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基于WLAN的室内定位及实现

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基于WLAN的室内定位及实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
  1.1 课题研究背景、目的和意义第10-14页
    1.1.1 研究背景第10-11页
    1.1.2 室内定位技术对比第11-13页
    1.1.3 研究目的和意义第13-14页
  1.2 基于WLAN的室内定位国内外研究现状第14-15页
  1.3 本文主要研究内容与创新点第15-16页
  1.4 本文章节安排第16-17页
第2章 基于WLAN的室内定位技术概述第17-27页
  2.1 WiFi热点地图第17-18页
  2.2 几何定位法第18-20页
    2.2.1 三边测量第18-20页
    2.2.2 三角测量第20页
    2.2.3 混合定位第20页
  2.3 场景分析法第20-25页
    2.3.1 确定性算法第23-25页
    2.3.2 概率性算法第25页
  2.4 本章小结第25-27页
第3章 WiFi信号分析及预处理第27-40页
  3.1 WiFi信号特征分析第27-31页
    3.1.1 信号表征能力与距离之间的关系第27-28页
    3.1.2 RSS与位置的关系第28-30页
    3.1.3 移动终端朝向对接收信号的影响第30-31页
    3.1.4 WiFi信号特征可重复性分析第31页
  3.2 信号预处理第31-38页
    3.2.1 基于孤立森林的异常值检测第31-35页
    3.2.2 基于平均值的RSS滤波算法第35-36页
    3.2.3 基于iForest的信号滤波第36-38页
  3.3 本章小结第38-40页
第4章 基于改进XGBoost的终端位置指纹定位第40-57页
  4.1 算法概述第40-42页
  4.2 基于信息熵的AP选择算法第42-44页
  4.3 基于RSS梯度不变性的终端差异性消除算法第44-50页
    4.3.1 差异性理论分析第45-46页
    4.3.2 差异性试验分析第46-50页
  4.4 改进的XGBoost位置指纹定位算法第50-57页
    4.4.1 XGBoost算法原理第50-54页
    4.4.2 多级位置指纹定位系统设计第54-57页
第5章 实验和实验结果第57-63页
  5.1 实验环境第57-58页
  5.2 实验设备第58页
  5.3 实验结果与分析第58-62页
    5.3.1 改进XGBoost多级定位算法效果和KNN定位算法效果对比第59-60页
    5.3.2 基于RSS梯度不变性的多终端差异性消除算法效果对比第60-62页
  5.4 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-68页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第68-69页
致谢第69页

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