基于位置指纹的室内定位算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文安排 | 第15-16页 |
| 第2章 影响指纹定位的关键因素研究 | 第16-32页 |
| 2.1. 定位工作流程 | 第16-17页 |
| 2.2. 定位匹配算法分析 | 第17-25页 |
| 2.2.1 匹配算法定性分析 | 第18-20页 |
| 2.2.2 匹配算法定量分析 | 第20-23页 |
| 2.2.3 典型匹配算法性能仿真分析 | 第23-25页 |
| 2.3. 影响定位的外部因素分析 | 第25-31页 |
| 2.3.1 室内干扰因素对定位的影响 | 第26-28页 |
| 2.3.2 参考点间距对定位的影响 | 第28-29页 |
| 2.3.3 AP个数对定位误差影响 | 第29-31页 |
| 2.4. 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于聚类的定位效率研究 | 第32-46页 |
| 3.1. 指纹数据库的建立 | 第32-34页 |
| 3.2. 聚类方法分析 | 第34-35页 |
| 3.3. Kmeans聚类处理 | 第35-36页 |
| 3.4.仿真实验及结果分析 | 第36-45页 |
| 3.4.1 仿真实验 | 第37-40页 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 | 第40-45页 |
| 3.5. 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于贝叶斯概率算法的定位精度研究 | 第46-59页 |
| 4.1. 贝叶斯概率算法可改进点分析 | 第46-49页 |
| 4.1.1 贝叶斯概率算法缺陷分析 | 第46-48页 |
| 4.1.2 从问题源头分析可改进点 | 第48-49页 |
| 4.2. 改进贝叶斯法概率算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 基于最强AP共同原理的算法改进 | 第49-50页 |
| 4.2.2 改进后算法的详细描述 | 第50-51页 |
| 4.3.仿真实验及结果分析 | 第51-58页 |
| 4.3.1 改进匹配算法单独仿真 | 第51-55页 |
| 4.3.2 聚类和匹配算法结合仿真 | 第55-58页 |
| 4.4. 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 5.1.论文总结 | 第59-60页 |
| 5.2.工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果 | 第66页 |
