基于深度神经网络的室内定位算法

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)06-0125-04

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基于深度神经网络的室内定位算法

更新时间：2025-09-11

- 基于深度神经网络的室内定位算法
- Issue 6, Pages: 125-128(2024)
- 作者机构：
  
  郑州大学网络空间安全学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)06-0125-04
  CLC： TN92;TP183
- Published：2024
- 稿件说明：
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[J]. 2024, (6): 125-128.
DOI：

[J]. 2024, (6): 125-128. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)06-0125-04.

摘要

提出了一种基于深度学习的接收信号强度指示(RSSI)指纹定位算法。该算法将深度神经网络引入到指纹定位的2个阶段中：离线阶段对不同遮挡情况的指纹库进行特征训练，其中指纹数据作为输入，不同遮挡情况的指纹库编号作为标签；在线阶段将实时接收到的数据送入到网络中进行指纹库匹配，然后结合改进的加权K近邻(WKNN)算法进行定位。通过对比实验结果表明：所提算法的定位精度优于其他定位算法，有着很好的定位性能。

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