【摘 要】
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物联网时代对于位置坐标的服务需求越来越高,尤其针对室内情景。传统的GPS定位无法在复杂的室内环境中生效,而基于WiFi信号指纹的室内定位技术由于其成本低、算法简单等优点受到了广泛的关注。本文将机器学习中的深度神经网络算法与WiFi信号的指纹特征相结合,进行了复杂室内环境下的目标定位研究。在广泛查阅国内外相关文献的基础上,介绍了室内定位技术的发展现状和深度神经网络的研究背景。针对指纹数据库构建问题,
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物联网时代对于位置坐标的服务需求越来越高,尤其针对室内情景。传统的GPS定位无法在复杂的室内环境中生效,而基于WiFi信号指纹的室内定位技术由于其成本低、算法简单等优点受到了广泛的关注。本文将机器学习中的深度神经网络算法与WiFi信号的指纹特征相结合,进行了复杂室内环境下的目标定位研究。在广泛查阅国内外相关文献的基础上,介绍了室内定位技术的发展现状和深度神经网络的研究背景。针对指纹数据库构建问题,本文选用了加州大学机器学习库中的UJIIndoorLoc指纹库,通过对该指纹库的分析,提取了相关维度信息用于算法验证。在指纹库数据的处理上,采用削减AP个数以及对指纹样本点进行均值滤波的方法,优化了指纹库的数据规模,降低了由于信号波动造成的噪声干扰,提高了指纹库的鲁棒性。在指纹匹配算法上,选用了深度学习中经典的堆叠自编码器（Stack AutoEncoder,SAE）模型。相比于传统的机器学习算法,深度神经网络具有更强大的拟合能力来实现WiFi指纹的定位算法。通过预训练SAE网络对处理后的指纹信号进行降维处理,将提取的高维指纹信号分别通过分类层和回归层来实现楼层的定位和层内位置坐标的定位。通过实验仿真,验证了算法的有效性。与传统算法相比,本文提出的算法得到的定位精度更高,使用的指纹库更小,定位延迟更低。
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