| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国内外物流配送中心研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外室内定位技术发展现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外路径规划研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 物流配送中心辅助定位调度平台设计及原理分析 | 第19-36页 |
| 2.1 辅助定位调度平台系统分析 | 第20-22页 |
| 2.1.1 用例分析 | 第20-21页 |
| 2.1.2 核心功能需求 | 第21-22页 |
| 2.2 辅助定位调度平台系统设计 | 第22-29页 |
| 2.2.1 终端服务子系统设计 | 第23-25页 |
| 2.2.2 调度服务子系统设计 | 第25-27页 |
| 2.2.3 数据库服务子系统设计 | 第27-29页 |
| 2.3 WLAN定位技术原理 | 第29-32页 |
| 2.3.1 三角定位算法原理 | 第29-31页 |
| 2.3.2 位置指纹定位算法原理 | 第31-32页 |
| 2.4 路径规划技术 | 第32-35页 |
| 2.4.1 环境建模方法概述 | 第32-34页 |
| 2.4.2 路径规划方法概述 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于Wi-Fi的指纹定位算法研究 | 第36-53页 |
| 3.1 基本的指纹匹配定位算法 | 第36-39页 |
| 3.1.1 最邻近法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 K邻近法 | 第37页 |
| 3.1.3 朴素贝叶斯法 | 第37-39页 |
| 3.2 联合Wi-Fi指纹定位算法 | 第39-50页 |
| 3.2.1 RSSI值选取 | 第39-40页 |
| 3.2.2 RSSI数据处理 | 第40-42页 |
| 3.2.3 BP神经网络算法训练 | 第42-46页 |
| 3.2.4 基于Kalman滤波的轨迹优化 | 第46-50页 |
| 3.3 算法仿真 | 第50-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于A~*的路径规划算法研究 | 第53-64页 |
| 4.1 基本的A~*算法 | 第53-54页 |
| 4.2 TF-A~*算法 | 第54-58页 |
| 4.2.1 TF-A~*算法描述 | 第54-56页 |
| 4.2.2 TF-A~*算法流程 | 第56-58页 |
| 4.3 基于TF-A~*算法的备选最短路径生成算法 | 第58-59页 |
| 4.3.1 备选最短路径生成算法原理 | 第58页 |
| 4.3.2 基于TF-A~*算法的备选最短路径生成算法求解过程 | 第58-59页 |
| 4.4 算法仿真 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 大型物流配送中心辅助定位调度平台实现 | 第64-70页 |
| 5.1 系统实现 | 第64-69页 |
| 5.1.1 终端服务子系统实现 | 第64-65页 |
| 5.1.2 辅助定位调度平台实现 | 第65-69页 |
| 5.2 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第76页 |
