| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 Wi-Fi室内定位相关理论与技术 | 第17-36页 |
| 2.1 室内定位估计方法 | 第18-23页 |
| 2.1.1 信号强度 | 第19页 |
| 2.1.2 信号到达时间 | 第19-20页 |
| 2.1.3 信号到达时间差 | 第20-22页 |
| 2.1.4 信号到达角度 | 第22-23页 |
| 2.2 基于传播模型的定位算法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 三角质心法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 双曲线定位法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 最小二乘法 | 第25-26页 |
| 2.3 信道状态信息 | 第26-29页 |
| 2.3.1 信道状态信息估计 | 第26-27页 |
| 2.3.2 CSI应用发展 | 第27-29页 |
| 2.4 kNN算法与朴素贝叶斯算法 | 第29-32页 |
| 2.4.1 kNN算法原理 | 第29-31页 |
| 2.4.2 朴素贝叶斯算法原理 | 第31-32页 |
| 2.5 CSI特征值提取与PCA | 第32-35页 |
| 2.5.1 CSI特征值提取 | 第32-33页 |
| 2.5.2 主成分分析 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 CSI-MIMO室内定位 | 第36-48页 |
| 3.1 算法模型 | 第36-37页 |
| 3.2 CSIMIMO-AMP算法 | 第37-39页 |
| 3.3 CSIMIMO算法 | 第39-41页 |
| 3.4 CSIMIMO-AMP2算法 | 第41-43页 |
| 3.5 CSIMIMO-EIGEN算法 | 第43-44页 |
| 3.6 基于CSIMIMO-AMP2与CSIMIMO-EIGEN的定位算法 | 第44-47页 |
| 3.6.1 基于CSIMIMO-AMP2的kNN算法 | 第44-45页 |
| 3.6.2 基于CSIMIMO-AMP2的Bayes算法 | 第45-46页 |
| 3.6.3 基于CSIMIMO-EIGEN的kNN与Bayes算法 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于CSI-MIMO室内定位实验 | 第48-67页 |
| 4.1 实验环境搭建 | 第48-52页 |
| 4.2 四种定位估计算法的定位效果对比 | 第52-55页 |
| 4.3 kNN与Bayes定位算法的定位效果对比 | 第55-58页 |
| 4.3.1 kNN与Bayes算法定位误差结果比较 | 第56-57页 |
| 4.3.2 kNN与Bayes算法定位耗时结果比较 | 第57-58页 |
| 4.4 基于CSIMIMO-AMP2与CSIMIMO-EIGEN的室内定位 | 第58-65页 |
| 4.4.1 餐厅场景 | 第58-62页 |
| 4.4.2 走廊场景 | 第62-65页 |
| 4.4.3 不同场景对比分析 | 第65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
