基于深度神经网络的室内定位算法

乔寅嵩; 张大龙; 韩刚涛; 郭仕勇; 苗慧; 张呈

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

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于深度神经网络的室内定位算法
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- 传感器与微系统 2024年第6期页码：125-128
- 作者机构：
  
  郑州大学网络空间安全学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62101504)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)06-0125-04
  中图分类号： TN92;TP183
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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乔寅嵩, 张大龙, 韩刚涛, 等. 基于深度神经网络的室内定位算法[J]. 传感器与微系统, 2024,(6):125-128.
乔寅嵩, 张大龙, 韩刚涛, 等. 基于深度神经网络的室内定位算法[J]. 传感器与微系统, 2024,(6):125-128. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)06-0125-04.

DOI：

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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关键词

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