融合RSSI和IMU数据的高可靠性定位方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 相关研究基础 | 第15-23页 |
| 2.1 基于指纹的定位算法 | 第15-17页 |
| 2.2 PDR定位算法 | 第17-20页 |
| 2.3 卡尔曼滤波理论 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 指纹定位算法的优化 | 第23-41页 |
| 3.1 定位数据的采集 | 第23-28页 |
| 3.2 RSSI的统计特性 | 第28-31页 |
| 3.3 指纹匹配的改进 | 第31-38页 |
| 3.4 iBeacon位置信息的使用 | 第38-39页 |
| 3.5 讨论 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 融合定位算法 | 第41-55页 |
| 4.1 粒子滤波基本原理 | 第41-45页 |
| 4.2 PDR的实现 | 第45-48页 |
| 4.3 融合定位算法 | 第48-53页 |
| 4.4 讨论 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 系统实现及验证 | 第55-61页 |
| 5.1 系统实现 | 第55-56页 |
| 5.2 实验验证 | 第56-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及专利 | 第67页 |
| 参与项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
