物聯(lián)網(wǎng)室內定位技術(shù)簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，定位技術(shù)正在深刻地影響著(zhù)人們生活的各個(gè)方面。本書(shū)主要介紹定位技術(shù)，重點(diǎn)是介紹室內定位技術(shù)，首先概述了位置服務(wù)與定位技術(shù)，介紹了位置服務(wù)定義、應用情況、歷史背景、發(fā)展現狀，介紹了定位技術(shù)的發(fā)展情況；接著(zhù)介紹了衡量定位算法的主要性能指標、影響定位的主要因素，深入闡述了目前主流的定位算法，包括基于測距的定位算法和基于非測距的定位算法；最后詳細介紹室內定位技術(shù)，在闡述室內定位技術(shù)前，本書(shū)也花了一定的篇幅介紹室外定位技術(shù)，包括基于衛星的室外定位技術(shù)、基于基站的室外定位技術(shù)和混合定位技術(shù)。

徐小龍，南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院教授，博士生導師。"通信與信息系統專(zhuān)業(yè)”博士，"電子科學(xué)與技術(shù)”博士后流動(dòng)站博士后（出站），國家卓越工程師計劃專(zhuān)業(yè)負責人。2011年獲得國家留學(xué)基金委資助赴英國從事博士后研究，一直從事分布式計算、移動(dòng)計算、物聯(lián)網(wǎng)、信息網(wǎng)絡(luò )與信息安全等技術(shù)領(lǐng)域的教學(xué)和科研工作。

第1章  定位與位置服務(wù) 1
1．1  定位需求 1
1．1．1  自然界的定位 1
1．1．2  生物定位類(lèi)型 5
1．1．3  生物定位應用 10
1．2  現代定位技術(shù) 11
1．2．1  人類(lèi)定位需求 11
1．2．2  光學(xué)定位 11
1．2．3  焦點(diǎn)定位 13
1．2．4  觸摸屏定位 14
1．2．5  聲波定位 17
1．2．6  磁場(chǎng)定位 19
1．3  位置服務(wù) 23
1．3．1  位置服務(wù)的定義 23
1．3．2  位置服務(wù)的應用 23
1．3．3  應急救援應用 24
1．3．4  位置服務(wù)推薦 24
1．3．5  城市物流配送 25
1．3．6  城市共享單車(chē) 27
1．3．7  社交娛樂(lè ) 28
1．3．8  室內定位 29
1．3．9  室內定位應用案例 31
1．4  本章小結 33
參考文獻 33
第2章  常用定位算法 36
2．1  定位評價(jià)標準 36
2．1．1  均方誤差 37
2．1．2  均方根誤差與克拉美羅下限 37
2．1．3  圓誤差概率 38
2．1．4  幾何精度因子 38
2．2  影響定位的主要因素 40
2．2．1  非視距傳播 40
2．2．2  多徑傳播 42
2．2．3  其他電子設備信號干擾 42
2．2．4  移動(dòng)終端定位時(shí)的位置 43
2．3  基于測距的定位算法 43
2．3．1  基于TOA的定位 44
2．3．2  基于TDOA的定位 52
2．3．3  基于RSSI的定位 64
2．3．4  三邊定位法 64
2．3．5  三角定位法 65
2．3．6  最大似然法 65
2．4  基于非測距的定位算法 67
2．4．1  近似法 67
2．4．2  Centroid（質(zhì)心定位）算法 67
2．4．3  APIT算法 69
2．4．4  凸規劃算法 69
2．4．5  APS定位算法 70
2．4．6  位置指紋算法 72
2．5  本章小結 75
參考文獻 75
第3章  室外定位技術(shù) 80
3．1  定位場(chǎng)景 80
3．2  定位技術(shù) 87
3．2．1  衛星定位技術(shù) 87
3．2．2  基站定位技術(shù) 100
3．2．3  混合定位技術(shù) 105
3．2．4  量子定位技術(shù) 112
3．3  本章小結 113
參考文獻 114
第4章  室內定位技術(shù) 117
4．1  定位場(chǎng)景 117
4．2  無(wú)線(xiàn)信號定位 119
4．2．1  RFID技術(shù) 120
4．2．2  WLAN技術(shù) 122
4．2．3  藍牙技術(shù) 124
4．2．4  UWB技術(shù) 125
4．2．5  WSN技術(shù) 127
4．3  非電信號定位 129
4．3．1  地磁場(chǎng)技術(shù) 129
4．3．2  慣性測量技術(shù) 133
4．3．3  超聲波技術(shù) 135
4．3．4  紅外線(xiàn)技術(shù) 136
4．3．5  視覺(jué)信息技術(shù) 137
4．4  本章小結 140
參考文獻 140
第5章  方差修正指紋距離室內定位 145
5．1  問(wèn)題分析 145
5．2  基于方差修正指紋距離的室內定位算法原理 157
5．2．1  指紋距離定義 157
5．2．2  測量誤差計算 162
5．2．3  修正權重計算 162
5．3  算法流程 163
5．3．1  離線(xiàn)階段 163
5．3．2  定位階段 163
5．4  VFDA算法優(yōu)化 165
5．5  實(shí)驗驗證與性能分析 167
5．5．1  性能指標 167
5．5．2  實(shí)驗環(huán)境 167
5．5．3  實(shí)驗驗證與分析 169
5．6  本章小結 172
參考文獻 173
第6章  混合Wi-Fi室內定位 175
6．1  問(wèn)題分析 175
6．1．1  RSSI測距定位方案 176
6．1．2  運動(dòng)預測模型 178
6．1．3  基于運動(dòng)狀態(tài)改進(jìn)的RSSI定位算法 179
6．1．4  混合定位技術(shù) 181
6．2  基于混合Wi-Fi熱點(diǎn)定位算法原理 190
6．2．1  定位場(chǎng)景 190
6．2．2  基于混合熱點(diǎn)定位算法 192
6．2．3  算法流程 195
6．3  實(shí)驗驗證與性能分析 197
6．3．1  性能指標 197
6．3．2  實(shí)驗環(huán)境 197
6．3．3  實(shí)驗驗證與分析 198
6．4  本章小結 201
參考文獻 201
第7章  Wi-Fi+RFID數據融合室內定位 203
7．1  問(wèn)題分析 203
7．2  定位場(chǎng)景分析 209
7．3  基于Wi-Fi和RFID數據融合的室內定位算法 211
7．3．1  基于奇異值判定的卡爾曼濾波器 211
7．3．2  KILA室內定位算法 214
7．4  實(shí)驗驗證與性能分析 217
7．4．1  實(shí)驗環(huán)境 217
7．4．2  實(shí)驗驗證與分析 218
7．5  本章小結 220
參考文獻 220
第8章  IMU多源定位 223
8．1  問(wèn)題分析 223
8．2  行人定位識別場(chǎng)景分析 227
8．2．1  相對姿態(tài)校準 228
8．2．2  行人步態(tài)識別 231
8．2．3  行人步長(cháng)識別 236
8．2．4  行人定位算法 242
8．3  基于慣性測量單元的多源定位模型算法原理 247
8．3．1  定位地標 255
8．3．2  指紋地圖 256
8．3．3  條件隨機場(chǎng)模型 259
8．4  實(shí)驗驗證與性能分析 263
8．4．1  實(shí)驗環(huán)境 263
8．4．2  實(shí)驗驗證與分析 264
8．5  本章小結 265
參考文獻 266