基于指纹和AP选择的WLAN室内定位技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 室内定位的研究现状和发展趋势 | 第14-22页 |
| 1.2.1 室内定位的主要方法 | 第14-17页 |
| 1.2.2 国内外实际应用现状和发展趋势 | 第17-20页 |
| 1.2.3 国内外理论研究现状和发展趋势 | 第20-22页 |
| 1.3 论文主要内容与组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 基于指纹的WLAN室内定位理论 | 第24-38页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 WLAN室内定位技术 | 第24-31页 |
| 2.2.1 WLAN定位基本理论 | 第24-26页 |
| 2.2.2 几何定位模型 | 第26-29页 |
| 2.2.3 指纹定位模型 | 第29-31页 |
| 2.3 位置指纹定位技术 | 第31-37页 |
| 2.3.1 指纹的概念和特征分类 | 第31-33页 |
| 2.3.2 位置指纹定位流程 | 第33-35页 |
| 2.3.3 指纹库数据预处理 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 RSS信号传播特性分析 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 RSS信号统计分布特性研究 | 第38-43页 |
| 3.2.1 采样时长对信号特征的影响 | 第38-39页 |
| 3.2.2 人员走动对信号强度的影响 | 第39-41页 |
| 3.2.3 不同AP的信号特征分析 | 第41-42页 |
| 3.2.4 不同位置的信号特征分析 | 第42-43页 |
| 3.3 定位误差的影响因素研究 | 第43-47页 |
| 3.3.1 无线电传播的复杂性 | 第43-45页 |
| 3.3.2 网格尺寸对误差的影响 | 第45-46页 |
| 3.3.3 AP数量对误差的影响 | 第46-47页 |
| 3.4 基于贝叶斯的特征匹配改进算法设计 | 第47-53页 |
| 3.4.1 确定性指纹匹配算法 | 第47-49页 |
| 3.4.2 概率性指纹匹配算法 | 第49-50页 |
| 3.4.3 改进的贝叶斯特征匹配算法 | 第50-51页 |
| 3.4.4 实验及性能分析 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于信息增益的AP选择改进算法设计 | 第54-64页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 AP选择策略 | 第54-55页 |
| 4.2.1 Max-mean算法 | 第54-55页 |
| 4.2.2 InfoGain算法 | 第55页 |
| 4.3 改进的信息增益AP选择算法 | 第55-63页 |
| 4.3.1 算法原理与流程 | 第56-59页 |
| 4.3.2 信息增益计算 | 第59-60页 |
| 4.3.3 综合可辨识性计算 | 第60页 |
| 4.3.4 实验及性能分析 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 WLAN指纹定位系统设计与实现 | 第64-72页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 系统设计目标 | 第64-65页 |
| 5.3 系统架构设计 | 第65-66页 |
| 5.4 系统部署实现 | 第66-68页 |
| 5.4.1 信号空间网格划分 | 第67-68页 |
| 5.4.2 位置指纹数据库设计 | 第68页 |
| 5.5 系统性能测试 | 第68-70页 |
| 5.5.1 RSS信号采集测试 | 第69页 |
| 5.5.2 特征匹配算法测试 | 第69-70页 |
| 5.5.3 AP选择算法测试 | 第70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
