| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 国内外对室内定位技术的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 现有技术存在的问题 | 第11页 |
| 1.4 本文主要工作及组织结构 | 第11-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 基于地磁场定位技术中的模型 | 第14-17页 |
| 2.1.1 坐标系模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 运动学模型 | 第15页 |
| 2.1.3 传感器观测模型 | 第15-17页 |
| 2.2 粒子滤波算法基础 | 第17-22页 |
| 2.2.1 动态系统的状态空间模型 | 第17页 |
| 2.2.2 贝叶斯滤波原理 | 第17-19页 |
| 2.2.3 蒙特卡罗方法 | 第19-20页 |
| 2.2.4 贝叶斯重要性采样和序贯重要性采样 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 磁强计和室内地磁场特性 | 第23-31页 |
| 3.1 智能手机磁强计特性 | 第23-25页 |
| 3.1.1 磁传感器采集地磁指纹原理 | 第23-25页 |
| 3.1.2 磁传感器测量误差分析 | 第25页 |
| 3.2 室内地磁场主要分布特征 | 第25-27页 |
| 3.2.1 室内地磁场特性 | 第25-26页 |
| 3.2.2 室内地磁场模型 | 第26-27页 |
| 3.3 室内地磁场影响因素及噪声模型 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 改进的粒子滤波算法 | 第31-48页 |
| 4.1 粒子滤波基本原理 | 第31-35页 |
| 4.1.1 粒子滤波的缺点 | 第33-35页 |
| 4.2 基于粒子滤波的室内定位系统实现 | 第35-39页 |
| 4.2.1 定位系统的不足 | 第38-39页 |
| 4.3 改进的基于观测路径相似性采样的粒子滤波算法 | 第39-41页 |
| 4.4 改进的进化重采样粒子滤波算法 | 第41-44页 |
| 4.4.1 进化策略基本原理 | 第41-42页 |
| 4.4.2 改进的进化重采样粒子滤波算法 | 第42-44页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于地磁场和智能手机的室内定位系统 | 第48-55页 |
| 5.1 定位目标行为估算模型 | 第48-49页 |
| 5.2 混合地磁指纹匹配模型 | 第49-50页 |
| 5.3 滤波发散问题 | 第50-51页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第60-61页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |