基于WiFi的室内定位技术研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展与研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 当前室内定位技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 室内定位技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基于WiFi的室内定位技术概述 | 第14-30页 |
| 2.1 WiFi基础知识介绍 | 第14-20页 |
| 2.1.1 WiFi网络的基本组成 | 第14-15页 |
| 2.1.2 WiFi网络拓扑结构 | 第15-16页 |
| 2.1.3 无线信号的室内传播模型 | 第16-17页 |
| 2.1.4 RSSI数据处理 | 第17-20页 |
| 2.2 基于WiFi的室内无线定位技术 | 第20-24页 |
| 2.3 位置指纹定位法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 位置指纹定位法原理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 位置指纹数据库 | 第25页 |
| 2.3.3 典型匹配算法 | 第25-28页 |
| 2.3.4 位置指纹定位法性能评价指标 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于多隶属关系的指纹库分类算法 | 第30-42页 |
| 3.1 传统位置指纹定位法局限性分析与相关研究 | 第30-31页 |
| 3.2 基于多隶属关系的指纹库分类算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 相关算法介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于多隶属关系的指纹库分类算法分析 | 第32-34页 |
| 3.3 算法仿真与性能分析 | 第34-41页 |
| 3.3.1 仿真环境 | 第35页 |
| 3.3.2 阈值的选取 | 第35-39页 |
| 3.3.3 算法性能分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于分方向AP加权的位置指纹定位法 | 第42-51页 |
| 4.1 传统WKNN算法的不足与相关研究 | 第42-43页 |
| 4.2 基于分方向AP加权的WKNN算法 | 第43-47页 |
| 4.3 算法仿真与性能分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于Android的室内定位系统设计 | 第51-62页 |
| 5.1 开发平台介绍 | 第51-52页 |
| 5.1.1 Android操作系统 | 第51-52页 |
| 5.1.2 Eclipse开发工具 | 第52页 |
| 5.2 系统设计目标 | 第52-53页 |
| 5.3 定位系统设计 | 第53-58页 |
| 5.3.1 系统总体架构 | 第53页 |
| 5.3.2 客户端设计 | 第53-57页 |
| 5.3.3 服务器端设计 | 第57-58页 |
| 5.4 系统运行效果 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
