| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 室内定位系统的国内外发展现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构框架 | 第13-14页 |
| 第2章 室内定位工作原理研究 | 第14-26页 |
| 2.1 现有室内定位方案及算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 基于短距离无线通信技术定位方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于惯性导航的室内定位方法 | 第15-16页 |
| 2.2 无线定位的基本技术 | 第16-24页 |
| 2.2.1 基于测距技术的定位算法 | 第17-21页 |
| 2.2.2 与距离无关的定位算法 | 第21-24页 |
| 2.3 现有定位方法存在的问题 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于蓝牙 4.0 室内定位算法 | 第26-38页 |
| 3.1 蓝牙室内定位框架 | 第26-30页 |
| 3.1.1 蓝牙技术特点 | 第26-27页 |
| 3.1.2 蓝牙 4.0 协议栈体系结构 | 第27-28页 |
| 3.1.3 iBeacon技术及工作原理 | 第28-30页 |
| 3.2 无线信号传播模型 | 第30-32页 |
| 3.2.1 自由空间传播 | 第30页 |
| 3.2.2 阴影衰落模型 | 第30-31页 |
| 3.2.3 无线信号传播模型拟合方法 | 第31-32页 |
| 3.3 RSSI数据信息处理策略 | 第32-34页 |
| 3.3.1 中值滤波 | 第33页 |
| 3.3.2 高斯均值滤波 | 第33页 |
| 3.3.3 卡尔曼滤波 | 第33-34页 |
| 3.4 基于无线信号定位 | 第34-38页 |
| 3.4.1 三边测量法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 三角测量法 | 第35-36页 |
| 3.4.3 质心算法 | 第36页 |
| 3.4.4 极大似然估计法 | 第36-38页 |
| 第4章 基于聚类分析优化的距离修正室内定位算法设计 | 第38-54页 |
| 4.1 系统架构 | 第38-39页 |
| 4.2 分段拟合无线信号衰减模型 | 第39-40页 |
| 4.3 聚类分析高斯混合模型优化策略 | 第40-46页 |
| 4.3.1 高斯混合模型 | 第40-42页 |
| 4.3.2 最大期望算法的应用 | 第42-44页 |
| 4.3.3 赤池信息量准则 | 第44-46页 |
| 4.4 修正距离优化的四边定位算法 | 第46-51页 |
| 4.4.1 优化权值的加权质心算法 | 第46-48页 |
| 4.4.2 基于距离修正的室内定位算法 | 第48-50页 |
| 4.4.3 四边定位算法 | 第50-51页 |
| 4.5 基于聚类分析优化的距离修正室内定位算法伪代码 | 第51-54页 |
| 第5章 室内定位系统的实现与实验分析 | 第54-64页 |
| 5.1 系统开发平台 | 第54-55页 |
| 5.2 树莓派连接iBeacon | 第55-56页 |
| 5.3 分段拟合无线信号衰减模型 | 第56-57页 |
| 5.4 RSSI基于聚类分析优化策略的测距实验 | 第57-59页 |
| 5.5 RSSI优化方案的定位实验 | 第59-62页 |
| 5.5.1 非对称环境下定位实验 | 第59-60页 |
| 5.5.2 对称环境下定位实验 | 第60页 |
| 5.5.3 移动终端定位实验 | 第60-62页 |
| 5.6 实验结果分析与小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64页 |
| 6.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |