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基于位置指纹的WLAN室内定位技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-35页
    1.1 课题来源及研究目的和意义第14-17页
        1.1.1 课题来源及背景第14-16页
        1.1.2 课题研究的目的和意义第16-17页
    1.2 国内外发展及研究现状第17-33页
        1.2.1 典型的室内定位系统第17-24页
        1.2.2 典型的WLAN室内定位系统第24-25页
        1.2.3 WLAN室内定位系统的分类第25-28页
        1.2.4 本文研究内容的国内外发展现状第28-31页
        1.2.5 WLAN位置指纹定位存在的问题第31-33页
    1.3 学位论文主要研究内容第33-35页
第2章 WLAN位置指纹定位技术研究第35-50页
    2.1 引言第35页
    2.2 WLAN位置指纹定位原理第35-36页
    2.3 WLAN位置指纹定位分析第36-37页
    2.4 典型的WLAN位置指纹定位算法第37-43页
        2.4.1 基于RSS距离的近邻选择法第38-39页
        2.4.2 人工神经网络法第39-40页
        2.4.3 支持向量回归法第40-41页
        2.4.4 自适应神经模糊推理系统法第41-42页
        2.4.5 概率法第42-43页
    2.5 典型的滤波算法第43-48页
        2.5.1 Kalman滤波第44-46页
        2.5.2 α-β滤波第46-47页
        2.5.3 粒子滤波第47-48页
    2.6 WLAN位置指纹定位实验系统第48-49页
    2.7 本章小结第49-50页
第3章 基于矩阵相关的位置指纹定位算法第50-68页
    3.1 引言第50-51页
    3.2 参考点RSS数据预处理第51-53页
    3.3 基于矩阵相关的位置指纹定位算法第53-59页
        3.3.1 基于矩阵相关的位置指纹定位算法及其快速算法第53-55页
        3.3.2 基于离线计算的快速矩阵相关位置指纹定位算法第55-57页
        3.3.3 基于Hausdorff距离和夹角余弦的位置指纹定位算法第57-59页
    3.4 实验结果与结果分析第59-66页
        3.4.1 基于相关系数的位置指纹定位算法定位性能分析第59-62页
        3.4.2 算法计算复杂度对比第62-64页
        3.4.3 扩展位置指纹图对近邻选择位置指纹定位性能的影响第64-66页
    3.5 本章小结第66-68页
第4章 基于地图匹配的卡尔曼滤波室内定位算法第68-86页
    4.1 引言第68-69页
    4.2 室内地图匹配辅助定位第69-71页
        4.2.1 室内地图二值图像矩阵的建立第69-70页
        4.2.2 室内地图匹配算法第70-71页
    4.3 基于地图匹配的卡尔曼滤波算法第71-73页
    4.4 实验结果与结果分析第73-84页
        4.4.1 地图匹配算法定位结果第73-75页
        4.4.2 基于地图匹配的卡尔曼滤波算法的性能第75-79页
        4.4.3 参考点RSS样本采集工作量减少对定位性能的影响第79-84页
    4.5 本章小结第84-86页
第5章 基于人工神经网络的定位误差修正算法第86-105页
    5.1 引言第86-87页
    5.2 人工神经网络第87-90页
        5.2.1 多层感知器第88-89页
        5.2.2 反向传播算法第89-90页
    5.3 遗传算法第90-93页
        5.3.1 遗传算法原理第90-91页
        5.3.2 基于遗传算法的人工神经网络初始参数优化第91-93页
    5.4 基于人工神经网络的定位误差修正算法第93-98页
        5.4.1 基于人工神经网络的定位误差修正算法概述第93-94页
        5.4.2 误差估计人工神经网络构建第94-96页
        5.4.3 基于人工神经网络的定位误差修正过程第96-98页
    5.5 实验结果与结果分析第98-102页
    5.6 与先进WLAN位置指纹定位系统比较第102-103页
    5.7 本章小结第103-105页
结论第105-107页
参考文献第107-118页
攻读博士学位期间所发表的论文及其他成果第118-121页
致谢第121-122页
个人简历第122页

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