| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 指纹定位技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 行人航迹推算定位研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 多元定位的位置感知信息融合 | 第14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-18页 |
| 第2章 指纹定位技术与惯性传感器定位技术综述 | 第18-28页 |
| 2.1 指纹定位技术 | 第18-22页 |
| 2.1.1 离线阶段数据库建立 | 第18-21页 |
| 2.1.2 在线阶段位置指纹匹配算法 | 第21-22页 |
| 2.2 惯性传感器定位技术 | 第22-26页 |
| 2.2.1 连续积分模型 | 第23页 |
| 2.2.2 航迹推算模型 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于WLAN RSS和磁场强度的融合指纹定位机制 | 第28-40页 |
| 3.1 WLAN RSS的特性分析 | 第28-30页 |
| 3.1.1 空间相关性研究 | 第28-29页 |
| 3.1.2 时间相关性研究 | 第29-30页 |
| 3.2 磁场强度特性分析 | 第30-31页 |
| 3.2.1 空间相关性研究 | 第30-31页 |
| 3.2.2 时间相关性研究 | 第31页 |
| 3.3 基于WLAN RSS与磁场强度的融合定位机制 | 第31-37页 |
| 3.3.1 融合指纹定位原理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 WLAN RSS与磁场强度的指纹库建立 | 第32-34页 |
| 3.3.3 基于AdaBoost的指纹匹配算法 | 第34-37页 |
| 3.4 性能评估 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 指纹定位与行人航迹推算融合定位机制 | 第40-52页 |
| 4.1 融合定位系统结构 | 第40-41页 |
| 4.2 行人航迹推算模型 | 第41-44页 |
| 4.2.1 步频检测方法 | 第41-44页 |
| 4.2.2 步长检测方法 | 第44页 |
| 4.3 基于粒子滤波的指纹定位与行人航迹推算融合定位 | 第44-50页 |
| 4.3.1 粒子滤波基本原理 | 第44-46页 |
| 4.3.2 基于粒子滤波的指纹定位与行人航迹推算定位的融合定位方法 | 第46-50页 |
| 4.4 性能评估 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 指纹定位与PDR融合定位系统的设计与实现 | 第52-72页 |
| 5.1 系统总体架构 | 第52-54页 |
| 5.1.1 定位系统流程 | 第53-54页 |
| 5.2 定位系统客户端的设计与实现 | 第54-62页 |
| 5.2.1 定位系统客户端总体结构 | 第54-57页 |
| 5.2.2 数据传输模块 | 第57页 |
| 5.2.3 传感器管理模块 | 第57-58页 |
| 5.2.4 数据采集模块 | 第58-60页 |
| 5.2.5 行人航迹推算定位模块 | 第60-62页 |
| 5.3 定位系统服务器的设计与实现 | 第62-68页 |
| 5.3.1 定位系统服务器的总体结构 | 第62-63页 |
| 5.3.2 定位请求处理模块 | 第63-65页 |
| 5.3.3 指纹定位模块 | 第65-66页 |
| 5.3.4 粒子滤波模块 | 第66-68页 |
| 5.4 定位实验 | 第68-70页 |
| 5.4.1 定位实验环境 | 第68-69页 |
| 5.4.2 定位系统结果 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
