| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外室内定位技术的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 室内无线定位系统 | 第16-22页 |
| 1.3.1 室内无线定位系统结构与基本工作原理 | 第16-19页 |
| 1.3.2 室内无线信号传输特征 | 第19-22页 |
| 1.4 论文结构 | 第22-23页 |
| 第二章 室内无线定位技术理论基础 | 第23-28页 |
| 2.1 室内无线定位技术基本实现方法 | 第23-25页 |
| 2.1.1 基于测距的无线定位方法 | 第23-24页 |
| 2.1.2 基于非测距的无线定位方法 | 第24-25页 |
| 2.2 室内无线定位的误差分析 | 第25-26页 |
| 2.2.1 多径效应 | 第25-26页 |
| 2.2.2 人体对信号接收强度的影响 | 第26页 |
| 2.2.3 同频干扰 | 第26页 |
| 2.2.4 定位算法的优劣 | 第26页 |
| 2.3 室内无线定位技术精度的评价标准 | 第26-28页 |
| 第三章 相关算法介绍和仿真分析 | 第28-44页 |
| 3.1 蒙特卡洛算法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 蒙特卡洛基本原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 实现步骤 | 第29页 |
| 3.1.3 算法优点 | 第29-30页 |
| 3.2 神经网络的应用 | 第30-32页 |
| 3.2.1 RBF神经网络 | 第30-31页 |
| 3.2.2 RBF神经网络结构与原理 | 第31-32页 |
| 3.3 LANDMARC定位算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 算法系统结构 | 第32-33页 |
| 3.3.2 LANDMARC算法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 算法仿真与性能分析 | 第34-38页 |
| 3.4 VIRE定位算法 | 第38-44页 |
| 3.4.1 VIRE算法原理与布局 | 第39-41页 |
| 3.4.2 仿真分析与算法比较 | 第41-44页 |
| 第四章 基于VIRE的改进室内定位算法分析与仿真 | 第44-63页 |
| 4.1 基于RBF神经网络的改进算法 | 第44-53页 |
| 4.1.1 基于RBF神经网络的路径损耗系数拟合 | 第44-46页 |
| 4.1.2 RBF神经网络的确定 | 第46-48页 |
| 4.1.3 算法分析实现 | 第48-49页 |
| 4.1.4 仿真过程与结果分析 | 第49-50页 |
| 4.1.5 仿真环境 | 第50-53页 |
| 4.2 基于蒙特卡洛的模糊地图阈值选取 | 第53-55页 |
| 4.2.1 阈值选取流程 | 第53页 |
| 4.2.2 马尔科夫链蒙特卡洛阈值模拟 | 第53-55页 |
| 4.3 基于最小二乘法的支持向量机 | 第55-63页 |
| 4.3.1 最小二乘支持向量机曲线拟合分析 | 第55-57页 |
| 4.3.2 实验仿真与分析 | 第57-61页 |
| 4.3.3 基于最小二乘支持向量机的改进算法结果分析 | 第61-63页 |
| 第五章 室内定位系统实现 | 第63-71页 |
| 5.1 系统硬件平台搭建 | 第63-66页 |
| 5.2 系统软件实现 | 第66-69页 |
| 5.3 实验场景布置与测试结果分析 | 第69-71页 |
| 总结与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |