| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 室内定位研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 室内定位主要原理、技术和系统 | 第11-16页 |
| 1.2.1 室内定位主要原理 | 第11-12页 |
| 1.2.2 ZigBee技术特点及其在室内定位中的应用 | 第12-15页 |
| 1.2.3 主要室内定位系统及其局限 | 第15-16页 |
| 1.3 主要内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 RSSI测距与定位模型及算法 | 第18-30页 |
| 2.1 RSSI定位基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2 射频信号的传播特性 | 第19-23页 |
| 2.2.1 遮挡与信号穿透 | 第20页 |
| 2.2.2 信号的反射效应 | 第20-21页 |
| 2.2.3 信号的衍射 | 第21页 |
| 2.2.4 多径效应和阴影效应 | 第21-23页 |
| 2.3 信号衰减模型 | 第23-27页 |
| 2.3.1 自由空间射频信号路径损耗 | 第23-24页 |
| 2.3.2 信号衰减经验模型 | 第24-27页 |
| 2.4 基本几何定位算法 | 第27页 |
| 2.5 指纹匹配模型 | 第27-28页 |
| 2.6 卡尔曼滤波算法 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于ZigBee的RSSI信号衰减模型研究 | 第30-56页 |
| 3.1 RSSI采集实验与结果分析 | 第30-34页 |
| 3.1.1 RSSI采集实验 | 第30-31页 |
| 3.1.2 实验结果RSSI分析 | 第31-34页 |
| 3.2 基于ZigBee的RSSI信号衰减模型的建立 | 第34-38页 |
| 3.2.1 平均值滤波 | 第35页 |
| 3.2.2 基于最小二乘参数估计的信号衰减模型 | 第35-37页 |
| 3.2.3 高斯滤波优化 | 第37-38页 |
| 3.3 卡尔曼滤波估计与测距 | 第38-46页 |
| 3.3.1 节点静止情况下RSSI的卡尔曼滤波估计 | 第39-43页 |
| 3.3.2 节点移动情况下RSSI的卡尔曼滤波估计 | 第43-46页 |
| 3.4 基于滤波模型的三边测距定位 | 第46-53页 |
| 3.4.2 静止节点定位与误差分析 | 第47-50页 |
| 3.4.3 移动节点定位与误差分析 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-56页 |
| 第4章 基于ZigBee的RSSI指纹匹配模型研究 | 第56-68页 |
| 4.1 离线指纹数据库的建立 | 第56-59页 |
| 4.2 在线定位方法 | 第59-62页 |
| 4.2.1 在线查找匹配定位方法分类 | 第59-60页 |
| 4.2.2 基于最近邻法的位置估计 | 第60-62页 |
| 4.3 实验与仿真结果分析 | 第62-67页 |
| 4.3.1 静止节点的定位 | 第62-65页 |
| 4.3.2 移动节点的定位 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 结论与展望 | 第68-72页 |
| 5.1 结论 | 第68-69页 |
| 5.2 创新点 | 第69页 |
| 5.3 不足与展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
