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基于WiFi和惯性传感器融合的室内定位算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 研究背景和意义第16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
    1.3 本文研究的主要内容及结构第19-22页
        1.3.1 本文主要研究内容及创新点第19-20页
        1.3.2 论文组织结构第20-22页
第二章 基于WiFi和惯性传感器的定位技术理论研究第22-36页
    2.1 室内无线定位方法第22-27页
        2.1.1 几何测量法第22-27页
        2.1.2 场景分析法第27页
    2.2 WiFi位置指纹定位原理第27-30页
    2.3 基于惯性传感器的室内定位算法第30-34页
        2.3.1 基于加速度二次积分法第31-32页
        2.3.2 行人航迹推算算法第32-34页
    2.4 总结第34-36页
第三章 基于WiFi和惯性传感器的定位算法设计第36-56页
    3.1 WiFi信号特性分析第36-39页
        3.1.1 信号RSSI时变性第36-37页
        3.1.2 RSSI与位置的关系第37-39页
    3.2 基于仿射传播聚类的改进型WKNN位置指纹算法设计第39-44页
        3.2.1 聚类特征提取第39-41页
        3.2.2 仿射传播聚类优化指纹库第41-42页
        3.2.3 粗匹配策略第42-43页
        3.2.4 改进的WKNN算法第43-44页
    3.3 行人航迹推算算法第44-52页
        3.3.1 信号采集第44-46页
        3.3.2 信号滤波第46-47页
        3.3.3 行人步频检测第47-50页
        3.3.4 步长估计第50-52页
    3.4 WiFi与惯性传感器融合定位算法设计第52-55页
    3.5 总结第55-56页
第四章 室内定位算法仿真与分析第56-68页
    4.1 室内定位系统性能评估指标第56-57页
    4.2 WiFi位置指纹定位性能分析第57-62页
        4.2.1 聚类结果分析第57-60页
        4.2.2 WiFi定位算法性能分析第60-62页
    4.3 PDR算法性能分析第62-65页
        4.3.1 步频检测算法测试第62-65页
        4.3.2 步长估计第65页
    4.4 融合定位效果第65-67页
    4.5 总结第67-68页
第五章 基于室内定位的空巢老人监护关怀系统第68-82页
    5.1 系统需求分析第68页
    5.2 Android平台简介第68-70页
    5.3 系统设计第70-75页
        5.3.1 系统硬件第71页
        5.3.2 客户端软件设计第71-73页
        5.3.3 数据库设计第73-75页
    5.4 系统核心模块实现第75-78页
        5.4.1 定位模块总体设计第75-76页
        5.4.2 WiFi定位过程第76页
        5.4.3 传感器数据处理第76-78页
        5.4.4 WiFi定位和PDR融合第78页
    5.5 系统实现与测试第78-81页
    5.6 总结第81-82页
第六章 总结与展望第82-84页
    6.1 总结第82页
    6.2 展望第82-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-90页
作者简介第90-91页

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