1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和物联网技术的快速发展，室内定位技术作为一项关键技术，在智能家居、智慧医疗、商场导航、仓储物流等领域发挥着越来越重要的作用。
传统的室外定位技术，如全球卫星导航系统（GNSS），在室内环境下存在信号遮挡和多径效应等问题，难以提供可靠的定位服务。
因此，研究高精度、低成本、易部署的室内人员定位技术具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
室内定位技术近年来成为研究热点，各种技术方案层出不穷。
其中，基于WiFi的室内定位技术因其成本低、易部署等优势受到广泛关注。
本节将分别从国内外研究现状对基于WiFi的被动式室内人员定位技术进行综述。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:
本研究将针对基于WiFi的被动式室内人员定位系统进行深入研究，主要内容包括以下几个方面:
1.WiFi信号传播特性研究:分析WiFi信号在室内环境下的传播特性，研究多径效应、信号衰减、环境干扰等因素对信号的影响，为后续定位算法的设计提供理论依据。
2.WiFi信号特征提取:研究适用于室内人员定位的WiFi信号特征参数，例如接收信号强度指示(RSSI)、信道状态信息(CSI)等，并对信号进行预处理，包括去噪、滤波、异常值处理等，以提高定位精度。
3.被动式定位算法研究:研究和改进基于WiFi的被动式定位算法，例如基于指纹的定位算法、基于信道状态信息的定位算法等，并对不同算法进行性能比较和分析，选择最优算法应用于系统设计。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实际测试相结合的方法，逐步推进研究工作。
首先，进行文献调研，了解国内外在基于WiFi的被动式室内人员定位技术方面的研究现状，学习相关理论知识，为研究工作奠定基础。
其次，进行WiFi信号传播特性分析，建立室内环境下的WiFi信号传播模型，研究不同因素对信号的影响，并通过仿真实验验证模型的准确性。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.高精度定位算法:针对现有WiFi被动式定位算法精度不足的问题，本研究将研究和改进基于信道状态信息(CSI)的定位算法，通过提取更加精细的信号特征，提高定位精度。
2.自适应环境学习:针对室内环境复杂多变的特点，本研究将引入机器学习算法，使系统能够自动学习和适应环境变化，提高系统的鲁棒性和适应性。
3.低功耗系统设计:针对被动式定位系统功耗高的问题，本研究将优化系统架构和算法设计，降低系统功耗，延长设备使用时间。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]刘丹,党建武,刘丽,等.基于深度学习的室内WiFi被动式定位方法[J].计算机工程,2022,48(01):285-291.
[2]陈超,章国宝,王强,等.基于WiFi指纹匹配的室内定位算法研究综述[J].计算机应用研究,2021,38(01):1-6 32.
[3]黄乐天,朱明,张力,等.基于WiFi指纹匹配的室内定位方法综述[J].传感技术学报,2020,33(12):1743-1754.
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