| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 典型室内定位系统 | 第11-13页 |
| 1.2.2 典型WLAN指纹室内定位系统 | 第13-14页 |
| 1.3 WLAN指纹法室内定位技术面临的挑战 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.5 本文的结构 | 第15-17页 |
| 第二章 WLAN指纹室内定位技术的理论基础 | 第17-28页 |
| 2.1 WLAN信号强度的特征 | 第17-19页 |
| 2.1.1 时间分布特性 | 第17-18页 |
| 2.1.2 RSS均值与采样点数目的关系 | 第18页 |
| 2.1.3 距离特性 | 第18-19页 |
| 2.1.4 移动终端天线方向对RSS的影响 | 第19页 |
| 2.2 WLAN指纹室内定位系统概述 | 第19-21页 |
| 2.3 WLAN指纹室内定位技术分类 | 第21-22页 |
| 2.4 典型WLAN指纹定位算法 | 第22-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 降低终端差异性算法研究 | 第28-39页 |
| 3.1 移动智能终端信号差异概述 | 第28-29页 |
| 3.2 不同移动定位终端的接收AP的RSS的差异性 | 第29页 |
| 3.3 指纹差值法 | 第29-30页 |
| 3.4 加权余弦相似度算法 | 第30-35页 |
| 3.4.1 KNN算法与余弦相似度算法的比较 | 第30-32页 |
| 3.4.2 余弦相似度在室内定位中的机理 | 第32-33页 |
| 3.4.3 加权余弦相似度算法 | 第33-34页 |
| 3.4.4 权重值的选择 | 第34-35页 |
| 3.5 算法仿真分析 | 第35-38页 |
| 3.5.1 实验场景 | 第35页 |
| 3.5.2 指纹库的建立 | 第35-36页 |
| 3.5.3 算法的定位精度 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 便携式室内定位系统的开发 | 第39-53页 |
| 4.1 开发平台介绍 | 第39-40页 |
| 4.1.1 Android开发平台 | 第39页 |
| 4.1.2 Eclipse介绍 | 第39-40页 |
| 4.1.3 Qt介绍 | 第40页 |
| 4.2 便携式定位系统总体设计 | 第40-41页 |
| 4.3 便携式定位系统实现的过程 | 第41-42页 |
| 4.4 移动定位终端开发 | 第42-45页 |
| 4.4.1 采集模块 | 第43-44页 |
| 4.4.2 数据交互 | 第44-45页 |
| 4.4.3 地图显示模块 | 第45页 |
| 4.5 服务器开发 | 第45-49页 |
| 4.5.1 获取本机的IP地址 | 第47页 |
| 4.5.2 数据交互 | 第47-48页 |
| 4.5.3 服务器显示模块 | 第48-49页 |
| 4.6 系统性能测试 | 第49-52页 |
| 4.6.1 系统部署 | 第49页 |
| 4.6.2 系统测试 | 第49-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |