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室内被动定位技术研究及其在行为监测中的应用
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室内被动定位技术研究及其在行为监测中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
　　1.1 课题研究的背景及意义第11-12页
　　1.2 室内被动定位研究现状第12-13页
　　1.3 研究目标和内容第13-14页
　　1.4 论文创新点第14页
　　1.5 论文章节安排第14-16页
第二章 室内定位相关理论分析第16-25页
　　2.1 基于指纹的定位技术第16-18页
　　　　2.1.1 基于信道脉冲响应的定位技术第17页
　　　　2.1.2 基于信道频率响应的定位技术第17-18页
　　2.2 基于测距的定位技术第18-21页
　　2.3 接收信号强度与信道状态信息第21-24页
　　　　2.3.1 RSSI的特性和缺陷第21页
　　　　2.3.2 CSI的特性与优点第21-22页
　　　　2.3.3 CSI和RSSI的实验对比第22-24页
　　2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于CSI指纹的室内被动定位第25-45页
　　3.1 特征提取第26-31页
　　　　3.1.1 获取CSI信息第26-28页
　　　　3.1.2 基于DBSCAN的去噪算法第28-30页
　　　　3.1.3 PCA降维算法第30-31页
　　3.2 回归模型训练第31-34页
　　3.3 实时被动定位第34页
　　3.4 实验与分析第34-44页
　　　　3.4.1 实验环境部署第34-36页
　　　　3.4.2 性能基准与参数第36-37页
　　　　3.4.3 实验结果与分析第37-44页
　　　　　　3.4.3.1 定位估计结果分析第37-39页
　　　　　　3.4.3.2 被动定位算法对定位结果的影响对比第39-40页
　　　　　　3.4.3.3 CSI与RSSI对定位结果的影响对比第40-41页
　　　　　　3.4.3.4 参数对定位结果的影响对比第41-44页
　　3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于CSI指纹的行为监测应用第45-73页
　　4.1 入侵检测第45-54页
　　　　4.1.1 SVM分类第46-48页
　　　　4.1.2 朴素贝叶斯分类第48-49页
　　　　4.1.3 实验与分析第49-54页
　　　　　　4.1.3.1 实验环境部署第49-50页
　　　　　　4.1.3.2 实验流程第50-51页
　　　　　　4.1.3.3 实验结果分析第51-54页
　　4.2 简单目标识别第54-59页
　　　　4.2.1 多分类的SVM算法第55-56页
　　　　4.2.2 实验与分析第56-59页
　　　　　　4.2.2.1 实验环境部署第56页
　　　　　　4.2.2.2 实验流程第56-57页
　　　　　　4.2.2.3 实验结果分析第57-59页
　　4.3 室内目标计数第59-66页
　　　　4.3.1 基于权值的膨胀矩阵算法第61-63页
　　　　4.3.2 实验与分析第63-66页
　　　　　　4.3.2.1 实验环境部署第63-64页
　　　　　　4.3.2.2 实验流程第64页
　　　　　　4.3.2.3 实验结果与分析第64-66页
　　4.4 人群密度检测第66-72页
　　　　4.4.1 动态时间归整第68-70页
　　　　4.4.2 实验与分析第70-72页
　　　　　　4.4.2.1 实验环境部署第70页
　　　　　　4.4.2.2 实验流程第70-71页
　　　　　　4.4.2.3 实验结果分析第71-72页
　　4.5 本章小结第72-73页
第五章 总结和展望第73-75页
　　5.1 论文总结第73-74页
　　5.2 工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间取得的成果第80-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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