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基于位置指纹的室内可见光定位方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-14页
缩略语对照表第14-19页
第一章 绪论第19-27页
    1.1 研究背景及意义第19-21页
        1.1.1 室内定位技术的研究意义第19-20页
        1.1.2 室内可见光定位技术的研究意义第20-21页
    1.2 定位技术研究现状第21-24页
        1.2.1 室内定位技术的现状第21-23页
        1.2.2 室内VLC定位技术的研究现状第23-24页
    1.3 工作内容及章节安排第24-27页
第二章 室内可见光信道模型及常见的定位算法第27-39页
    2.1 室内可见光通信信道模型第27-31页
        2.1.1 室内可见光定位模型第27-28页
        2.1.2 信道模型及接收光功率第28-30页
        2.1.3 噪声分析第30-31页
    2.2 常见的可见光定位算法第31-37页
        2.2.1 几何测量法第31-35页
        2.2.2 场景分析法第35-36页
        2.2.3 近似感知法第36-37页
        2.2.4 图像传感器成像法第37页
    2.3 定位算法性能分析第37-38页
    2.4 本章小结第38-39页
第三章 室内VLC定位系统的位置指纹法第39-53页
    3.1 位置指纹法的介绍第39-42页
        3.1.1 特征参数的选择第39-40页
        3.1.2 建立原始数据库第40-42页
    3.2 指纹法主要的定位算法第42-44页
        3.2.1 最近邻法第42页
        3.2.2 K近邻法第42-43页
        3.2.3 加权K近邻法第43页
        3.2.4 概率分布法第43-44页
    3.3 基于可见光的位置指纹技术第44-51页
        3.3.1 室内VLC定位的WKNN模型第44-46页
        3.3.2 室内VLC定位的SWKNN模型第46-48页
        3.3.3 性能对比第48-51页
    3.4 整体优化方案第51-52页
        3.4.1 指纹库的建立问题第51-52页
        3.4.2 算法匹配效率问题第52页
    3.5 本章总结第52-53页
第四章 基于二分k-means聚类与WKNN的定位算法第53-73页
    4.1 聚类第54页
    4.2 K-means聚类算法第54-59页
        4.2.1 距离计算第55-56页
        4.2.2 性能度量第56页
        4.2.3 K-means算法学习过程第56-58页
        4.2.4 二分K-means聚类算法第58-59页
    4.3 基于二分K-means聚类和WKNN的定位算法第59-62页
        4.3.1 算法流程第59-61页
        4.3.2 精度提升分析第61-62页
    4.4 算法仿真结果与分析第62-71页
        4.4.1 数据库创建第63页
        4.4.2 二分K-means聚类算法参数分析第63-67页
        4.4.3 WKNN算法参数分析第67页
        4.4.4 性能测试第67-69页
        4.4.5 背景光的影响第69页
        4.4.6 定位性能对比第69-71页
    4.5 本章小结第71-73页
第五章 总结和展望第73-75页
    5.1 内容总结第73-74页
    5.2 未来展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
作者简介第81-82页

 
 
论文编号BS4157596,这篇论文共82
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