| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究目的及课题来源 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题来源支撑 | 第10页 |
| 1.2 室内定位技术现状和发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 定位融合技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 组合传感器数据融合的发展历史和现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 定位融合方法研究现状 | 第12页 |
| 1.4 论文内容及结构设计 | 第12-14页 |
| 第二章 WiFi/RFID融合定位技术的基础 | 第14-22页 |
| 2.1 室内定位技术简介 | 第14-16页 |
| 2.1.1 WiFi室内定位技术 | 第14-15页 |
| 2.1.2 RFID室内定位技术 | 第15-16页 |
| 2.1.3 ZigBee室内定位技术 | 第16页 |
| 2.2 定位位置估算测量 | 第16-19页 |
| 2.2.1 三角测量技术 | 第16-19页 |
| 2.2.2 RSSI测量技术 | 第19页 |
| 2.3 WiFi与RFID技术融合分析 | 第19-21页 |
| 2.3.1 WiFi与RFID融合可行性分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 定位融合技术分析 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于K近邻的WiFi定位算法研究与设计 | 第22-29页 |
| 3.1 WiFi定位技术原理 | 第22-23页 |
| 3.1.1 WiFi定位技术特点 | 第22页 |
| 3.1.2 位置指纹定位技术 | 第22-23页 |
| 3.2 基于RSSI测量的指纹定位算法研究 | 第23-25页 |
| 3.2.1 贝叶斯概率算法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 近邻算法 | 第24-25页 |
| 3.3 基于近邻算法的定位结果分析 | 第25-28页 |
| 3.3.1 仿真结果分析 | 第25-27页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于LANDMARC定位算法的研究与改进 | 第29-48页 |
| 4.1 RFID定位系统组成及其工作原理 | 第29-32页 |
| 4.1.1 RFID定位系统模块 | 第29-30页 |
| 4.1.2 RFID定位系统工作原理 | 第30-32页 |
| 4.2 RFID定位算法研究与分析 | 第32-38页 |
| 4.2.1 Fang算法 | 第32-33页 |
| 4.2.2 LANDMARCK算法 | 第33-38页 |
| 4.3 基于LANDMARC的改进算法分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 基于LANDMARC算法的三角定位改进算法 | 第38-41页 |
| 4.3.2 基于LANDMARC算法的边界标签定位改进算法 | 第41-43页 |
| 4.4 基于LANDMARC改进算法实验结果分析 | 第43-47页 |
| 4.4.1 实测环境 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 融合定位算法设计 | 第48-59页 |
| 5.1 数据融合基本模型 | 第48-50页 |
| 5.1.1 数据融合理论概述 | 第48-49页 |
| 5.1.2 数据融合基本结构模型 | 第49-50页 |
| 5.2 卡尔曼滤波算法 | 第50-51页 |
| 5.3 基于联合卡尔曼滤波的WIFI/RFID室内融合定位设计 | 第51-55页 |
| 5.3.1 联合卡尔曼滤波器 | 第52-54页 |
| 5.3.2 RFID/WiFi融合室内定位设计 | 第54-55页 |
| 5.4 WiFi/RFID融合定位仿真及结果分析 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
