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基于位置指纹的政务服务中心室内定位系统

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 选题的背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 典型的室内定位系统第11-12页
        1.2.2 典型的WiFi室内定位系统第12-13页
        1.2.3 近年来室内定位技术的部分研究成果第13页
    1.3 本文的研究目的和内容第13-14页
    1.4 论文的组织结构第14-17页
第二章 室内定位技术综述第17-25页
    2.1 常见的室内定位系统第17-20页
        2.1.1 WiFi定位系统第17页
        2.1.2 RFID定位系统第17-18页
        2.1.3 外线定位系统第18页
        2.1.4 蓝牙定位系统第18页
        2.1.5 ZigBee定位系统第18-19页
        2.1.6 超声波定位系统第19页
        2.1.7 定位系统比较第19-20页
    2.2 室内定位方法第20-24页
        2.2.1 和距离相关的定位方法第20-22页
        2.2.2 基于位置指纹的定位方法第22-23页
        2.2.3 定位方法评价标准和比较第23-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 基于位置指纹定位方法的系统研究第25-39页
    3.1 位置指纹定位方法的基本原理和定位流程第25-26页
    3.2 位置指纹信息滤波方法第26-29页
        3.2.1 均值法第27页
        3.2.2 高斯滤波法第27-28页
        3.2.3 卡尔曼滤波第28-29页
        3.2.4 数据处理算法的比较与选择第29页
    3.3 定位算法第29-32页
        3.3.1 最近邻法第30页
        3.3.2 加权K近邻算法第30-31页
        3.3.3 朴素贝叶斯法第31-32页
        3.3.4 定位算法的比较与选择第32页
    3.4 RSSI不确定性分析第32-37页
        3.4.1 多径传播对于RSS的影响第33-34页
        3.4.2 室内设施对RSS的影响第34-36页
        3.4.3 设备差异对RSS的影响第36-37页
    3.5 本章小结第37-39页
第四章 一种基于AP信号波动幅度的WKNN算法第39-53页
    4.1 基于AP信号波动幅度的WKNN算法第39-43页
        4.1.1 算法描述第39-41页
        4.1.2 算法实现过程第41-42页
        4.1.3 算法的复杂度对比第42-43页
    4.2 算法实验第43-52页
        4.2.1 基于特定参数下算法的定位精度第43-47页
        4.2.2 位置指纹采样次数对算法的影响第47-48页
        4.2.3 不同AP数目对算法的影响第48-50页
        4.2.4 人流量对算法的影响第50-52页
    4.3 本章小结第52-53页
第五章 政务服务中心室内定位系统设计与实现第53-73页
    5.1 系统可行性分析第53页
        5.1.1 技术可行性第53页
        5.1.2 经济可行性第53页
    5.2 系统功能需求第53-55页
    5.3 定位系统的整体架构第55-58页
        5.3.1 C/S设计模式第55页
        5.3.2 系统架构的总体设计第55-57页
        5.3.3 系统开发接口介绍第57-58页
    5.4 系统的设计与实现第58-66页
        5.4.1 客户端第58-62页
        5.4.2 服务器端第62-65页
        5.4.3 系统数据库第65-66页
        5.4.4 系统界面第66页
    5.5 系统的测试第66-71页
        5.5.1 实验环境及设备第66-67页
        5.5.2 实验设计第67-68页
        5.5.3 功能测试第68-69页
        5.5.4 实验结果与数据分析第69-71页
    5.6 本章小结第71-73页
总结和展望第73-74页
参考文献第74-78页
致谢第78页

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