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基于KPCA-RBF神经网络的WLAN室内定位方法研究

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基于KPCA-RBF神经网络的WLAN室内定位方法研究
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-15页
第一章 绪论第15-20页
  1.1 引言第15-16页
    1.1.1 选题的背景和现实意义第15页
    1.1.2 国内外定位系统的发展和研究现状第15-16页
  1.2 室内定位技术和系统第16-18页
    1.2.1 室内定位技术第16-17页
    1.2.2 基于WLAN的室内定位系统第17-18页
  1.3 论文结构安排第18-20页
第二章 WLAIN室内定位理论和影响因素第20-38页
  2.1 WLAN的基本原理第20-21页
  2.2 WLAN室内定位方法第21-24页
  2.3 基于RSSI的WLAN室内定位第24-26页
  2.4 室内定位算法第26-33页
    2.4.1 最近邻法第26-27页
    2.4.2 人工神经网络法第27-29页
    2.4.3 支持向量机算法第29页
    2.4.4 概率性匹配算法第29-31页
    2.4.5 粗定位实现方法第31-33页
  2.5 室内定位主要影响因素第33-35页
  2.6 定位追踪技术第35-38页
    2.6.1 标准卡尔曼滤波第35-36页
    2.6.2 标准粒子滤波第36-38页
第三章 基于KPCA-RBF神经网络的室内定位算法第38-55页
  3.1 主成分分析第38-39页
  3.2 核主成分分析理论第39-42页
    3.2.1 核方法基本理论第39-40页
    3.2.2 核主成分分析第40-42页
  3.3 RBF神经网络第42-46页
    3.3.1 人工神经网络概述第42-43页
    3.3.2 RBF神经网络模型第43-45页
    3.3.3 RBF神经网络的学习算法第45-46页
  3.4 基于KPCA-RBF神经网络的室内定位算法第46-54页
    3.4.1 算法流程第47-48页
    3.4.2 实验环境的建立第48-49页
    3.4.3 实验数据处理过程第49-51页
    3.4.4 实验结果分析第51-54页
  3.5 本章小结第54-55页
第四章 WLAN信号预处理算法比较第55-64页
  4.1 线性判别分析第55页
  4.2 核直接判别分析第55-58页
    4.2.1 核直接判别分析变换基本原理第55-56页
    4.2.2 核直接判别分析定位特征提取第56-57页
    4.2.3 定位特征的维数选择第57-58页
  4.3 核典型相关分析KCCA第58-59页
  4.4 实验结果分析第59-62页
  4.5 本章小结第62-64页
第五章 Android室内定位系统第64-71页
  5.1 系统架构第64-65页
    5.1.1 Android系统架构第64-65页
    5.1.2 Android组件第65页
  5.2 室内定位的实现第65-67页
  5.3 室内定位效果第67-70页
  5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
  6.1 工作总结第71页
  6.2 后续工作展望第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第77-78页

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