| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 室内定位系统国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 室内定位系统国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.2 室内定位系统发展趋势 | 第15页 |
| 1.3 本文的研究内容和论文架构 | 第15-17页 |
| 第2章 常用的室内定位技术 | 第17-26页 |
| 2.1 AOA定位 | 第17-18页 |
| 2.2 TOA和TDOA定位 | 第18-19页 |
| 2.3 基于RSSI定位 | 第19-25页 |
| 2.3.1 基于无线信号传播模型的定位算法 | 第19-22页 |
| 2.3.2 基于位置指纹的定位算法 | 第22-25页 |
| 2.4 定位技术性能比较 | 第25-26页 |
| 第3章 位置指纹定位算法的研究 | 第26-55页 |
| 3.1 影响WKNN算法定位精度的因素分析 | 第26-27页 |
| 3.2 影响接收信号强度的主要因素 | 第27-34页 |
| 3.2.1 WIFI信号的时变性对接收信号强度的影响 | 第27-28页 |
| 3.2.2 室内环境对接收信号强度的影响 | 第28-30页 |
| 3.2.3 不同时间段对接收信号强度的影响 | 第30页 |
| 3.2.4 人体遮挡对接收信号强度的影响 | 第30-32页 |
| 3.2.5 采集次数和时间对接收信号强度数据精度的影响 | 第32-34页 |
| 3.3 位置指纹库中RSSI信号的预处理 | 第34-42页 |
| 3.3.1 基于奇异值的一维向量均值滤波技术 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于高斯滤波的一维向量滤波技术 | 第35-36页 |
| 3.3.3 基于邻域均值的指纹库滤波技术 | 第36-38页 |
| 3.3.4 一种基于多线性映射关系的指纹库滤波技术 | 第38-42页 |
| 3.4 基于WKNN对数据滤波算法的定位实验 | 第42-52页 |
| 3.4.1 滤波算法的测试指标 | 第42-43页 |
| 3.4.2 实验的设备及平台选择 | 第43页 |
| 3.4.3 实验环境 | 第43-44页 |
| 3.4.4 滤波算法的匹配拟合误差 | 第44-49页 |
| 3.4.5 算法室内定位精度误差 | 第49-52页 |
| 3.5 基于多线性映射离线数据库的问题和改进 | 第52-55页 |
| 3.5.1 多线性映射离线数据库存在的问题 | 第52-53页 |
| 3.5.2 一种基于多线性位置指纹库滤波的改进算法 | 第53页 |
| 3.5.3 基于离线数据库滤波改进算法的实验验证 | 第53-55页 |
| 第4章 基于WIFI室内定位测试软件设计和实现 | 第55-67页 |
| 4.1 软件的平台选择和模块设计 | 第55-56页 |
| 4.1.1 软件平台的选择 | 第55页 |
| 4.1.2 软件的模块设计 | 第55-56页 |
| 4.2 测试软件界面和功能设计 | 第56-58页 |
| 4.2.1 软件的界面设计和实现 | 第56-57页 |
| 4.2.2 软件的功能设计 | 第57-58页 |
| 4.3 测试软件的功能实现 | 第58-67页 |
| 4.3.1 数据采集模块的实现 | 第58-62页 |
| 4.3.2 数据存储模块的实现 | 第62-63页 |
| 4.3.3 逻辑处理模块的实现 | 第63-64页 |
| 4.3.4 算法测评模块的实现 | 第64-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第67页 |
| 5.2 论文工作展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第73页 |
