基于模糊推理的室内定位方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究的价值和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目标和主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 室内定位方法概述与分析 | 第16-26页 |
| 2.1 室内定位技术 | 第16-19页 |
| 2.2 室内定位算法分析和比较 | 第19-25页 |
| 2.2.1 常见室内定位算法 | 第19-22页 |
| 2.2.2 位置指纹定位方法 | 第22-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 模糊理论与模糊推理系统 | 第26-41页 |
| 3.1 模糊数学的产生和发展 | 第26-27页 |
| 3.2 模糊集合理论基础 | 第27-32页 |
| 3.2.1 经典集合与特征函数 | 第27页 |
| 3.2.2 模糊集合与隶属度函数 | 第27-29页 |
| 3.2.3 模糊集合的运算 | 第29-31页 |
| 3.2.4 模糊数 | 第31-32页 |
| 3.2.5 模糊命题与模糊逻辑 | 第32页 |
| 3.3 模糊推理的过程及特点 | 第32-35页 |
| 3.3.1 模糊推理概述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 语言变量 | 第33页 |
| 3.3.3 模糊规则库 | 第33-34页 |
| 3.3.4 模糊蕴涵算子 | 第34-35页 |
| 3.4 模糊推理系统构成 | 第35-40页 |
| 3.4.1 模糊推理系统的分类 | 第35-36页 |
| 3.4.2 模糊推理系统的结构 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于模糊推理的室内定位算法 | 第41-68页 |
| 4.1 模糊推理加权KNN算法 | 第41-48页 |
| 4.1.1 模糊推理加权KNN算法原理 | 第41-42页 |
| 4.1.2 模糊推理加权KNN算法的实现 | 第42-44页 |
| 4.1.3 仿真结果对比 | 第44-48页 |
| 4.2 基于模糊推理的室内定位算法 | 第48-58页 |
| 4.2.1 模糊隶属度函数的划分 | 第49-50页 |
| 4.2.2 模糊器的实现 | 第50页 |
| 4.2.3 模糊规则的生成 | 第50-52页 |
| 4.2.4 模糊推理的实现 | 第52-53页 |
| 4.2.5 解模糊方法 | 第53-58页 |
| 4.3 实验仿真结果及分析 | 第58-67页 |
| 4.3.1 不同算法的对比 | 第59-61页 |
| 4.3.2 模糊划分数量的影响 | 第61-62页 |
| 4.3.3 指纹节点数量的影响 | 第62-64页 |
| 4.3.4 DoI参数对定位误差的影响 | 第64-65页 |
| 4.3.5 不同噪声下的定位误差对比 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 工作总结 | 第68页 |
| 5.2 论文展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
