| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTARCT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 引言 | 第15-17页 |
| 1.1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.1.2 室内定位技术发展及研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2 室内定位技术 | 第17-20页 |
| 1.2.1 红外线室内定位技术 | 第17页 |
| 1.2.2 超声波室内定位技术 | 第17-18页 |
| 1.2.3 蓝牙室内定位技术 | 第18-19页 |
| 1.2.4 射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)室内定位技术 | 第19页 |
| 1.2.5 超宽带(Ultra Wide Band,UWB)室内定位技术 | 第19页 |
| 1.2.6 WiFi室内定位技术 | 第19页 |
| 1.2.7 ZigBee室内定位技术 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的内容和组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 基于WLAN室内定位算法理论 | 第21-40页 |
| 2.1 WLAN网络结构 | 第21-23页 |
| 2.1.1 自组织型WLAN | 第21-22页 |
| 2.1.2 基础结构型WLAN | 第22-23页 |
| 2.2 WLAN室内定位算法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 基于到达时间的定位方法 | 第23页 |
| 2.2.2 基于到达时间差的定位方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于到达角度的定位方法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 基于接收信号强度的定位方法 | 第25-26页 |
| 2.2.5 室内定位技术比较 | 第26-27页 |
| 2.3 基于RSSI的室内定位 | 第27-37页 |
| 2.3.1 传播模型法 | 第27-29页 |
| 2.3.2 位置指纹法 | 第29-37页 |
| 2.4 室内定位精度的主要影响因素 | 第37-38页 |
| 2.4.1 多径效应 | 第37-38页 |
| 2.4.2 阴影效应 | 第38页 |
| 2.4.3 不同接收设备差异 | 第38页 |
| 2.4.4 其他因素 | 第38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于角度估计的WLAN室内定位算法实现研究 | 第40-58页 |
| 3.1 基于角度估计的WLAN室内定位原理 | 第40-46页 |
| 3.1.1 KNN估计矩形小区域 | 第40-41页 |
| 3.1.2 LSSVM训练角度信息 | 第41-43页 |
| 3.1.3 SVM优化参数的选取 | 第43-45页 |
| 3.1.4 估计角度 | 第45-46页 |
| 3.2 仿真分析 | 第46-47页 |
| 3.3 实验验证 | 第47-57页 |
| 3.3.1 接收信号强度特性 | 第47-50页 |
| 3.3.2 终端差异相关分析 | 第50-51页 |
| 3.3.3 机房实验 | 第51-54页 |
| 3.3.4 典型办公场所 | 第54-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 4.1 工作总结 | 第58页 |
| 4.2 后续工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第65-66页 |
