导读:本文包含了室内终端论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Mask-RCNN,目标检测,PnP,室内定位
室内终端论文文献综述
刘振耀,李瑞东,潘军道[1]（2019）在《一种基于目标检测和PnP的移动终端室内定位方法》一文中研究指出针对传统的视觉定位易受噪声干扰、目标检测准确率低且无法获取终端准确位姿信息的问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测和PnP相结合的移动终端室内定位方法,通过Mask-RCNN进行目标检测,然后采用EPnP算法求解相机准确的位姿信息,并对该方法进行系统实现及真实场景试验。试验结果表明,该方法目标检测准确率在98%以上,单轴定位误差在0.35 m以内,满足移动终端室内定位的精度,具有精度高、稳定性好的优点,为基于视觉的移动终端室内定位提供了新的思路。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年11期）
蔡超[2]（2019）在《基于智能移动终端声音传感器的低延迟室内定位技术研究》一文中研究指出基于声音信号的室内定位技术由于其在实际部署中的成本较低、定位精度高等因素受到了广泛的关注。研究基于声信号的低延迟室内定位技术不仅能让用户及时获取当前位置,提升用户体验,且能实现动态跟踪,为室内导航、路径规划等新应用提供关键技术支持。因此研究低延迟的室内定位技术有着较高的应用价值。然而,现有的基于声音信号的异步室内定位技术在动态信道下,即在通信距离、收发设备、运动状态上均有变化的信道中,存在定位延迟高的问题,这一问题背后的技术原因为:1.动态信道下声音信号的检测不可靠引入的延迟。不可靠的信号检测容易造成信标信号的误检、漏检或出现较大的时间误差而被滤除,因此,要收集足够多的信标信号用于定位时,需要较多的时间,这不可避免的会造成较大的定位延迟。2.信标信号的持续时间过长导致的延迟。要获得位置信息,目标用户需要检测到多个信标信号以收集足够多的时间信息用于定位。在现有的异步定位技术中,信标信号需要借助声空通信技术传输一定的辅助信息,而现有的声空通信技术在动态信道条件下进行可靠传输时,传输速率过低,因而在传输辅助信息时需要较长时间,这就导致信标信号的持续时间过长,在收集足够多的信标信号用于定位时延迟大。为了解决室内定位中的高延迟这一技术挑战,本文在基于智能移动终端声音传感器的室内定位方面进行了深入研究。在针对智能终端的声空信道场景下,提出了基于Chirp信号的归一化信号检测算法与宽正交调制方法作为理论基础,在声空通信应用中,对宽正交调制理论进行了系统验证;在室内定位中,则灵活地利用宽正交调制,从减少搜集多个信标的持续时间和压缩单个信标持续时间方面减少定位中的延迟。具体的,本文的创新点如下:1.为了克服动态信道下信标信号检测不可靠的技术问题,提出了归一化信号检测算法,归一化信号检测算法将信号检测中相关运算后的每一个结果与前面一定数量样本的均值相除,以应对动态信道下的远近效应、设备多样性等问题。针对减少信标持续时间过长的技术问题,则提出了宽正交条件以及宽正交调制方法。当两信号互相关与两信号自相关的较大者间的比值小于一定的阈值时,两信号可视为满足宽正交。上述归一化信号检测算法与宽正交调制是声空通信、以及依赖于声空通信的室内定位的理论基础。2.提出了一个基于宽正交调制的远距离、高速率声空通信技术,克服了常规扩频调制通信技术无法同时实现远距离与高速率两大特性的技术难题。在该通信技术中还引入了可靠的归一化信号检测算法与轻量化的自适应速率调整机制。实验结果表明基于该通信技术的系统在20 m远距离条件下也能保证3%以下的误码率。3.提出了一个基于正交调度与虚拟锚节点的低延迟室内定位技术,在减小定位延迟的基础上克服了现有的基于基础设备的声定位系统无法适应动态环境变化的问题。在该定位技术中,基于宽正交调制方法提出了正交调度的概念,将满足宽正交条件设计的信标分布于不同的锚节点而并行调度,通过减少信标调度时间来克服定位过程中的高延迟;基于正交调度技术,融合了群智感知技术,提出利用定位场景中静态用户作为虚拟锚节点的定位技术,降低定位系统的部署成本和提升其抵御环境变化的能力。实验结果表明,该定位技术能将定位延迟从2 s降低到0.3 s,且90%动态跟踪误差在0.5 m内。4.提出了一个基于宽正交调制压缩信标持续时间的低延迟室内定位技术,解决了定位延迟的技术挑战,实现了实时跟踪。在该定位技术中,通过基于宽正交的OCSS(Orthogonal Chirp Spread Spectrum)调制技术,以压缩信标信号的持续时间的方式克服定位过程中的高延迟;在该定位技术中,对信标信号进行了改进的设计,加入了多普勒载波;提出了新的融合观测时间与运动状态的粒子滤波器模型,允许在单次调度下更新目标位置,使得对移动目标的动态跟踪成为可能。实验表明该定位技术能将定位延迟降低到0.2 s,且90%跟踪误差在0.49 m内。综上所述,本文针对基于移动终端声音传感器的室内定位技术中的高延迟技术挑战,提出了可靠的归一化信号检测算法、宽正交调制技术作为理论基础,在声空通信技术中对此理论基础进行了系统验证,在室内定位中则利用这一理论基础克服了定位过程中的高延迟。(本文来源于《华中科技大学》期刊2019-08-30）
陈小杰,段中伟[3]（2019）在《室内定位终端的状态检测系统设计》一文中研究指出针对室内人员物资定位终端独立分散、不能远程传输等缺陷,采用移动端和定位终端通过蓝牙(BLE)传输协议,对定位终端进行自身状态的检测。室内定位终端主要应用在大型商场、医院、车站等场景,用于室内人员和重要物资的定位。检测系统以APP形式运行在手机上,通过蓝牙传输自定义数据格式,上位机和下位机通过CRC校验进行数据安全验证。试验结果证明了该检测系统能够稳定运行在主流手机中,检测定位终端设备功能稳定。APP界面展示表明,该系统可以实时检测设备本身的状态。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年07期）
耿恩绪[4]（2019）在《基于智能终端的室内融合定位算法研究》一文中研究指出单一数据源的室内定位系统难以满足人们对基于位置的服务的需求,高效的室内融合定位技术成为当前的研究热点。然而,融合定位系统的定位精度仍受限于各子系统的精度。提高各个独立定位系统的定位精度再将其融合,可以得到更优的定位结果。本论文分别对基于智能终端平台的蓝牙定位算法和行人航位推算(Pedestrain Dead Reckoning,PDR)算法进行改进,并最终实现了基于智能终端的室内融合定位算法。具体工作归纳如下:1.提出了一种基于运动模式识别的PDR算法。首先对基于智能终端的PDR算法中的航向估计、步数检测和步长估计叁个问题进行了研究。由于用户的步长和其运动模式具有相关性,提出利用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法识别用户运动模式,然后根据运动模式动态估计步长的PDR算法。该算法能够解决传统机器学习算法中特征选择困难,计算复杂的问题。实验结果表明,基于运动模式识别的PDR算法能够提高定位精度。2.提出了一种接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)实时修正算法。分析蓝牙室内定位系统中误差产生的原因,并对智能终端采集的RSSI进行误差分析。针对智能终端采集的RSSI存在波动的问题,提出了一种利用蓝牙网关实时修正RSSI的算法,能够在满足较低时延的条件下得到更平滑稳定的RSSI数据。实验结果表明,该算法能够降低RSSI波动造成的定位误差。3.提出了基于PSO-BPNN(Particle Swarm Optimization-Back Propagation Neural Network)的RSSI测距方法。利用PSO-BPNN训练RSSI与距离的映射关系,与传统模型相比,该模型能够更准确地估计盲节点与蓝牙信标间的距离。4.针对单一数据源的室内定位系统定位精度较低的问题,研究多传感器融合的定位算法,并采用粒子滤波算法将本文所提基于运动模式识别的PDR算法与基于改进RSSI测距模型的蓝牙定位算法进行融合,最终实现基于智能终端的室内融合定位算法。实验结果表明,该算法能进一步提高系统的定位精度。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
张磊[5]（2019）在《基于声音的智能移动终端室内定位关键技术研究》一文中研究指出面向智能移动终端的室内位置服务具有广阔的市场应用前景,发展高精度室内定位又具有重要的社会意义。尽管市场需求巨大,目前尚没有一个成熟且完备的精准室内定位技术,国家及各大科技巨头公司也投入大量资金和研发力量以推动室内定位技术的发展。基于声音的室内定位技术具有兼容性好、稳定性高、定位精度高以及成本低等优点受到学术界及工业界的关注,但受到实际场景中多径和非视距现象的限制,许多关键技术亟待从基础理论层面进行解决。本文面向复杂室内环境中智能移动终端的高精度定位需求,依据现实场景及基于声音室内定位技术的特点,基于廉价的实验平台,以算法的低复杂度为原则在基础理论层面对关键技术展开研究。旨在突破声音室内定位的技术瓶颈,为室内定位与导航领域提供新的方法和理论支撑,为该类技术在实际场景中的推广铺平道路。本文主要研究内容包括:1.提出一种新的基于迭代消除过程iCleaning的高精度Chirp信号时延估计方法,在分数阶傅里叶变换域(FrFD)内对第一径成分进行探测及提取,并结合基于最大值探测的匹配滤波(MF)估计方法在室内强多径环境中实现高精度的低成本声音测距。提出了基于松弛阈值与严格阈值的第一径成分探测方法,以及6类迭代终止策略来提高算法稳定性。给出了 FrFD域滤波器的设计及最优参数选取方法。数值仿真及实验结果表明:该方法相较于基于最优阈值法的MF时延估计方法具有更高的测距稳定性和精度,在实际场景30m范围内的测距精度优于30 cm。2.提出一种新的基于声信道特征的非视距(NLOS)量测识别方法,通过将视距(LOS)与NLOS情况下声信道的差异进行特征化来实现非视距识别。提出一种相对增益-时延分布估计方法来表征声信道特征,进而提出9类特征值提取方法。利用在实际场景所采集的数据集,分别基于监督学习、半监督学习及无监督学习的常用分类器实现声信号的非视距识别,以验证所提出算法的有效性,并在准确度指标下分别给出最优分类器。实际场景验证结果表明:该方法具有优于87.1%的识别准确度,相较于其它方法具有更好的性能。该方法是本领域内国际上首次基于声信道特征实现非视距量测识别的方法。3.提出一种新的基于TOA与频率到达(FOA)的鲁棒非视距定位方法,结合距离量测及频率到达信息的相对速度量测实现运动目标的鲁棒非视距定位。提出基于搜索最小二乘方法的IDLSE-TDFS算法及其伪线性化算法IDLLSE-TDFS,将所需的视距量测降低至2个,并给出了单视距量测情况的信息补充策略。通过引入运动学约束又分别提出KCIDLSE-TDFS算法以及KCIDLLSE-TDFS算法。数值仿真结果表明:所提出的4类算法性能优于其它定位算法。实际场景中基于廉价实验平台的验证结果表明:基于KCIDLSE-TDFS算法的平均定位精度为0.18m,基于KCIDLLSE-TDFS算法的平均定位精度为0.68 m。4.提出一种基于移动群体感知技术的地图构建方法iMapDo,来对室内地图的可达区域、内饰物区域及结构体区域进行快速动态构建。提出一种基于后验概率模型的地图构建方法,以及一种基于模板的地图构建方法,来对室内叁类区域进行快速动态构建。提出一种参与者信息可靠性因子计算方法来对移动群体感知的参与者进行选择。实验结果表明:与其它基于移动群体感知的低成本构建方法仅能实现室内二值地图的构建相比,该方法能够在实际场景中对室内地图的可达区域、内饰物区域、以及结构体区域实现快速构建,同时所构建地图的信息更为完善,构建速度更快。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-06-01）
吕梓宁[6]（2019）在《基于室内定位与机器视觉的跟随向导终端的研究与实现》一文中研究指出随着科技发展,无线定位技术正在逐步走入人们的生活。在目前室内定位技术尚未普及的情况下,具有自动跟随与环境识别功能的室内辅助向导设备成为了人们生活中的一项需求。本文就如何将定位精度更高的超宽带技术应用于自动跟随场景,通过数据优化处理与硬件配合实现稳定的跟随过程,以及如何提高图像边缘识别的效率以便更有效地检测环境正方向两个方面进行研究,最终在软件和硬件层面设计并实现了具有自动跟随与环境正方向识别功能的向导终端。第一部分为基于超宽带定位的自动跟随系统的研究与实现过程,包括硬件的架构以及软件控制逻辑。着重分析了定位数据抖动、数据到达延时、硬件驱动系统局限性等多种内部因素对终端跟随用户过程的平滑性与稳定性的影响,使用结合了滑动加权思想以及卡尔曼滤波的优化算法对数据进行处理,最终得到用户相对位置随时间变化的平滑曲线。设计自适应的硬件调节逻辑,可以根据被跟随用户的移动速度与转向幅度自动调节行走速度与转向偏角,使得无论用户的运动状态如何,终端都能够稳定地起步,转向和跟随。第二部分为基于改进HSI图像边缘识别方法的环境方向参考线算法研究。为使移动终端在非跟随状态下能够沿着室内环境正方向线来移动,需要在终端摄像头返回的视频流中识别出当前环境的正方向参考线。首先将彩色RGB图像映射到HSI色彩空间,使用双结构元多尺度形态学算法进行噪声过滤,并使用H,S,I叁个分量分别进行边缘检测,并将叁部分结果加权平均,由于HSI图像叁个分量之间具有独立性,分别取边缘可以更好地完成边缘检测。对边缘检测结果进行Hough变换,并采用高斯加权拟合,最终合成一条环境方向参考线。改进后的边缘检测算法能够减少锯齿噪声以及环境光影对边缘识别的影响,更高效地识别环境正方向。本文所实现的向导终端能够在测距数据存在抖动的情况下,完成平滑稳定的跟随过程,通过改进的边缘识别算法更高效地获取边缘图像信息,并且设计算法更准确地识别出环境正方向。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-01）
孙云瑄[7]（2019）在《基于移动终端感知的室内定位研究》一文中研究指出随着物联网的发展,各种室内场景中的定位和导航需求也与日俱增。无论是商场、机场内的路线查询,还是仓库中的货品定位、家中的宠物活动监督等,都需要获取其在室内环境中的位置信息。本文以“射频拉远单元(RRU)+远端汇聚单元(P-Bridge)+基带处理单元(BBU)”网络结构为基础,研究如何根据移动终端感知到的来自各个RRU的信号强度信息来进行室内定位。针对测量阶段采集的RSS(Received Signal Strength)指纹数据及记录的位置信息,本文对基于BP神经网络的指纹定位法进行了改进,分为模型训练和定位两个阶段。在模型训练阶段,完成各个子区域内定位神经网络的训练。在定位阶段,首先,对用户感知到的RSS指纹特征进行分析,确定用户所处的子区域;然后,利用训练好的定位模型来确定用户在子区域内的相对位置坐标;最后,根据用户所处的子区域编号及子区域内的相对位置坐标来推断出用户的绝对位置坐标。仿真结果表明,与使用传统的RSS指纹定位法相比,改进后的定位模型的均方根误差减小18%左右。针对定位模型运行过程中收集到的用户的RSS指纹序列,本文设计了一种基于半监督学习的室内定位算法。首先,利用Baum-Welch算法对用户的位置转移过程进行建模;然后,利用隐马尔可夫模型中的预测算法来推断出用户最可能的位置序列,并对用户的RSS指纹序列进行位置标注;最后,用标注好的数据来对定位神经网络进行增量训练,使得模型始终保持较高的定位精度。仿真结果表明,与仅使用测量阶段采集的RSS数据进行模型训练相比,使用半监督学习算法可以减小模型的均方根误差。针对用户参与RSS指纹感知任务时积极性不足这一问题,本文设计了一种在线的混合激励机制,利用报酬和虚拟积分对参与用户进行激励,使得在预算有限时能获取对定位模型精度提升最有助益的RSS数据集。仿真结果表明,与使用传统的报酬激励机制相比,使用本文设计的混合激励机制来选择RSS数据集并进行增量训练时,模型的定位精度提升更多。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-01）
任航辰,刘文华[8]（2019）在《基于蓝牙技术的移动终端室内定位方法》一文中研究指出以蓝牙技术下的移动终端室内定位方法为研究对象,首先对蓝牙室内定位技术进行了分析,随后分析了蓝牙技术下的移动终端室内定位方法,最后进行了实验验证与结论验证以供参考。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年01期）
余光侠,王金烈,向淋,胡晓东[9]（2018）在《广电FTTH室内宽带多终端组网探讨》一文中研究指出就广电FTTH室内宽带多终端组网的新光纤入户和用户端安装的工艺、路由器安装的合理性、宽带在室内的全覆盖等热点问题进行了研究,并就宾馆客房广电宽带的组网方式给出了建议。(本文来源于《中国有线电视》期刊2018年10期）
付先凯,蒋鑫龙,刘军发,张少博,陈益强[10]（2018）在《基于多维尺度分析的自适应室内群终端定位方法》一文中研究指出室内定位是普适计算领域的热点研究问题。当前,室内定位方法主要分为基于信号传播模型的定位方法和基于无线信号指纹的定位方法。其中,基于指纹的方法由于不需要知道无线信号接入点(Access Point,AP)的位置而得到更加广泛的应用,其需要通过离线阶段采集大量数据来构建丰富的指纹库,满足这一条件需要大量的人工标定工作。对此,文中提出了一种基于指纹空间关系的定位方法,相比于传统的指纹定位方法,该方法无需建立指纹库,只需要通过获取多终端的Wi-Fi信号强度,计算所有终端的不相似度并构建不相似矩阵;通过多维尺度分析(Multidimensional Scaling,MDS)算法,构建出所有终端的位置分布图,进而通过确定其中3个以上终端的位置来定位所有的终端。采用支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)计算任意终端间的距离,并将距离矩阵作为不相似矩阵。文中在商场场景下选择了约2500m~2的区域进行实验,所提方法的平均定位误差约为7m。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年10期）
室内终端论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于声音信号的室内定位技术由于其在实际部署中的成本较低、定位精度高等因素受到了广泛的关注。研究基于声信号的低延迟室内定位技术不仅能让用户及时获取当前位置,提升用户体验,且能实现动态跟踪,为室内导航、路径规划等新应用提供关键技术支持。因此研究低延迟的室内定位技术有着较高的应用价值。然而,现有的基于声音信号的异步室内定位技术在动态信道下,即在通信距离、收发设备、运动状态上均有变化的信道中,存在定位延迟高的问题,这一问题背后的技术原因为:1.动态信道下声音信号的检测不可靠引入的延迟。不可靠的信号检测容易造成信标信号的误检、漏检或出现较大的时间误差而被滤除,因此,要收集足够多的信标信号用于定位时,需要较多的时间,这不可避免的会造成较大的定位延迟。2.信标信号的持续时间过长导致的延迟。要获得位置信息,目标用户需要检测到多个信标信号以收集足够多的时间信息用于定位。在现有的异步定位技术中,信标信号需要借助声空通信技术传输一定的辅助信息,而现有的声空通信技术在动态信道条件下进行可靠传输时,传输速率过低,因而在传输辅助信息时需要较长时间,这就导致信标信号的持续时间过长,在收集足够多的信标信号用于定位时延迟大。为了解决室内定位中的高延迟这一技术挑战,本文在基于智能移动终端声音传感器的室内定位方面进行了深入研究。在针对智能终端的声空信道场景下,提出了基于Chirp信号的归一化信号检测算法与宽正交调制方法作为理论基础,在声空通信应用中,对宽正交调制理论进行了系统验证;在室内定位中,则灵活地利用宽正交调制,从减少搜集多个信标的持续时间和压缩单个信标持续时间方面减少定位中的延迟。具体的,本文的创新点如下:1.为了克服动态信道下信标信号检测不可靠的技术问题,提出了归一化信号检测算法,归一化信号检测算法将信号检测中相关运算后的每一个结果与前面一定数量样本的均值相除,以应对动态信道下的远近效应、设备多样性等问题。针对减少信标持续时间过长的技术问题,则提出了宽正交条件以及宽正交调制方法。当两信号互相关与两信号自相关的较大者间的比值小于一定的阈值时,两信号可视为满足宽正交。上述归一化信号检测算法与宽正交调制是声空通信、以及依赖于声空通信的室内定位的理论基础。2.提出了一个基于宽正交调制的远距离、高速率声空通信技术,克服了常规扩频调制通信技术无法同时实现远距离与高速率两大特性的技术难题。在该通信技术中还引入了可靠的归一化信号检测算法与轻量化的自适应速率调整机制。实验结果表明基于该通信技术的系统在20 m远距离条件下也能保证3%以下的误码率。3.提出了一个基于正交调度与虚拟锚节点的低延迟室内定位技术,在减小定位延迟的基础上克服了现有的基于基础设备的声定位系统无法适应动态环境变化的问题。在该定位技术中,基于宽正交调制方法提出了正交调度的概念,将满足宽正交条件设计的信标分布于不同的锚节点而并行调度,通过减少信标调度时间来克服定位过程中的高延迟;基于正交调度技术,融合了群智感知技术,提出利用定位场景中静态用户作为虚拟锚节点的定位技术,降低定位系统的部署成本和提升其抵御环境变化的能力。实验结果表明,该定位技术能将定位延迟从2 s降低到0.3 s,且90%动态跟踪误差在0.5 m内。4.提出了一个基于宽正交调制压缩信标持续时间的低延迟室内定位技术,解决了定位延迟的技术挑战,实现了实时跟踪。在该定位技术中,通过基于宽正交的OCSS(Orthogonal Chirp Spread Spectrum)调制技术,以压缩信标信号的持续时间的方式克服定位过程中的高延迟;在该定位技术中,对信标信号进行了改进的设计,加入了多普勒载波;提出了新的融合观测时间与运动状态的粒子滤波器模型,允许在单次调度下更新目标位置,使得对移动目标的动态跟踪成为可能。实验表明该定位技术能将定位延迟降低到0.2 s,且90%跟踪误差在0.49 m内。综上所述,本文针对基于移动终端声音传感器的室内定位技术中的高延迟技术挑战,提出了可靠的归一化信号检测算法、宽正交调制技术作为理论基础,在声空通信技术中对此理论基础进行了系统验证,在室内定位中则利用这一理论基础克服了定位过程中的高延迟。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
室内终端论文参考文献
[1].刘振耀,李瑞东,潘军道.一种基于目标检测和PnP的移动终端室内定位方法[J].测绘通报.2019
[2].蔡超.基于智能移动终端声音传感器的低延迟室内定位技术研究[D].华中科技大学.2019
[3].陈小杰,段中伟.室内定位终端的状态检测系统设计[J].自动化仪表.2019
[4].耿恩绪.基于智能终端的室内融合定位算法研究[D].重庆邮电大学.2019
[5].张磊.基于声音的智能移动终端室内定位关键技术研究[D].浙江大学.2019
[6].吕梓宁.基于室内定位与机器视觉的跟随向导终端的研究与实现[D].北京邮电大学.2019
[7].孙云瑄.基于移动终端感知的室内定位研究[D].北京邮电大学.2019
[8].任航辰,刘文华.基于蓝牙技术的移动终端室内定位方法[J].电子技术与软件工程.2019
[9].余光侠,王金烈,向淋,胡晓东.广电FTTH室内宽带多终端组网探讨[J].中国有线电视.2018
[10].付先凯,蒋鑫龙,刘军发,张少博,陈益强.基于多维尺度分析的自适应室内群终端定位方法[J].计算机科学.2018