基于WLAN信号强度指纹的室内定位技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景和目的 | 第10-13页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2.2 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外发展及研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 室内定位技术 | 第13-14页 |
| 1.3.2 WLAN室内定位技术 | 第14-16页 |
| 1.3.3 信号强度指纹定位技术 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第17-20页 |
| 第2章 WLAN信号强度指纹库的构建 | 第20-32页 |
| 2.1 信号强度指纹定位方法 | 第20-22页 |
| 2.1.1 位置定位技术选择 | 第20-21页 |
| 2.1.2 位置指纹定位过程 | 第21-22页 |
| 2.2 信号强度指纹库的构建 | 第22-30页 |
| 2.2.1 实验环境构建及方案 | 第22-23页 |
| 2.2.2 指纹信号的数据采集 | 第23-25页 |
| 2.2.3 指纹数据的测量误差 | 第25-27页 |
| 2.2.4 指纹数据的误差处理 | 第27-29页 |
| 2.2.5 指纹信号的数据存储 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 WLAN信号指纹库数据处理 | 第32-44页 |
| 3.1 指纹库数据的不确定性分析 | 第32-35页 |
| 3.1.1 数据不确定性 | 第33-34页 |
| 3.1.2 数据特征分析 | 第34-35页 |
| 3.2 基于高斯云模型的指纹数据处理 | 第35-43页 |
| 3.2.1 高斯云的特征分析 | 第35-37页 |
| 3.2.2 高斯云的分布分析 | 第37-39页 |
| 3.2.3 高斯云的模型构建 | 第39-40页 |
| 3.2.4 高斯云的模型分析 | 第40-42页 |
| 3.2.5 信号指纹数据处理 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 室内信号指纹匹配定位改进方法 | 第44-56页 |
| 4.1 实时观测数据的Bootstrap估计 | 第44-48页 |
| 4.1.1 Bootstrap参数估计分析 | 第44-46页 |
| 4.1.2 信号特征提取实时性分析 | 第46-48页 |
| 4.2 室内指纹匹配定位算法的改进 | 第48-51页 |
| 4.2.1 指纹信号的相似性分析 | 第48-49页 |
| 4.2.2 指纹匹配定位算法改进 | 第49-51页 |
| 4.3 实验结果处理及分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
