1. 本选题研究的目的及意义
随着物联网、普适计算和移动互联网技术的快速发展，人们对室内环境下获取用户位置信息和活动轨迹的需求日益增长。
室内用户活动轨迹识别技术应运而生，它可以实时获取用户在室内环境中的位置和移动轨迹，为用户提供个性化服务，并推动相关领域的发展。
本课题的研究意义和目的如下：
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，室内用户活动轨迹识别技术作为一项新兴的技术，在国内外都受到了广泛的关注和研究。
1. 国内研究现状
国内在室内用户活动轨迹识别领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，许多高校和科研机构都开展了相关研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要内容包括以下几个方面：
1.RFID室内定位技术研究：-分析RFID技术特点及其在室内定位中的应用优势和局限性。
-研究常见的RFID室内定位算法，如基于接收信号强度(RSSI)的定位算法、基于到达时间(TOA)的定位算法、基于到达时间差(TDOA)的定位算法等，并分析其优缺点和适用场景。
-选择合适的RFID室内定位算法，并对其进行改进和优化，以提高定位精度和可靠性。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步推进研究工作：
1.文献调研阶段：-收集并阅读国内外关于RFID技术、室内定位技术、用户活动轨迹识别技术等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要技术路线和存在的问题。
-对比分析不同RFID室内定位算法和用户活动轨迹识别算法的优缺点，为后续研究提供参考。
2.系统设计阶段：-根据研究目标和需求，设计系统的总体架构，确定系统的硬件平台、软件系统和数据库等组成部分。
5. 研究的创新点
本课题的研究预期在以下几个方面取得创新：
1.高精度RFID室内定位算法研究：针对现有RFID室内定位算法精度不足的问题，本课题将研究基于多天线融合、环境感知等技术的改进算法，以提高RFID室内定位精度，并通过实验验证改进算法的有效性。
2.用户活动轨迹识别算法优化：针对现有用户活动轨迹识别算法在复杂场景下识别精度不高的问题，本课题将研究基于深度学习、机器学习等技术的优化算法，以提高轨迹识别的准确性和鲁棒性，并通过实验验证优化算法的性能。
3.面向特定应用场景的系统设计：本课题将针对具体的应用场景，例如商场、图书馆、医院等，设计相应的RFID室内用户活动轨迹识别系统，并开发面向不同用户群体的个性化应用功能，以提高系统的实用性和应用价值。
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.李强,陈志刚,李力.基于改进K-means聚类的室内用户行为识别[J].计算机工程,2020,46(03):287-293.
2.陈志刚,邓中亮,李强,等.融合时间约束与多模式轨迹段相似性度量的室内用户行为识别[J].控制与决策,2021,36(01):221-228.
3.王晓峰,刘云,刘辉,等.面向室内用户行为识别的WiFi指纹定位方法[J].计算机应用,2021,41(05):1415-1420.
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