室内定位相关方案 | 第27-28页 |
| 2.2 位置指纹定位技术 | 第28-35页 |
| 2.2.1 确定性定位技术 | 第29-30页 |
| 2.2.2 概率性定位技术 | 第30-31页 |
| 2.2.3 聚类技术 | 第31-35页 |
| 2.3 小结 | 第35-36页 |
| 第三章 位置指纹室内定位需求与分析 | 第36-45页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 Wi-Fi位置指纹室内定位面临的问题 | 第36-39页 |
| 3.2.1 无线信号传播特性 | 第36-38页 |
| 3.2.2 指纹数据库稳定性 | 第38-39页 |
| 3.3 位置指纹室内定位指标分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 位置指纹室内定位性能分析 | 第39-42页 |
| 3.3.2 位置指纹室内定位成本分析 | 第42-43页 |
| 3.3.3 位置指纹室内定位其他指标分析 | 第43-44页 |
| 3.4 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 适应位置指纹变化的Wi-Fi室内定位算法 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 适应位置指纹变化的Wi-Fi室内定位方案 | 第45-46页 |
| 4.3 建立指纹库 | 第46-47页 |
| 4.4 快速检测算法 | 第47-49页 |
| 4.5 改进的kNN定位算法 | 第49-53页 |
| 4.5.1 kNN算法原理及影响因素分析 | 第50-51页 |
| 4.5.2 kNN算法改进 | 第51-53页 |
| 4.6 适应位置指纹变化的定位算法 | 第53-58页 |
| 4.6.1 Subset-DBSCAN聚类算法 | 第54-56页 |
| 4.6.2 指纹重构定位算法 | 第56-58页 |
| 4.7 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 适应位置指纹变化的Wi-Fi室内定位实现 | 第59-69页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 适应位置指纹变化的Wi-Fi室内定位架构 | 第59页 |
| 5.3 Android端离线指纹采集模块 | 第59-62页 |
| 5.3.1 指纹采集组件设计与实现 | 第60-62页 |
| 5.3.2 指纹存储组件实现 | 第62页 |
| 5.4 数据库模块 | 第62-63页 |
| 5.5 适应位置指纹变化的Wi-Fi室内定位模块 | 第63-68页 |
| 5.5.1 服务器定位模块设计与实现 | 第64-67页 |
| 5.5.2 Android端定位模块 | 第67-68页 |
| 5.6 小结 | 第68-69页 |
| 第六章 适应位置指纹变化的Wi-Fi室内定位验证 | 第69-80页 |
| 6.1 引言 | 第69页 |
| 6.2 实验环境搭建 | 第69-70页 |
| 6.2.1 硬件设施 | 第69页 |
| 6.2.2 实验区域介绍 | 第69-70页 |
| 6.3 方案验证 | 第70-79页 |
| 6.3.1 改进的kNN算法验证 | 第70-75页 |
| 6.3.2 适应位置指纹变化的定位方案验证 | 第75-79页 |
| 6.4 小结 | 第79-80页 |
| 第七章 结束语 | 第80-82页 |
| 7.1 本文贡献 | 第80页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第87页 |
