室內(nèi)外無線定位與導(dǎo)航（精）

第1章 緒論
1.1 移動終端定位技術(shù)
1.2 國內(nèi)外Wi-Fi定位技術(shù)
1.3 基于移動通信網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)
1.4 融合導(dǎo)航定位技術(shù)
1.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 室內(nèi)外定位技術(shù)理論基礎(chǔ)
2.1 衛(wèi)星定位技術(shù)
2.1.1 GPS技術(shù)概述
2.1.2 GNSS定位原理
2.2 無線定位技術(shù)
2.2.1 WLAN定位技術(shù)
2.2.2 WSN定位技術(shù)
2.2.3 RFID定位技術(shù)
2.2.4 超寬帶定位技術(shù)
2.2.5 基于地面移動網(wǎng)絡(luò)的定位技術(shù)
2.3 室內(nèi)定位方法
2.3.1 AOA定位
2.3.2 TOA定位
2.3.3 TDOA／AOA混合定位
2.3.4 基于RSSI定位
2.3.5 無線信號傳播模型
2.4 室內(nèi)定位主要影響因素
2.4.1 人體對信號接收強(qiáng)度的影響
2.4.2 多徑傳播造成的影響
2.4.3 同頻干擾造成的影響
2.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 WLAN定位原理
3.1 WLAN信號傳播分析
3.1.1 WLAN系統(tǒng)及接收機(jī)制
3.1.2 WLAN無線信道特性
3.1.3 WLAN系統(tǒng)信號傳播模型
3.2 無線定位基本原理
3.2.1 三邊及三角定位
3.2.2 基于指紋匹配的定位
3.2.3 定位評測標(biāo)準(zhǔn)
3.3 無線局域網(wǎng)定位
3.3.1 WLAN定位場景
3.3.2 基于時間／角度測量的定位
3.3.3 基于信號強(qiáng)度的定位技術(shù)
3.3.4 位置指紋定位
3.3.5 信號傳播模型定位
3.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 室內(nèi)高程定位技術(shù)
4.1 氣壓計測高
4.2 基于WSN的網(wǎng)格位置輔助室內(nèi)樓層無縫切換
4.2.1 網(wǎng)格位置輔助的樓層及區(qū)域無縫切換策略
4.2.2 信號強(qiáng)度遲滯輔助樓層及區(qū)域精確切換策略
4.2.3 無縫定位切換判決算法描述
4.2.4 實驗與分析
4.3 基于WSN虛擬子網(wǎng)的室內(nèi)室外無縫切換
4.3.1 WSN虛擬子網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型
4.3.2 WSN虛擬子網(wǎng)切換實現(xiàn)原理
4.3.3 WSN虛擬子網(wǎng)帶滯后余量的切換算法模型分析
4.3.4 實驗與分析
4.4 基于WLAN的高度方向定位方法
4.4.1 樓層間分類
4.4.2 樓層分類
4.4.3 仿真結(jié)果及分析
4.5 加速度計輔助WLAN樓層判別
4.6 基于氣壓測高技術(shù)的室內(nèi)垂直定位
4.6.1 氣壓測高技術(shù)簡介
4.6.2 基于氣壓測高技術(shù)的室內(nèi)垂直定位算法
4.6.3 垂直樓層定位算法設(shè)計
4.6.4 上下樓行為模式的識別處理
4.6.5 對于快速或慢速上下樓的行為模式識別與處理
4.7 算法性能驗證分析
4.7.1 垂直樓層定位算法性能驗證分析
4.7.2 上下樓行為模式的識別處理算法性能驗證分析
4.8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 指紋庫噪聲濾波
5.1 鄰域均值濾波方法
5.2 基于鄰域均值濾波的指紋庫濾波
5.2.1 噪聲點判定
5.2.2 噪聲點的濾除
5.2.3 基于鄰域均值濾波方法的指紋庫濾波算法的實現(xiàn)
5.2.4 算法效果驗證
5.3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 室內(nèi)空間地理信息系統(tǒng)設(shè)計
6.1 空間數(shù)據(jù)組織
6.1.1 空間數(shù)據(jù)特征
6.1.2 空間數(shù)據(jù)模型
6.2 室內(nèi)空間地理信息標(biāo)準(zhǔn)化
6.2.1 室內(nèi)空間數(shù)據(jù)采集通用性和可擴(kuò)展性
6.2.2 室內(nèi)空間數(shù)據(jù)處理標(biāo)準(zhǔn)
6.3 室內(nèi)空間地理系統(tǒng)查詢
6.3.1 面向室內(nèi)空間應(yīng)用的E-R模型設(shè)計
6.3.2 室內(nèi)空間邏輯模型設(shè)計
6.3.3 室內(nèi)空間索引設(shè)計
6.4 高效的室內(nèi)空間地理信息查詢語言設(shè)計
6.4.1 查詢謂詞的擴(kuò)展
6.4.2 模糊查詢
6.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 慣性傳感器輔助Wi-Fi室內(nèi)定位
7.1 行人航跡推算技術(shù)
7.2 基于HamminG窗的低通濾波器設(shè)計
7.2.1 基于HamminG窗函數(shù)法FIR濾波器設(shè)計
7.2.2 基于加速度計方差的動態(tài)閾值的步頻檢測
7.2.3 陀螺儀輔助步頻檢測的研究
7.3 基于自學(xué)習(xí)能力的步長估計方法
7.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 定位追蹤技術(shù)研究
8.1 常用濾波技術(shù)
8.1.1 標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波
8.1.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波
8.2 融合WLAN位置指紋和加速度計的定位追蹤
8.2.1 室內(nèi)定位系統(tǒng)的狀態(tài)及觀測方程
8.2.2 運(yùn)動速度估計
8.2.3 融合WLAN位置指紋和加速度計的定位追蹤原理
8.3 仿真分析
8.3.1 參數(shù)選擇
8.3.2 仿真分析
8.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 高精度定位在資產(chǎn)管理中的應(yīng)用
9.1 緒論
……
第10章 TC-OFDM定位技術(shù)