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基于GMM的WiFi室内定位方法研究
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基于GMM的WiFi室内定位方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-12页
　　　　1.1 论文的研究背景及意义第9-10页
　　　　1.2 国内外研究现状第10页
　　　　1.3 论文的研究内容与结构安排第10-12页
第二章 WiFi定位技术及相关算法介绍第12-25页
　　　　2.1 室内定位技术简介第12-15页
　　　　　　　　2.1.1 各组室内定位技术简介第12-14页
　　　　　　　　2.1.2 室内定位算法性能指标第14-15页
　　　　2.2 WiFi定位技术第15-19页
　　　　　　　　2.2.1 基于信号强度的WiFi定位技术第15-16页
　　　　　　　　2.2.2 位置指纹定位方法第16-18页
　　　　　　　　2.2.3 位置指纹数据库简介第18-19页
　　　　2.3 高斯混合分布模型(GMM)和最大期望算法(EM)简介第19-21页
　　　　2.4 K-means++算法简介第21-22页
　　　　2.5 LVQ算法简介第22-23页
　　　　2.6 本章小结第23-25页
第三章 基于GMM的 WiFi指纹数据库的建立第25-38页
　　　　3.1 WiFi指纹数据库建立流程第25页
　　　　3.2 WiFi信号采集阶段第25-28页
　　　　3.3 高斯混合分布模型训练第28-30页
　　　　　　　　3.3.1 使用K-means++算法估计初始模型参数第29-30页
　　　　　　　　3.3.2 使用EM算法训练高斯混合分布模型第30页
　　　　3.4 实验结果分析第30-37页
　　　　　　　　3.4.1 高斯混合分布模型准确性验证第30-32页
　　　　　　　　3.4.2 K-means++算法的改进第32-34页
　　　　　　　　3.4.3 K-means++算法对EM算法的改进分析第34-37页
　　　　3.5 本章小结第37-38页
第四章 在线定位阶段的朴素贝叶斯算法第38-56页
　　　　4.1 待测点信号采集第38页
　　　　4.2 朴素贝叶斯法定位第38-40页
　　　　4.3 使用LVQ算法(学习向量量化)进行数据聚类第40-41页
　　　　4.4 朴素贝叶斯法的定位结果分析第41-44页
　　　　　　　　4.4.1 普通EM算法的定位效果分析第41-43页
　　　　　　　　4.4.2 K-means++算法对EM算法的改进分析第43-44页
　　　　4.5 LVQ算法的效果分析第41-53页
　　　　　　　　4.5.1 LVQ算法对采样数据的聚类效果分析第44-46页
　　　　　　　　4.5.2 LVQ算法的粗定位效果分析第46-48页
　　　　　　　　4.5.3 LVQ算法对定位结果的影响第48-53页
　　　　4.6 指纹数据库压缩第53-55页
　　　　4.7 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
　　　　5.1 论文总结第56-57页
　　　　5.2 论文展望第57-58页
参考文献第58-60页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第60-61页
致谢第61页

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