基于WiFi的室内无线定位技术研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 室内定位国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 室内定位技术现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 室内定位算法现状 | 第12-13页 |
| 1.3 WiFi通信技术 | 第13-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 室内定位的相关技术 | 第16-29页 |
| 2.1 室内定位技术分类 | 第16-19页 |
| 2.1.1 红外线定位技术 | 第16-17页 |
| 2.1.2 RFID定位技术 | 第17-18页 |
| 2.1.3 UWB定位技术 | 第18页 |
| 2.1.4 WiFi定位技术 | 第18-19页 |
| 2.2 定位方法分类 | 第19-25页 |
| 2.2.1 基于传播过程的定位 | 第19-24页 |
| 2.2.2 基于辅助终端的定位 | 第24-25页 |
| 2.3 定位算法分类 | 第25-29页 |
| 2.3.1 与测距有关的定位算法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 与测距无关的定位算法 | 第27-29页 |
| 第3章 室内RSSI特性分析与处理 | 第29-42页 |
| 3.1 RSSI传播模型分析 | 第29-31页 |
| 3.2 RSSI测量误差来源 | 第31-33页 |
| 3.3 RSSI信号处理方法 | 第33-41页 |
| 3.3.1 静态下RSSI的信号处理法 | 第33-40页 |
| 3.3.2 动态下RSSI的信号处理法 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于位置指纹的定位算法 | 第42-53页 |
| 4.1 最近邻算法（NN） | 第43-44页 |
| 4.2 K近邻算法（KNN） | 第44-45页 |
| 4.3 改进的K加权近邻算法（K-WKNN） | 第45-52页 |
| 4.3.1 k-means聚类下位置指纹库的建立 | 第46-49页 |
| 4.3.2 优化的K加权近邻算法 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 WiFi室内定位软件的设计与实现 | 第53-75页 |
| 5.1 定位系统方案设计 | 第53-54页 |
| 5.2 定位系统的原型架构 | 第54-55页 |
| 5.3 位置指纹库建立功能模块 | 第55-60页 |
| 5.3.1 定位区域划分及热点标签部署模块 | 第55-56页 |
| 5.3.2 数据采集模块 | 第56-57页 |
| 5.3.3 数据处理模块 | 第57-59页 |
| 5.3.4 无线通信模块 | 第59-60页 |
| 5.4 在线定位模块建立 | 第60-63页 |
| 5.4.1 当前WiFi信号采集模块 | 第61-62页 |
| 5.4.2 实时定位模块 | 第62-63页 |
| 5.5 数据库创建 | 第63-68页 |
| 5.5.1 位置指纹数据库 | 第64-66页 |
| 5.5.2 地图数据库 | 第66-67页 |
| 5.5.3 位置服务日志数据库 | 第67页 |
| 5.5.4 数据库的操作接口 | 第67-68页 |
| 5.6 界面设计与实现 | 第68-74页 |
| 5.6.1 室内地图的选择 | 第68-69页 |
| 5.6.2 区域规划模块实现 | 第69-70页 |
| 5.6.3 热点部署模块实现 | 第70-71页 |
| 5.6.4 实时位置模块实现 | 第71-72页 |
| 5.6.5 地理围栏子模块的实现 | 第72-73页 |
| 5.6.6 运动轨迹模块的实现 | 第73-74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 结论 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第81页 |
