| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容与创新 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 室内定位技术原理 | 第18-22页 |
| 2.1 无线Wi-Fi指纹定位技术原理 | 第18-19页 |
| 2.2 经典的指纹定位算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 最近邻算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 K近邻算法 | 第20页 |
| 2.2.3 贝叶斯概率算法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 人工神经网络算法 | 第21-22页 |
| 第三章 信道状态信息概述 | 第22-30页 |
| 3.1 正交频分复用调制技术 | 第22-23页 |
| 3.2 信道状态信息CSI | 第23-25页 |
| 3.3 CSI与RSSI的对比 | 第25-30页 |
| 3.3.1 RSSI的介绍 | 第25-26页 |
| 3.3.2 CSI与RSSI的比较 | 第26-30页 |
| 第四章 基于相关系数的指纹定位算法 | 第30-48页 |
| 4.1 离线阶段数据预处理 | 第30-36页 |
| 4.1.1 CSI数据分析 | 第30-32页 |
| 4.1.2 振幅信息的提取 | 第32-34页 |
| 4.1.3 相位信息的提取 | 第34-36页 |
| 4.2 基于相关系数的指纹定位算法 | 第36-43页 |
| 4.2.1 核密度估计 | 第37页 |
| 4.2.2 CSI数据的两大特征 | 第37-39页 |
| 4.2.3 相关系数分布说明 | 第39-42页 |
| 4.2.4 定位算法说明 | 第42-43页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 4.3.1 实验环境搭建 | 第43-44页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第44页 |
| 4.3.3 数据获取与处理 | 第44-45页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 第五章 自适应修正模型定位算法 | 第48-64页 |
| 5.1 离线阶段数据预处理 | 第48-51页 |
| 5.1.1 指纹特征的选择 | 第48-49页 |
| 5.1.2 PEM扰动因子 | 第49-50页 |
| 5.1.3 PEM生成算法 | 第50-51页 |
| 5.2 自适应修正模型定位算法 | 第51-53页 |
| 5.3 改进的AWKNN定位算法 | 第53-55页 |
| 5.3.1 AP加权的欧氏距离 | 第53-54页 |
| 5.3.2 距离加权的位置坐标 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第55-64页 |
| 5.4.1 基于Linux 802.11n CSI Tool测试平台的搭建 | 第55-57页 |
| 5.4.2 定位部署 | 第57-58页 |
| 5.4.3 实验结果与分析 | 第58-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 未来展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |