基于模糊神经网络的室内位置指纹定位算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 室内定位相关理论概述 | 第15-26页 |
| 2.1 室内定位基本原理 | 第15-19页 |
| 2.1.1 室内定位基本过程 | 第15-16页 |
| 2.1.2 传统室内定位方法 | 第16-19页 |
| 2.2 基于信号指纹的定位方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 信号指纹的基本概念 | 第19页 |
| 2.2.2 信号指纹的定位过程 | 第19-22页 |
| 2.2.3 指纹定位存在的问题 | 第22-23页 |
| 2.3 模糊神经网络理论基础 | 第23-25页 |
| 2.3.1 模糊集合的隶属函数 | 第23-24页 |
| 2.3.2 模糊推理的实现 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 室内定位指纹库的优化改进策略 | 第26-36页 |
| 3.1 信号指纹库的动态采集 | 第26-27页 |
| 3.1.1 专用硬件设备动态指纹采集 | 第26页 |
| 3.1.2 普通无线模块动态指纹采集 | 第26-27页 |
| 3.2 优先级稳定信号指纹预处理 | 第27-31页 |
| 3.2.1 信号指纹预处理方法分析 | 第27-30页 |
| 3.2.2 改进的信号指纹预处理实现步骤 | 第30-31页 |
| 3.3 字典树定位子区域划分 | 第31-35页 |
| 3.3.1 字典树定位子区域划分方法分析 | 第31-34页 |
| 3.3.2 字典树定位子区域划分步骤 | 第34-35页 |
| 3.3.3 时间复杂度分析 | 第35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的位置指纹定位算法 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 模糊神经网络定位模型 | 第36-41页 |
| 4.2.1 Mamdani型模糊神经网络 | 第36-38页 |
| 4.2.2 T-S型模糊神经网络 | 第38-41页 |
| 4.3 基于T-S推理模型的位置指纹定位算法 | 第41-49页 |
| 4.3.1 算法思路 | 第41-45页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第45-47页 |
| 4.3.3 算法伪代码 | 第47-48页 |
| 4.3.4 算法性能分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验仿真系统设计及结果分析 | 第50-61页 |
| 5.1 实验环境 | 第50-52页 |
| 5.1.1 室内定位场景 | 第50页 |
| 5.1.2 ESP8266动态信号指纹采集 | 第50-51页 |
| 5.1.3 算法性能评价指标 | 第51-52页 |
| 5.2 实验方案设计 | 第52-56页 |
| 5.2.1 定位子区域的划分确定 | 第52-53页 |
| 5.2.2 模糊神经网络定位系统的建模 | 第53-56页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第56-60页 |
| 5.3.1 缩放规则性能分析 | 第56-58页 |
| 5.3.2 定位算法性能分析 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 6.1 论文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
