指纹数据库的建立是WIFI指纹定位的第一步。它需要在定位区域内布置一定数量的参考点(RP),并在每个参考点处测量来自各个WIFI接入点(AP)的信号强度。这些信号强度值与该参考点的位置信息一起构成了一条指纹记录。指纹数据库可以表示为: 3.3定位 在定位阶段,移动设备会实时采集当前位置的WIFI信号强度信息,然后将这些信息...
Wi Fi 指纹定位法的基本原理是利用位置信息和指纹信息之间的映射关系,即室内区域不同的参考点上的指纹具有不同的信号特征,从而实现待定位对象的位置估计在绝大多数的室内环境中,使用的 AP 设备一般安装的都是全向天线,可全方位各个角度发射信号,且发射的信号强度会随着传播距离的增大而减小。 因此,理论上以 AP 为...
wifi指纹定位实现方法 wifi定位方法基本上可以分为两大类: 不基于RSSI TOA(time ofarrival) TDOA(time difference of arrival) AOA(angle of arrival) 基于RSSI 在智能手机上,可以通过系统SDK获取到周围各个AP(Access Point)发送的信号强度RSSI及AP地址,利用RSSI来定位目前看来是最可行的方法,因此下面着重介绍,基于R...
指纹定位原理：无线信号的信号强度在空间传播过程中，会随着传播距离的增加而减弱，接收端设备与信号源距离越近，信号源的信号强度就越强接收端离发送方越远，接收到的信号强度就越弱。根据终端设备接收到的信号强度和已知的无线信号赓牙落模型， WIFI指纹定位可以估算出接收方和发送方之间的距离，根据估算...
Wi-Fi定位严格来说,并不是一种高精度定位技术,但是我们调研中发现,因为WiFi信号目前普及度非常大,在人流密集较密集的地区,基本都有WiFi信号的覆盖,这对于很多要节省成本,且精度要求不高的项目来说是很合适的,因此,目前在市场上WiFi定位方案也比较常见。
位置指纹的采集工作 减少指纹采集的数量 子区域定位 指纹库的有机构建 其他的一些问题 多种技术的使用 减少能量损耗 吞吐量 延迟 安全性 总结 参考文献 摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法。然而WiFi并不是专门...
WiFi指纹定位技术是一种基于无线信号的室内定位技术。其基本原理是通过收集室内环境中WiFi信号的强度信息,形成WiFi指纹地图,再通过匹配当前位置的WiFi指纹与地图中的指纹信息,实现室内定位。然而,传统的WiFi指纹定位算法存在精度不高、稳定性差等问题,因此需要进一步的研究和改进。 三、深度学习在WiFi指纹室内定位中的应用...
此外,我们还对模型进行了优化,通过调整网络结构、学习率等参数,进一步提高了定位精度和计算效率。 六、结论与展望 本文研究了基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法,分析了其优势和不足,并通过实验验证了该算法的有效性。基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法能够更好地适应动态环境和复杂环境,提高定位精度和稳定性。然而,...
WiFi定位指纹算法主要分为两个阶段: 离线阶段:在此阶段,通过在室内环境中不同位置采集 WiFi 信号的强度(RSSI),并记录下这些信号的指纹。这些指纹通常会被存储在数据库中,作为后续定位的参考。 在线阶段:在设备需要定位时,收集当前环境中 WiFi 信号的强度,然后与数据库中的指纹进行比对,以计算出设备的当前位置。
1. 简介 本文提出基于Wifi指纹,使用CNN模型用于室内定位(CNNLoc模型),包括多建筑物和多楼层定位(multi-building and multi-floor ...