| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于位置的服务发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 室内定位技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于WiFi的无线室内定位技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 位置指纹算法 | 第18-26页 |
| 2.1 基于信号指纹的室内定位系统 | 第18-19页 |
| 2.2 RSS指纹信号精度影响因素 | 第19-20页 |
| 2.3 位置指纹定位算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 确定型算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 概率型算法 | 第22-23页 |
| 2.4 位置指纹算法流程 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 压缩感知理论 | 第26-35页 |
| 3.1 压缩感知的理论背景 | 第26-27页 |
| 3.2 压缩感知数学模型 | 第27页 |
| 3.3 信号的稀疏表示 | 第27-30页 |
| 3.3.1 可稀疏信号 | 第27-28页 |
| 3.3.2 稀疏表示的数学模型 | 第28-30页 |
| 3.4 信号稀疏观测矩阵理论 | 第30-31页 |
| 3.5 稀疏信号的重建 | 第31-34页 |
| 3.5.1 稀疏信号重构的分类 | 第31-32页 |
| 3.5.2 稀疏信号重建算法 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于稀疏表示和位置相关性的室内定位算法 | 第35-43页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基于稀疏表示的室内定位算法 | 第35-37页 |
| 4.2.1 稀疏表示 | 第35-36页 |
| 4.2.2 指纹稀疏性分析 | 第36页 |
| 4.2.3 皮尔逊相关系数 | 第36-37页 |
| 4.3 基于稀疏表示和位置相关性的室内指纹定位算法 | 第37-38页 |
| 4.4 实验环境及实验结果 | 第38-42页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第38-40页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于压缩感知和惯性导航融合动态室内定位算法 | 第43-53页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 惯性导航模型 | 第43-46页 |
| 5.2.1 连续积分模型 | 第44页 |
| 5.2.2 航迹推算模型 | 第44-46页 |
| 5.3 基于压缩感知和惯性导航融合动态室内定位算法 | 第46-48页 |
| 5.3.1 陀螺仪航向推算 | 第46页 |
| 5.3.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第46-47页 |
| 5.3.3 惯性测量和压缩感知算法融合 | 第47-48页 |
| 5.4 仿真结果及分析 | 第48-52页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 5.4.2 仿真结果分析 | 第49-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
