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公开(公告)号：CN115567871A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211175374.8
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种WiFi指纹室内楼层识别与位置估计方法，涉及无线室内定位技术领域，包括：步骤一，对WiFi指纹数据做数据预处理；步骤二、搭建卷积神经网络模型；步骤三、搭建机器学习模型框架，通过决策树、随机森林、K近邻三种线性回归算法预测位置；本发明通过参考节点RP接收多个AP信号强度RSS与楼层、坐标相对应，合成WiFi位置指纹信息，基于位置指纹信息提出卷积神经网络模型与机器学习回归算法实现了室内楼层识别与位置估计，解决了室内定位楼层识别准确率低与位置估计错误率高的问题。
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