| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 可见光通信概述 | 第11页 |
| 1.2 可见光室内定位研究意义 | 第11-13页 |
| 1.3 可见光室内定位的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 论文的工作安排 | 第16-19页 |
| 第二章 室内可见光信道特性 | 第19-33页 |
| 2.1 信道的基本模型 | 第19-25页 |
| 2.1.1 直射链路模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 反射链路模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 独立反射元交互表征模型 | 第22-24页 |
| 2.1.4 信道模型参数 | 第24-25页 |
| 2.2 光照强度分布 | 第25-27页 |
| 2.3 接收功率分布 | 第27-28页 |
| 2.4 信道冲激响应 | 第28-30页 |
| 2.5 信噪比分布 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 可见光室内定位方法研究 | 第33-49页 |
| 3.1 可见光室内定位的主要性能指标 | 第33-34页 |
| 3.2 常用的室内定位算法 | 第34-41页 |
| 3.2.1 TOA和TDOA定位算法 | 第34-37页 |
| 3.2.2 AOA定位算法 | 第37-39页 |
| 3.2.3 RSSI定位算法 | 第39-40页 |
| 3.2.4 定位算法的比较 | 第40-41页 |
| 3.3 影响可见光室内定位精度的因素 | 第41-46页 |
| 3.3.1 噪声干扰 | 第42-43页 |
| 3.3.2 人员走动及障碍物遮挡 | 第43-44页 |
| 3.3.3 多径反射干扰 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-49页 |
| 第四章 可见光室内定位优化方案 | 第49-61页 |
| 4.1 采用卡尔曼滤波方案消除噪声干扰 | 第49-52页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波原理 | 第49-51页 |
| 4.1.2 仿真结果 | 第51-52页 |
| 4.2 采用自适应修正方案消除障碍物遮挡干扰 | 第52-55页 |
| 4.2.1 自适应修正方案 | 第52-54页 |
| 4.2.2 仿真结果 | 第54-55页 |
| 4.3 强信号选择与质心加权混合法消除多径反射干扰 | 第55-60页 |
| 4.3.1 非线性估计算法 | 第55-57页 |
| 4.3.2 强信号选择与质心加权相结合算法(SSS/WC) | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于Android设备的指纹库室内定位研究 | 第61-75页 |
| 5.1 光强传感器的使用 | 第62-63页 |
| 5.2 位置指纹库算法 | 第63-68页 |
| 5.2.1 离线阶段 | 第64-65页 |
| 5.2.2 在线阶段 | 第65页 |
| 5.2.3 原始信号处理 | 第65-66页 |
| 5.2.4 位置计算方法 | 第66-68页 |
| 5.3 系统实现与结果分析 | 第68-73页 |
| 5.3.1 Android应用实现 | 第69-71页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |
