声明
摘要
名称及缩略语
第1章绪论
1．1研究背景及意义
1．1．1研究背景
1．1．2研究意义
1．2研究内容
1．3论文组织
第2章无线网络定位关键技术
2．1基于测距的定位方法
2．1．1TOA与三边测量法
2．1．2TDOA与双曲线测量法
2．1．3AOA与三角测量法
2．1．4多边定位方法
2．1．5RSSI测距技术
2．2非测距定位算法
2．2．1质心算法
2．2．2凸规划定位算法
2．2．3DV-Hop定位算法
2．2．4MDS-MAP定位算法
2．3基于指纹的定位算法
2．3．1指纹的定义
2．3．2指纹定位的基础理论
2．3．3RSSI的时间相关性
2．3．4RSSI的空间相关性
2．4总结
第3章网格状区域的室内轨迹跟踪算法
3．1基于定位信息时空关联特性的轨迹跟踪模型
3．1．1区域与边界的定义
3．1．2基于统计推断的区域判定与边界检测原理
3．2启发式信息检测
3．2．1基于模式识别的移动最小二乘法检测边界信息
3．2．2基于最小错误率贝叶斯决策规则的区域判定
3．2．3RSSI的变化规律
3．3网格状区域的动态时间弯曲位置指纹匹配算法
3．4实验结果与分析
3．4．1边界检测实验
3．4．2区域判定实验
3．4．3轨迹跟踪实验
3．5总结
第4章任意形状区域的室内轨迹跟踪算法
4．1基于指纹的轨迹跟踪数学模型
4．1．1轨迹跟踪的两阶段模型
4．1．2启发式信息的应用
4．2基于Delaunay三角剖分的区域判定算法
4．2．1二维平面的Voronoi图
4．2．2Delaunay三角剖分
4．2．3基于APIT累加的统计推断算法
4．2．3指纹地图的数据结构
4．3动态时间弯曲位置指纹匹配算法
4．3．1以时间序列形式进行轨迹跟踪
4．3．2时间序列的动态时间弯曲距离
4．3．3 Delaunay三角区域的动态时间弯曲位置指纹匹配算法
4．4任意形状区域的室内轨迹跟踪算法性能分析
4．4．1指纹采集
4．4．2APIT测试与区域判断
4．4．3DTW动态时间弯曲指纹匹配过程分析
4．4．4RSSI波动对算法的影响
4．4．5信标节点部署对算法的影响
4．5总结
第5章基于区域判断的最优信标节点选择定位算法
5．1两类典型的指纹定位系统
5．1．1确定性指纹定位系统
5．1．2概率指纹定位系统
5．1．3指纹地图的构建方法
5．1．4基于机器学习的指纹定位算法
5．2信标节点选择的理论基础
5．2．1MaxMean准则
5．2．2InfoGain准则
5．2．3RSSI测距误差与距离的关系
5．3基于网格状区域的多边定位算法
5．3．1网格状区域的最优参考方程多边定位算法
5．3．2网格状区域的多边定位方程组条件数
5．4基于RSSI测距的自适应受限凸规划定位算法
5．5总结
第6章结论
6．1本文的主要贡献
6．2进一步的工作
参考文献
致谢
攻读博士学位期间取得的学术成果
攻读博士学位期间参与的科研项目
作者简介
东北大学;
