基于WiFi和蓝牙融合的室内定位算法的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 室内定位技术理论 | 第17-31页 |
| 2.1 WiFi和蓝牙定位原理 | 第17-18页 |
| 2.1.1 蓝牙和WiFi信号特点 | 第17-18页 |
| 2.1.2 蓝牙和WiFi定位系统 | 第18页 |
| 2.2 基于距离定位方法 | 第18-20页 |
| 2.3 基于到达时间差的定位方法 | 第20-22页 |
| 2.4 基于到达角度的定位方法 | 第22-24页 |
| 2.5 基于信号指纹的定位方法 | 第24-26页 |
| 2.5.1 离线数据库的建立 | 第25页 |
| 2.5.2 在线测量方案 | 第25-26页 |
| 2.6 基于WiFi室内定位的算法 | 第26-30页 |
| 2.6.1 确定型算法 | 第27-28页 |
| 2.6.2 概率型算法 | 第28-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 信号衰减参数优化与预处理 | 第31-42页 |
| 3.1 信号传播模型 | 第31-34页 |
| 3.1.1 自由空间传播模型 | 第32-33页 |
| 3.1.2 对数距离路径损耗模型 | 第33-34页 |
| 3.2 实验环境信号衰减的研究 | 第34-35页 |
| 3.3 信号接收强度的分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 WiFi信号的时变特性 | 第36-37页 |
| 3.3.2 不同终端采集数据差异 | 第37-38页 |
| 3.4 接受强度的预处理 | 第38-41页 |
| 3.4.1 均值滤波 | 第38页 |
| 3.4.2 高斯滤波 | 第38-39页 |
| 3.4.3 卡尔曼滤波 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于WiFi和蓝牙融合的区域加权定位算法 | 第42-54页 |
| 4.1 基于区域加权融合定位算法 | 第42-45页 |
| 4.1.1 基于信号强度的测距模型 | 第42-43页 |
| 4.1.2 WiFi和蓝牙的多边测量定位融合模型 | 第43-45页 |
| 4.2 融合定位误差分析 | 第45-50页 |
| 4.2.1 融合定位误差 | 第45页 |
| 4.2.2 移动最小二乘法 | 第45-48页 |
| 4.2.3 移动最小二乘插值法 | 第48-50页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第50-53页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第50-51页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
