基于WiFi数据的人群轨迹研究与应用
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外主要研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的基本结构和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 人群轨迹相关理论与技术 | 第15-25页 |
| 2.1 局域移动性分析与应用 | 第15页 |
| 2.2 WiFi定位技术 | 第15-21页 |
| 2.2.1 三边测量定位 | 第15-17页 |
| 2.2.2 位置指纹定位算法 | 第17-21页 |
| 2.3 轨迹预测技术 | 第21-24页 |
| 2.3.1 轨迹预测的发展现状 | 第21页 |
| 2.3.2 基于贝叶斯轨迹预测算法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基于马尔可夫链算法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 人群轨迹移动性算法模型 | 第25-37页 |
| 3.1 人群统计模型 | 第25-31页 |
| 3.1.1 人群定位 | 第25-27页 |
| 3.1.2 区域内外人群划分 | 第27-29页 |
| 3.1.3 建立人群流量统计模型 | 第29-31页 |
| 3.2 人群轨迹模型 | 第31-36页 |
| 3.2.1 热点区域轨迹预测模型 | 第31-35页 |
| 3.2.2 不同区域内人群移动轨迹模型 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 人群轨迹移动性应用研究 | 第37-49页 |
| 4.1 人群流量统计与监测 | 第37-43页 |
| 4.1.1 热点区域人群流量统计分析 | 第37-41页 |
| 4.1.2 人群流量监控 | 第41-43页 |
| 4.2 人群分布可视化展示 | 第43-45页 |
| 4.2.1 人群分布辐射区展示 | 第43-44页 |
| 4.2.2 人群流动路线展示 | 第44-45页 |
| 4.3 人群移动轨迹分析与预测 | 第45-48页 |
| 4.3.1 WiFi定位在轨迹预测中的作用 | 第46页 |
| 4.3.2 基于WiFi定位的轨迹预测的应用研究 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 WiFi人群数据分析软件的设计与实现 | 第49-67页 |
| 5.1 系统需求与架构 | 第49-52页 |
| 5.1.1 系统需求 | 第49-50页 |
| 5.1.2 系统架构 | 第50-52页 |
| 5.2 WiFi数据的收集与处理 | 第52-57页 |
| 5.2.1 数据采集 | 第52-54页 |
| 5.2.2 数据处理与存储 | 第54-57页 |
| 5.3 数据可视化实现 | 第57-59页 |
| 5.3.1 人群分布监测可视化 | 第57-58页 |
| 5.3.2 基于WiFi定位的轨迹流动的实现 | 第58-59页 |
| 5.4 系统测试 | 第59-66页 |
| 5.4.1 性能测试 | 第59-63页 |
| 5.4.2 功能测试 | 第63-65页 |
| 5.4.3 安全测试 | 第65-66页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和项目成果 | 第74-75页 |
