基于CSI指纹的室内WiFi定位算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 WiFi室内定位技术理论 | 第20-39页 |
| 2.1 WiFi室内定位技术分类 | 第20-24页 |
| 2.1.1 基于测距的定位方法 | 第20-23页 |
| 2.1.2 基于指纹的定位方法 | 第23-24页 |
| 2.2 WiFi关键技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 OFDM技术 | 第24-25页 |
| 2.2.2 MIMO技术 | 第25-26页 |
| 2.3 信道状态信息概述 | 第26-30页 |
| 2.3.1 信道状态信息 | 第26-28页 |
| 2.3.2 CSI作指纹信息的优势 | 第28-30页 |
| 2.4 目前基于CSI的室内定位系统 | 第30-33页 |
| 2.4.1 FILA系统 | 第30-31页 |
| 2.4.2 FIFS系统 | 第31-32页 |
| 2.4.3 CSI-MIMO系统 | 第32-33页 |
| 2.5 定位算法介绍 | 第33-38页 |
| 2.5.1 kNN算法 | 第33-34页 |
| 2.5.2 支持向量机回归算法 | 第34-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 CSI数据分析和处理 | 第39-49页 |
| 3.1 CSI数据分析 | 第39-41页 |
| 3.2 CSI幅度信息的提取 | 第41-42页 |
| 3.3 CSI相位信息的校准 | 第42-46页 |
| 3.4 去除样本集的干扰点 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于CSI的室内定位算法设计 | 第49-62页 |
| 4.1 算法总体架构 | 第49-50页 |
| 4.2 建立离线指纹库 | 第50-53页 |
| 4.2.1 建立位置点的CSI样本集 | 第50页 |
| 4.2.2 PCA算法提取主特征值 | 第50-53页 |
| 4.2.3 建立指纹库 | 第53页 |
| 4.3 定位阶段 | 第53-60页 |
| 4.3.1 使用kNN进行定位 | 第53-56页 |
| 4.3.2 使用支持向量机回归定位 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 实验过程和结果分析 | 第62-73页 |
| 5.1 实验设备 | 第62页 |
| 5.2 实验过程 | 第62-64页 |
| 5.3 实验结果 | 第64-71页 |
| 5.3.1 采用kNN分类定位结果 | 第65-68页 |
| 5.3.2 采用支持向量机回归定位结果 | 第68-70页 |
| 5.3.3 不同场景的性能对比 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结和展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79-80页 |
| 个人简介 | 第80页 |
