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智能科學技術著作叢書基于WLAN的位置指紋室內定位技術 版權信息
- ISBN：9787030436726
- 條形碼：9787030436726 ; 978-7-03-043672-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能科學技術著作叢書基于WLAN的位置指紋室內定位技術 內容簡介
本書重點對基于WLAN的位置指紋室內定位技術進行了較為深入的歸納和總結。內容著眼實用，以LBS為研究應用背景，圍繞提高RSS信號的可信度這一關鍵問題，以提高室內定位的可靠性和有效性為研究目標，闡述基礎理論，采用軟件與硬件結合、仿真和實驗并重的研究方法，對WLAN指紋定位的定位區域聚類、AP選擇、RSS信號定位特征提取等主要技術環節進行了論述。
智能科學技術著作叢書基于WLAN的位置指紋室內定位技術 目錄
目錄
《智能科學技術著作叢書》序序
前言
第1章 引言 1
1.1 位置信息服務 1
1.2 LBS定位技術的發展 3
1.3 定位技術的新挑戰 5
本章小結 6
第2章 位置服務與定位技術 7
2.1 定位技術的發展 7
2.2 無線局域網與室內定位 10
2.3 LBS的發展及應用 12
2.3.1 LBS的發展 12
2.3.2 LBS的應用 15
2.4 基于WLAN的室內定位技術 16
2.5 典型的室內定位系統 20
2.5.1 早期的室內定位系統 20
2.5.2 基于WLAN位置指紋的室內定位系統 21
本章小結 23
第3章 位置指紋和WLAN定位理論 24
3.1 WLAN室內定位技術 24
3.1.1 WLAN基本工作原理 24
3.1.2 基本定位方法 26
3.2 位置指紋定位技術 30
3.2.1 WLAN指紋定位基本工作原理 30
3.2.2 位置指紋數據庫 32
3.2.3 位置指紋定位算法 36
本章小結 42
第4章 基于IDGD模型的定位算法 43
4.1 RSS的統計分布特性 44
4.1.1 RSS與位置匹配的關系 44
4.1.2 人對RSS的影響 44
4.1.3 接收器朝向對RSS的影響 48
4.1.4 樣本數量對RSS的影響 50
4.2 基于IDGD模型的室內定位算法 54
4.2.1 RSS分布特征 54
4.2.2 雙峰高斯模型 56
4.2.3 基于IDGD的室內定位算法 57
4.3 實驗結果與分析 58
本章小結 60
第5章 RSS信號預處理 61
5.1 成分分析與核函數 62
5.1.1 Mercer定理 63
5.1.2 基于核的Fisher判別分析 64
5.1.3 核直接判別分析法(KI>LDA) 65
5.2 基于信息增益權重的AP選擇算法 67
5.2.1 信息增益權重準則 68
5.2.2 信息增益計算 69
5.3 聯合核直接判別和AP選擇的定位算法 70
5.4 實驗結果與分析 71
5.4.1 AP選擇算法分析 72
5.4.2 特征選擇算法分析 77
本章小結 80
第6章 基于機器學習的室內定位算法 81
6.1 聚類算法的研究現狀 81
6.2 白化的RSS信號是k-means聚類算法 82
6.2.1 數據預處理 85
6.2.2 參數設定 86
6.3 基于白化RSS信號的k-means聚類與SVR學習定位算法 86
6.4 實驗結果與分析 89
6.4.1 聚類算法分析 89
6.4.2 SVR定位參數分析 93
6.4.3 算法復雜度分析 97
6.4.4 機器學習算法定位性能 98
本章小結 100
參考文獻 101
《智能科學技術著作叢書》序序
前言
第1章 引言 1
1.1 位置信息服務 1
1.2 LBS定位技術的發展 3
1.3 定位技術的新挑戰 5
本章小結 6
第2章 位置服務與定位技術 7
2.1 定位技術的發展 7
2.2 無線局域網與室內定位 10
2.3 LBS的發展及應用 12
2.3.1 LBS的發展 12
2.3.2 LBS的應用 15
2.4 基于WLAN的室內定位技術 16
2.5 典型的室內定位系統 20
2.5.1 早期的室內定位系統 20
2.5.2 基于WLAN位置指紋的室內定位系統 21
本章小結 23
第3章 位置指紋和WLAN定位理論 24
3.1 WLAN室內定位技術 24
3.1.1 WLAN基本工作原理 24
3.1.2 基本定位方法 26
3.2 位置指紋定位技術 30
3.2.1 WLAN指紋定位基本工作原理 30
3.2.2 位置指紋數據庫 32
3.2.3 位置指紋定位算法 36
本章小結 42
第4章 基于IDGD模型的定位算法 43
4.1 RSS的統計分布特性 44
4.1.1 RSS與位置匹配的關系 44
4.1.2 人對RSS的影響 44
4.1.3 接收器朝向對RSS的影響 48
4.1.4 樣本數量對RSS的影響 50
4.2 基于IDGD模型的室內定位算法 54
4.2.1 RSS分布特征 54
4.2.2 雙峰高斯模型 56
4.2.3 基于IDGD的室內定位算法 57
4.3 實驗結果與分析 58
本章小結 60
第5章 RSS信號預處理 61
5.1 成分分析與核函數 62
5.1.1 Mercer定理 63
5.1.2 基于核的Fisher判別分析 64
5.1.3 核直接判別分析法(KI>LDA) 65
5.2 基于信息增益權重的AP選擇算法 67
5.2.1 信息增益權重準則 68
5.2.2 信息增益計算 69
5.3 聯合核直接判別和AP選擇的定位算法 70
5.4 實驗結果與分析 71
5.4.1 AP選擇算法分析 72
5.4.2 特征選擇算法分析 77
本章小結 80
第6章 基于機器學習的室內定位算法 81
6.1 聚類算法的研究現狀 81
6.2 白化的RSS信號是k-means聚類算法 82
6.2.1 數據預處理 85
6.2.2 參數設定 86
6.3 基于白化RSS信號的k-means聚類與SVR學習定位算法 86
6.4 實驗結果與分析 89
6.4.1 聚類算法分析 89
6.4.2 SVR定位參數分析 93
6.4.3 算法復雜度分析 97
6.4.4 機器學習算法定位性能 98
本章小結 100
參考文獻 101
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