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摘 要
Abstract
第一章 引言
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外对室内定位的研究现状
1.3 现有定位系统存在的缺点
1.4 论文研究内容
1.5 论文组织结构
第二章 室内定位技术
2.1 室内相关定位技术
2.1.1 基于设备的无线通信定位技术
2.1.2 基于WiFi的室内定位技术
2.2 定位的设计指标和定位影响因素
2.2.1 定位的评价指标
2.2.2 影响定位精度的主要因素
2.3 小结
第三章 基于CSI识别和混合指纹的室内定位算法
3.1 磁场强度及其特点
3.1.1 磁场在室内的分布
3.1.2 磁场的稳定性
3.1.3 磁场的分辨率
3.2 CSI简介
3.2.1 CSI模型
3.2.2 CSI的校准
3.2.3 CSI的相位
3.3 系统模型与结构
3.3.1 系统模型
3.3.2 系统结构
3.4 建立指纹库
3.4.1 构建混合指纹库
3.5 LOS识别算法
3.5.1 LOS/NLOS识别
3.6 混合指纹匹配算法
3.7 小结
第四章 基于卷积神经网络的室内指纹定位算法
4.1 深度学习
4.1.1 人工神经网络
4.1.2 误差反向传播算法
4.1.3 典型深度学习网络
4.2 系统模型与结构
4.2.1 系统模型
4.2.2 系统结构
4.3 建立指纹库
4.3.1 数据归一化
4.3.2 CNN模型训练
4.4 指纹匹配算法
4.5 小结
第五章 实验和结果分析
5.1 基于LOS识别和MDS-KNN算法的指纹定位系统
5.1.1 实验环境
5.1.2 LOS/NLOS识别的性能
5.1.3 MDS-KNN指纹匹配的性能
5.2 基于CNN网络的指纹定位系统
5.2.1 实验环境与数据处理
5.2.2 基于CNN指纹定位的定位性能
5.2.3 训练样本数对定位结果的影响
5.2.4 与传统定位算法的比较
5.3 小结
第六章 总结与展望
6.1 本文的主要工作
6.2 下一步的工作思路
参考文献
致 谢
攻读硕士期间已发表的论文
攻读硕士期间参加的科研项目
