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基于室内定位技术的广告推荐系统设计

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简介：
本研究旨在开发一种基于室内定位技术的广告推荐系统，通过精准用户位置信息推送个性化广告内容，提升用户体验和商业效益。 学士论文：基于室内定位的广告推荐系统及其实现方法（使用MATLAB支持）。

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  • 基于室内定位技术的广告推荐系统设计
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    本研究旨在开发一种基于室内定位技术的广告推荐系统，通过精准用户位置信息推送个性化广告内容，提升用户体验和商业效益。 学士论文：基于室内定位的广告推荐系统及其实现方法（使用MATLAB支持）。
     
  • 基于RFID与ZigBee技术的室内定位系统设计
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    本项目旨在设计并实现一种结合了RFID和ZigBee技术的高效能室内定位系统。通过优化这两种技术的应用，该系统能够提供精确的位置信息及可靠的数据传输服务，广泛适用于智能仓储、物流管理、资产追踪等领域，为用户带来更加便捷高效的使用体验。 随着物联网研究与无线传感网络技术的迅速发展，ZigBee作为一种新兴的低成本、低功耗且传输速率较低的短距离无线通信技术备受关注。它基于IEEE802.15.4标准开发而成，在物理层和MAC层方面遵循该标准的规定；而ZigBee联盟则负责制定网络层与应用层的相关规范。 利用ZigBee技术进行定位具有成本低、能耗小等优势，同时信号传输也不受视距限制的影响。因此，它在环境监测、智能家居以及医疗护理等多个领域得到了广泛应用。
     
  • 基于超声波技术的室内定位系统设计
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    本项目旨在开发一种基于超声波技术的精准室内定位系统，通过部署多个超声波发射器与接收器，在复杂室内环境中实现高精度定位。 为满足当前行业对高精度室内定位系统的需求，本段落提出了一种适用于室内或室外短距离移动物体定位的设计方案。该超声波定位技术主要运用对射式测距方法，需要若干接收器与一个发射器协同工作，并且这些接收器在空间中保持相对静止状态。通过测量超声波从发射到接收的距离，利用三边定位法计算出被测目标的位置坐标，从而确定了发射器和各接收器之间的相对位置关系。此外，通过对发射系统和接收系统的优化改进，设计了一种具有较小盲区且精度较高的室内定位方案。
     
  • 基于Zigbee技术的室内自主定位系统
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    本系统采用Zigbee无线通信技术，实现室内精准定位功能，适用于智能家居、物流管理等多种场景，提高自动化和智能化水平。 基于Zigbee的室内自定位应用设计是一个最简单的Zigbee网络的应用系统。
     
  • 基于LED的室内定位系统设计
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    本项目旨在开发一种高效、精确的室内定位系统，采用LED作为主要技术手段，结合现代无线通信技术，实现对目标对象的实时追踪和定位。该系统具有成本低、部署简单等优势，并可广泛应用于智慧建筑、物流仓储等领域。 本设计以STM32F4为控制核心，开发了一种基于LED可见光的室内定位系统。该系统包括发射端和接收端两部分：发射端通过频分复用技术使用三个LED发出不同频率的光信号；而接收端则对这些信号进行滤波、选频及放大处理，并将信号转换为数字形式，利用三边定位算法来确定接收设备的位置信息。最后，系统会把位置所在的区域和坐标显示在LCD屏幕上。
     
  • 基于RFID技术的室内定位方案——LANDMARC系统
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    简介：LANDMARC系统是一种利用RFID技术实现高精度室内定位的创新解决方案。通过部署多个读取器和标签协同工作，该系统能够准确追踪人员或物品的位置，广泛应用于仓储管理、智能建筑等领域。 随着移动计算与嵌入式系统的迅速发展，人们对位置感知的兴趣日益增长，定位服务系统也因此受到了越来越多的关注。全球定位系统（GPS）是目前应用最广泛的定位技术之一，但其在室内等无法直接接收到轨道卫星信号的环境中表现不佳，精度低甚至失效。为了提高室内的定位准确性，人们开发了红外线、超声波、无线局域网和射频识别（RFID）等多种定位方法。与其它技术相比，RFID具有非接触式操作、无需视线传输且覆盖范围广等优点。 LANDMARC系统是基于RFID技术的室内定位中最典型的代表之一，它首次创造性地引入了参考标签的概念，并成功将有源RFID应用于室内环境中的完整系统搭建中。由于大量使用了成本较低的参考标签而非昂贵的读写器设备，该系统的部署更具经济效益。 在LANDMARC系统内，待定位置的目标最终会被限定在一个由最接近其位置的几个参考点构成的多边形区域内。因此，这些参考标签的位置布局对定位算法的效果有着重要影响。通过实验发现，在使用最近邻居算法时，并非所有的参考标签都会形成规则的矩形网格结构。基于此观察结果，我们进行了关于不同网格布局的研究，特别地提出了三角形网格作为改进方案并与传统的矩形网格进行比较。仿真和实验证明，在未采用额外数据处理手段的情况下，运用三角形网格布局可以将定位精度提高9.1%到16.7%。
     
  • 课程设计：基于WiFi FTM的室内定位技术探讨
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    本课程聚焦于通过Wi-Fi飞行时间测量（FTM）技术实现高精度室内定位的应用研究与实践探索。 a) 基本要求（70%） i. 学习并掌握WiFi FTM/RTT 室内定位的相关技术。 ii. 了解802.11mc 中关于WiFi FTM/RTT 技术应用的协议规定。 iii. 掌握Android 9 对于WiFi FTM/RTT 支持的技术内容。 iv. 查找并总结最新的有关WiFi FTM/RTT 技术的研究论文。 b) 扩展要求（30%） i. 提出或优化提高定位精度的算法； ii. 使用仿真软件（如Matlab）实现上述算法，并提供相应的仿真结果； iii. 将所提算法开发成可在安卓手机上运行的应用程序，作为额外加分项。
     
  • iBeacon室内定位技术
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    iBeacon是一种基于蓝牙低能耗技术的解决方案，用于在室内环境中实现精准定位和微距营销，广泛应用于零售、博物馆等领域。 为解决传统RSSI测距方法精度较低的问题，本段落提出了一种基于高斯分布的信号过滤技术，并据此建立了一个更精确的测距模型。在此基础上，我们开发了基于RSSI测距的多点定位算法，并通过结合步态检测和卡尔曼滤波等技术进一步优化该算法，使得平均定位误差从原来的3米降低到了大约1.5米左右。
     
  • 基于Spark技术的推荐系统设计与实现
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    本项目聚焦于运用Apache Spark的大规模数据处理能力，旨在设计并实现一个高效、个性化的推荐系统。通过深入分析用户行为数据，采用协同过滤算法优化推荐结果，以提升用户体验和满意度。 推荐系统是数据挖掘的重要组成部分,能够实现对海量数据的快速、全面且准确地筛选与过滤。然而，传统的单主机模式下的推荐算法在计算过程中耗时较长，无法满足现代商业环境中对于技术速度及可靠性的需求。Spark大数据平台通过引入RDD（弹性分布式数据集）的概念和基于内存的操作模式，在处理大规模数据分析方面展现出显著优势。鉴于推荐系统中频繁进行的迭代运算过程，使用Spark框架可以大幅提升其运行效率。 本段落利用Spark平台设计了一种以物品为基础的协同过滤(Item-CF)算法的商品推荐系统，并在Movie Lens 数据集中进行了测试与验证。实验结果显示，该推荐系统的准确度得到了提升且计算时间显著减少,为未来进一步研究大数据环境下的推荐技术提供了有益参考和支持。