1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

针对传统的基于WiFi的最近邻(K-nearest neighbor algorithm, WiFi-KNN)室内定位算法精确度不能达到精准定位的需求的问题，本文提出了一种基于位置范围限定的K近邻(K-nearest neighbor based on the location range limit , LRL-KNN)室内定位算法。LRL-KNN算法通过利用用户的先前位置与WiFi指纹数据库中的参考点位置之间的物理距离组成的相关范围因子来缩放指纹距离，以此来减少定位的空间歧义性。尽管利用了先前的位置，但是该算法并不需要知道用户的确切移动速度和方向。与此同时，考虑到WiFi接收信号强度的时间波动性，将RSS直方图合并到距离计算中来减小时间波动带来的影响。实验结果表明：传统KNN算法的平均定位误差为2.13 m，新算法的平均定位误差为1.80 m，该误差在相同的测试环境下比传统的KNN算法减少15%。

针对现有室内定位技术存在的问题，文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号，用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息，通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比，系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者，并报告实时的定位信息，定位平均误差可达到三十厘米以下。

为了实现低成本、低复杂度以及高精度的室内定位系统，提出了基于指纹的室内可见光定位方法。该方法利用可见光发光二极管作为信号源，根据接收到的可见光信号强度信息，结合三角定位算法和指纹定位算法，实现室内高精度定位。定位过程主要分为两步：第一步，通过三角定位算法确定移动目标粗略的位置范围; 第二步，以该位置范围作为限制条件，使用指纹定位算法实现更精确定位。实验结果表明，该方法与传统的基于可见光信号强度的定位方法相比，平均定位精度提高了64.71%; 同时，与传统的基于指纹的定位方法相比，可以在更低复杂度的情况下，实现更精确定位。

java室内定位 源码 基于SpringBoot+STOMP协议实现的web聊天室 环境 JDK1.8 Maven IDEA Lombok Plugin 部署 Linux & Windows 部署前需先安装配置好 JDK8 、Maven3 等环境。 创建目录并授权 Linux 系统一般需执行此步骤。 Windows 系统默认创建的目录在项目所处的盘符根目录中，需修改 application.properties 里的目录映射配置 file.directoryMapping＝所在盘符:\\xechat\\ # 存放日志的目录 sudo mkdir /var/log/xechat # 资源映射的目录 sudo mkdir /xechat # 授权 sudo chmod 777 /var/log/xechat sudo chmod 777 /xechat 修改应用地址 此配置会影响到聊天图片和聊天记录等文件的访问，本地部署默认即可，线上服务器部署请修改为服务器公网IP或访问域名。 application.properties 配置文件里将 app.url 的值修改即可 #项目地址 app.u

随着移动互联网的迅猛发展和智能终端的普及，人们对基于位置服务尤其是室内定位的需求日益增长。通过研究无线WiFi信号的特性，利用Android智能手机，结合计算机网络编程和ArcGIS MAP等技术设计并实现了一套基于位置指纹定位算法的室内定位系统。通过对某实验楼一个楼层的室内定位实验表明，该系统使用灵活、简单、界面友好，具有良好的定位精度。

在室内定位过程中，针对行人航迹推算（PDR,pedestrian dead reckoning）算法中惯性传感器的累积误差随时间增大的问题，提出一种基于智能手机的声波测距与PDR融合的室内定位方法。首先，利用PDR进行位置推算，然后，利用声波测量手机与墙之间的距离，结合已知的室内地图信息，对 PDR 中的累积误差进行纠正。在不需要布置任何节点的条件下，实现长时间稳定的室内定位。为解决长距离条件下墙体反射的回波信号难以检测的问题，利用智能手机内置双麦克风的特点，采用波束成形的方法，对目标墙体反射的回波进行信号增强，增大了声波测距的有效测量距离，从而扩大了所提定位方法的应用范围。实验结果表明，所提融合定位方法的平均定位误差为0.427 m，与单独使用PDR的定位结果相比，平均定位误差降低了2.748 m。

第4章行人步频探测和步长估计 图4．4步频探测算法流程图 45

内含一个简易的iBeacon信息推送例程，iBeacon发送程序源自阿莫电子开发 android源码 BluetoothLe_ibeacon.zip 来源于网络， http://blog.csdn.net/hellogv/article/details/24661777（并且加上自己的一些理解修改而来） APP功能介绍：可以接收到蓝牙基站的RSSI值，并且利用了简单的最小二乘法进行室内定位，最后完成信息推送的功能

为实现在无法接收到卫星信号的复杂室内环境下行人精确定位与导航,提出一种多源信息融合的室内定位方法,通过融合智能手机中方向传感器数据进行室内行人航位推算(PDR),采集室内环境中的WiFi与蓝牙信号信息进行信号强度匹配及修正PDR累计误差;针对室内复杂环境下WiFi指纹定位精度低的情况,提出一种将随机森林(RF)分类与改进的K最近邻(KNN)算法相结合的WiFi指纹定位算法,降低计算复杂度,提高定位精度;在改进的WiFi指纹定位算法及多源信息融合分析的基础上,提出使用粒子滤波及地图约束的方法,进一步提高定位精度。实验结果表明:结合粒子滤波及地图约束的多源信息融合定位结果方法估计的路径与真实路径最