| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 基于测距的多点协作定位 | 第10-12页 |
| 1.1.2 基于测向方式的多天线协助定位 | 第12-13页 |
| 1.1.3 卫星定位(RDSS) | 第13页 |
| 1.1.4 基于地理指纹(fingerprint)的定位技术 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 参考文献 | 第16-18页 |
| 第二章 基于WLAN信号指纹的室内定位技术 | 第18-32页 |
| 2.1 室内定位相关知识与技术 | 第18-21页 |
| 2.1.1 室内RSS传播模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 匹配算法相关知识 | 第19-21页 |
| 2.2 匹配区域划分 | 第21-25页 |
| 2.2.1 静态区域划分方式 | 第21-24页 |
| 2.2.1.1 指纹建立阶段 | 第22页 |
| 2.2.1.2 特征生成阶段 | 第22-23页 |
| 2.2.1.3 位置估计阶段 | 第23-24页 |
| 2.2.2 动态区域划分方式 | 第24-25页 |
| 2.3 基于强度排序的地理指纹匹配算法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 数据采集阶段 | 第26页 |
| 2.3.2 数据匹配阶段 | 第26-28页 |
| 2.3.2.1 最长公共子序列定义 | 第26-27页 |
| 2.3.2.2 最长公共子序列求解 | 第27-28页 |
| 2.4 仿真分析 | 第28-30页 |
| 2.4.1 基于K-NN的地理指纹定位精度分析 | 第28-30页 |
| 2.4.2 基于强度排序的位置估计分析 | 第30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 2.6 参考文献 | 第31-32页 |
| 第三章 基于fingerprint的复杂室外环境信源位置估计 | 第32-60页 |
| 3.1 基于测距方式的室外定位技术 | 第32-40页 |
| 3.1.1 基于最小二乘法与TOA系统的位置估计 | 第33-34页 |
| 3.1.2 TOA系统下的NLOS噪声影响 | 第34-35页 |
| 3.1.3 NLOS径识别 | 第35-37页 |
| 3.1.3.1 分组决策 | 第35-37页 |
| 3.1.3.2 加权排序 | 第37页 |
| 3.1.4 信源定位结果重构技术 | 第37-38页 |
| 3.1.5 性能分析 | 第38-40页 |
| 3.2 基于地理指纹的复杂室外环境信源位置估计 | 第40-58页 |
| 3.2.1 信号RSSI特征及其特性 | 第41-42页 |
| 3.2.2 信号信道冲激响应与信道频率响应 | 第42-44页 |
| 3.2.3 实测数据采集设备介绍 | 第44页 |
| 3.2.4 基于K-Means的核心特征提取方法 | 第44-48页 |
| 3.2.4.1 K-Means算法 | 第45-47页 |
| 3.2.4.2 二分K-Means算法 | 第47-48页 |
| 3.2.4.3 基于K-Means算法的CFR特征提取方法 | 第48页 |
| 3.2.5 基于DBSCAN的核心特征提取方法 | 第48-50页 |
| 3.2.6 稀疏接收天线场景下的多特征联合匹配算法 | 第50-58页 |
| 3.2.6.1 基于欧式距离与最近邻准则的CFR特征匹配方法 | 第50-51页 |
| 3.2.6.2 基于趋势匹配的CFR特征匹配方法 | 第51-52页 |
| 3.2.6.3 特征向量趋势匹配度定义 | 第52-54页 |
| 3.2.6.4 基于趋势匹配方法的时间稳定性与地理区分度 | 第54-55页 |
| 3.2.6.5 基于RSSI与CFR联合特征的地理指纹定位 | 第55-58页 |
| 3.3 小结 | 第58-59页 |
| 3.4 参考文献 | 第59-60页 |
| 第四章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 4.1 论文总结 | 第60-61页 |
| 4.2 未来研究展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第64页 |
