基于多源融合的分布式室内定位系统研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 室内定位技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题研究内容及主要创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 课题相关理论研究 | 第15-23页 |
| 2.1 多源融合技术理论 | 第15-18页 |
| 2.1.1 多源融合技术理论概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 卡尔曼滤波 | 第16-17页 |
| 2.1.3 联邦卡尔曼滤波融合算法 | 第17-18页 |
| 2.2 分布式系统 | 第18-20页 |
| 2.2.1 分布式系统简介 | 第18页 |
| 2.2.2 分布式系统设计研究 | 第18-20页 |
| 2.3 定位系统性能指标 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 室内多源融合定位算法研究与实现 | 第23-37页 |
| 3.1 单模定位算法研究 | 第23-25页 |
| 3.1.1 基于Wi-Fi指纹匹配的定位算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 基于粒子滤波的地磁定位 | 第24-25页 |
| 3.1.3 基于BLE的定位算法 | 第25页 |
| 3.2 基于WI-FI指纹匹配的楼层检测 | 第25-27页 |
| 3.3 联邦卡尔曼滤波融合算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 构建局部卡尔曼滤波器 | 第27-28页 |
| 3.3.2 联邦融合策略流程 | 第28页 |
| 3.3.3 联邦融合仿真实现 | 第28-30页 |
| 3.4 基于运动状态的决策级融合算法 | 第30-35页 |
| 3.4.1 运动状态划分 | 第30-31页 |
| 3.4.2 融合策略流程 | 第31-34页 |
| 3.4.3 两种融合策略定位精度对比 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 分布式室内定位系统设计与实现 | 第37-53页 |
| 4.1 分布式定位系统概述 | 第37-42页 |
| 4.1.1 系统总体架构 | 第39-40页 |
| 4.1.2 系统核心流程 | 第40-42页 |
| 4.2 移动终端设计与实现 | 第42-46页 |
| 4.2.1 基于智能手机的采样终端 | 第42-43页 |
| 4.2.2 基于智能手机的定位终端 | 第43-46页 |
| 4.3 定位服务器集群设计 | 第46-48页 |
| 4.3.1 定位服务器设计与实现 | 第46-47页 |
| 4.3.2 定位服务器集群设计 | 第47-48页 |
| 4.4 定位门户设计与实现 | 第48-51页 |
| 4.4.1 基于楼宇信息的路由调度 | 第49-50页 |
| 4.4.2 楼宇信息管理实现 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 系统测试与实验分析 | 第53-61页 |
| 5.1 测试环境说明 | 第53-55页 |
| 5.2 系统实验方法 | 第55-56页 |
| 5.3 实验测试结果分析 | 第56-60页 |
| 5.3.1 定位误差分析 | 第56-57页 |
| 5.3.2 定位时延评估 | 第57-59页 |
| 5.3.3 系统负载实验 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-63页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 下阶段研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
