基于弱多径效应识别的室内定位方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 基于测距的室内定位解决方案 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于信号到达角度的室内定位解决方案 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于指纹的室内定位解决方案 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 2 室内定位相关技术 | 第16-23页 |
| 2.1 基础概念 | 第16页 |
| 2.2 室内定位技术 | 第16-19页 |
| 2.3 从RSSI到CSI | 第19-22页 |
| 2.3.1 无线信号传输模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 RSSI信号特性 | 第20-21页 |
| 2.3.3 CSI信号特性 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 弱多径效应判别模型 | 第23-34页 |
| 3.1 问题描述 | 第23页 |
| 3.2 数据采集 | 第23-24页 |
| 3.3 特征提取 | 第24-26页 |
| 3.3.1 信道脉冲响应 | 第24-25页 |
| 3.3.2 信道频率响应 | 第25-26页 |
| 3.4 弱多径效应判别模型 | 第26-28页 |
| 3.5 实验验证 | 第28-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 融合CSI和RSSI的室内定位方法 | 第34-42页 |
| 4.1 问题描述 | 第34页 |
| 4.2 数据预处理 | 第34-37页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波 | 第35-37页 |
| 4.2.2 RSSI信号滤波 | 第37页 |
| 4.3 弱多径效应判别 | 第37-38页 |
| 4.4 距离估计 | 第38-39页 |
| 4.5 定位 | 第39-41页 |
| 4.5.1 三边测量法 | 第39页 |
| 4.5.2 分步定位法 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于弱多径效应判别的室内定位系统 | 第42-52页 |
| 5.1 系统架构 | 第42-43页 |
| 5.2 系统的软件 | 第43-45页 |
| 5.2.1 CSI Tool | 第43-44页 |
| 5.2.2 Visual CSI简化版 | 第44-45页 |
| 5.3 三种典型室内环境中的定位性能 | 第45-51页 |
| 5.3.1 距离估计 | 第46-47页 |
| 5.3.2 定位精度 | 第47-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第59页 |
