基于移动终端的室内定位算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第—章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 室外定位发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 室内定位研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 移动终端发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论与知识研究 | 第18-27页 |
| 2.1 典型室内定位方法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 TOA定位法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 AOA定位法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 TDOA定位法 | 第20-21页 |
| 2.1.4 RSSI定位法 | 第21页 |
| 2.2 移动终端平台概述 | 第21-24页 |
| 2.2.1 iOS系统架构 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Android系统架构 | 第22-23页 |
| 2.2.3 开发语言对比 | 第23页 |
| 2.2.4 移动终端的选择 | 第23-24页 |
| 2.3 最近邻分类算法 | 第24-25页 |
| 2.3.1 最近邻分类思想 | 第24-25页 |
| 2.3.2 最近邻分类算法流程 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 Wi-Fi的室内定位算法设计 | 第27-41页 |
| 3.1 Wi-Fi室内定位总体架构 | 第27-28页 |
| 3.2 Wi-Fi室内定位算法模型 | 第28-40页 |
| 3.2.1 基于中心点的算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于传播模型的算法 | 第29-35页 |
| 3.2.3 位置指纹算法 | 第35-40页 |
| 3.3 Wi-Fi室内定位算法的选择 | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 位置指纹算法的改进 | 第41-55页 |
| 4.1 RSSI数据的预处理 | 第41-44页 |
| 4.2 KNN算法的改进 | 第44-47页 |
| 4.2.1 基于距离加权的改进算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 基于余弦相似性的改进算法 | 第45-47页 |
| 4.2.3 平衡联合度量的改进算法 | 第47页 |
| 4.3 仿真实验与分析 | 第47-53页 |
| 4.3.1 指纹定位环境 | 第47-48页 |
| 4.3.2 位置指纹采集 | 第48-50页 |
| 4.3.3 定位结果仿真 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 论文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目和科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
