简述基于wifi的指纹定位技术的研究
基于位置指纹的WLAN室内定位技术研究共3篇
基于位置指纹的WLAN室内定位技术研究共3篇基于位置指纹的WLAN室内定位技术研究1近年来，随着无线局域网（WLAN）的广泛应用，室内定位技术也越来越受到关注。
传统的无线定位技术主要基于无线信号强度指纹和时间差测量等方法，但这些方法都存在一定的局限性。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术通过采集和处理WLAN信号的位置指纹信息，可以实现更精确可靠的室内定位。
所谓位置指纹，是指在目标区域内预先采集一系列WiFi信号强度、信道等属性的数据集合，这个数据集合就是位置指纹。
通俗地讲，就是将每个区域的WiFi信号特征作为“指纹”，通过采集不同位置下的“指纹”，可以得到该位置的位置指纹图谱。
然后，根据用户设备采集到的WiFi信号特征与位置指纹图谱进行匹配，即可确定用户设备的位置。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术具有以下优点：1.定位精度高。
传统的无线定位技术的精度往往不能满足室内定位的需求，而基于位置指纹的WLAN室内定位技术可以通过采集更多位置指纹数据，提高定位精度。
2.鲁棒性强。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术可以根据各种复杂的环境变化，如电磁干扰、墙体影响等，自适应地更新位置指纹信息，并保持高精度的定位结果。
3.实现相对容易。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术只需要在室内先进行一遍指纹数据采集即可，采集后的数据可以快速处理并形成位置指纹图谱，实现相对容易。
目前，基于位置指纹的WLAN室内定位技术主要包括两个阶段：离线阶段和在线阶段。
离线阶段主要是进行位置指纹图谱的采集和处理，采集的数据可以包括信噪比、信道状态信息、AP位置信息等，数据处理过程中再进行一定的特征提取和筛选，选择出有代表性的特征进行记录，形成位置指纹图谱。
在线阶段，则是针对用户设备部署算法实现室内定位。
在线定位过程中，用户设备通过扫描周围的WiFi信号特征，与位置指纹图谱进行匹配，从而确定自身的位置。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术的应用场景比较广泛，可以用于商业、智能家居、医疗等领域。
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》一、引言随着移动互联网和物联网的飞速发展，室内定位技术在各个领域中的应用日益广泛，如无人驾驶、智能家居、安防监控等。
在众多的室内定位技术中，基于WiFi指纹的室内定位方法以其覆盖面广、成本低廉等优势，得到了广泛的应用。
然而，传统的WiFi指纹定位算法在面对复杂室内环境时，常常存在定位精度不高、鲁棒性不强等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法，旨在提高定位精度和鲁棒性。
二、相关技术背景2.1 WiFi指纹定位技术WiFi指纹定位技术是通过收集室内环境中各个位置的WiFi 信号强度信息，构建指纹数据库，然后通过匹配当前位置的WiFi 信号强度与指纹数据库中的信息，实现室内定位。
2.2 深度学习技术深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理和识别。
在室内定位领域中，深度学习可以用于处理大量的WiFi信号数据，提高定位精度和鲁棒性。
三、基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法3.1 算法原理本算法首先收集室内环境中各个位置的WiFi信号强度信息，构建指纹数据库。
然后，利用深度学习技术对WiFi信号数据进行处理和识别，提取出有用的特征信息。
接着，通过训练深度学习模型，将当前位置的WiFi信号强度与指纹数据库中的信息进行匹配，实现室内定位。
3.2 算法实现本算法采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方式，实现对WiFi信号数据的处理和识别。
首先，利用CNN提取出WiFi信号数据中的有用特征信息。
然后，将提取出的特征信息输入到RNN中，通过训练模型实现位置信息的匹配和定位。
四、实验与分析为了验证本算法的有效性，我们在一个实际室内环境中进行了实验。
实验结果表明，本算法在面对复杂室内环境时，具有较高的定位精度和鲁棒性。
与传统的WiFi指纹定位算法相比，本算法的定位精度提高了约10%五、算法优化与改进5.1 特征提取的优化针对WiFi信号数据的特征提取，我们可以进一步优化CNN 的结构，使其能够更准确地捕捉到信号中的关键特征。
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
其中，基于WiFi指纹的定位技术因其准确性高、覆盖范围广等特点得到了广泛应用。
然而，传统的WiFi指纹定位算法在处理复杂室内环境时仍面临诸多挑战，如多径效应、信号衰减等问题。
近年来，图卷积神经网络（GCN）和门控时间卷积网络（TCN）的崛起为解决这些问题提供了新的思路。
本文将详细研究基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法，并探讨其优势与挑战。
二、背景知识2.1 WiFi指纹定位技术WiFi指纹定位技术是通过收集并存储特定位置的WiFi信号强度信息（RSSI）来构建指纹数据库。
当用户设备进行定位时，通过比对实时采集的RSSI与指纹数据库中的数据，实现定位。
2.2 GCN与TCNGCN（图卷积神经网络）是一种针对图数据的深度学习算法，可有效提取空间特征。
TCN（门控时间卷积网络）则是一种用于处理序列数据的深度学习算法，可有效提取时间特征。
将GCN 与TCN相结合，可以更好地处理具有时空特性的数据。
三、基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法3.1 算法原理本算法首先利用GCN提取WiFi信号的空间特征，包括不同位置、不同设备的信号强度分布等。
然后，通过TCN处理这些空间特征的时间序列数据，从而更准确地预测用户位置。
具体而言，本算法通过构建WiFi信号的时空图，利用GCN-TCN网络对图中的节点进行特征提取和预测。
3.2 算法流程（1）构建WiFi指纹数据库：在室内环境中收集并存储不同位置的WiFi信号强度信息（RSSI），构建指纹数据库。
（2）构建时空图：根据WiFi信号的时空特性，构建包含空间节点和时间节点的图结构。
（3）GCN特征提取：利用GCN对时空图中的空间节点进行特征提取，获取不同位置、不同设备的信号强度分布等特征。
（4）TCN时间序列处理：利用TCN对GCN提取的空间特征进行时间序列处理，提取时间特征。
《2024年基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着移动互联网技术的迅猛发展，室内定位技术在人们的生活和工作中显得愈发重要。
室内WiFi指纹定位技术作为一项常见的室内定位手段，凭借其低成本、易部署等优势，得到了广泛的应用。
然而，传统的室内WiFi指纹定位算法在面对复杂多变的室内环境时，往往存在定位精度不高、鲁棒性不强等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于图卷积神经网络（GCN）和时序卷积网络（TCN）的室内WiFi指纹定位算法。
二、相关技术背景1. WiFi指纹定位技术：通过收集室内环境中WiFi接入点的信号强度信息，构建WiFi指纹数据库，再利用匹配算法实现室内定位。
2. 图卷积神经网络（GCN）：一种用于处理图结构数据的神经网络，可以有效地提取图数据中的特征信息。
3. 时序卷积网络（TCN）：一种用于处理时序数据的神经网络，可以捕捉时序数据中的时间依赖关系。
三、算法原理本文提出的基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法，主要包含以下几个部分：1. WiFi指纹数据预处理：收集室内环境的WiFi信号强度信息，构建WiFi指纹数据库。
利用GCN对指纹数据进行图结构化处理，提取空间特征。
2. 时序特征提取：利用TCN对WiFi信号强度的时间序列数据进行处理，提取时序特征。
3. 定位算法实现：将空间特征和时序特征进行融合，利用深度学习模型进行训练和优化，实现室内定位。
四、算法实现1. 数据集准备：收集室内环境的WiFi信号强度数据和位置信息，构建训练集和测试集。
2. 模型构建：构建基于GCN-TCN的深度学习模型，包括图卷积层、时序卷积层、全连接层等。
3. 模型训练：利用训练集对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数。
4. 模型评估：利用测试集对模型进行评估，计算定位精度、鲁棒性等指标。
五、实验结果与分析1. 实验环境与数据集：在多个室内环境下进行实验，包括办公楼、商场、医院等。
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》一、引言随着科技的发展，室内定位技术已经成为众多领域的重要应用之一。
WiFi指纹定位技术因其高精度、低成本的特性受到了广泛的关注。
而深度学习算法作为近年来的重要研究领域，也已在许多领域得到了广泛的应用。
本文基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法进行研究，旨在提高室内定位的准确性和稳定性。
二、WiFi指纹室内定位技术概述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深度学习算法具有强大的特征提取和学习能力，可以有效地处理高维数据和复杂模式。
因此，将深度学习应用于WiFi指纹室内定位中，可以提高定位的准确性和稳定性。
具体而言，可以通过以下步骤实现：1. 数据预处理：对收集到的WiFi指纹数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等操作，为后续的深度学习模型提供高质量的数据集。
2. 构建深度学习模型：根据具体的应用场景和需求，构建适合的深度学习模型。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 训练模型：使用预处理后的数据集对深度学习模型进行训练，使模型学习到WiFi指纹数据中的特征和规律。
4. 定位算法实现：将训练好的模型应用于室内定位中，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。
四、实验与分析为了验证基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法的有效性，我们进行了实验和分析。
具体而言，我们使用了某大型商场的WiFi指纹数据，构建了深度学习模型，并进行了以下实验：1. 不同模型的比较：我们使用了CNN、RNN等不同的深度学习模型进行实验，比较了它们的性能和精度。
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告一、选题背景室内定位技术是指在建筑物内部使用各种技术手段实现定位的技术，包括基于WiFi、蓝牙、声学信号、红外线等技术。
其中，基于WiFi的室内定位技术因其广泛应用及成本低廉等特点，被商业化和学术界广泛使用。
目前，室内定位技术在室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域都有着广泛的应用。
然而，较高的误差率和较低的定位准确度是制约该技术进一步发展的关键问题。
因此，如何提高室内定位的准确性和可靠性，成为当前研究的重点之一。
二、研究内容本次研究将以基于WiFi位置指纹的室内定位技术为研究对象，以提高室内定位的准确度和可靠性为研究目标，主要研究内容如下：1. 室内定位原理及相关算法研究：研究基于WiFi位置指纹的室内定位的原理，分析定位中的误差来源，探究现有算法的不足之处。
2. 室内WiFi信号采集及位置指纹建立：通过WiFi信号采集器采集建筑物内的WiFi信号，建立位置指纹数据库，并对其进行离线处理和优化。
3. 室内定位算法优化：针对现有算法的不足之处，提出优化方案，尝试采用机器学习等方法对定位算法进行优化，以提高定位准确度和可靠性。
4. 室内定位系统实现：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
三、研究意义本次研究旨在通过对基于WiFi位置指纹的室内定位技术的研究和优化，提高室内定位的准确性和可靠性，为室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域的应用提供支持，有着重要的研究意义和实用价值。
四、研究方法本次研究采用实验研究、数学分析和计算机仿真等方法，结合机器学习等技术，对基于WiFi位置指纹的室内定位技术进行研究和优化。
五、进度安排第一年：对室内定位原理及相关算法进行深入研究，并建立位置指纹数据库；第二年：提出定位算法的优化方案，采用机器学习等技术对算法进行优化；第三年：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
简述基于wifi的指纹定位技术的研究
南京师范大学泰州学院毕业论文题目简述基于WiFi的指纹定位技术的研究学生姓名张锐学号12100350专业通信工程班级信1003指导教师陆霞2014年4月简述基于WiFi的指纹定位技术的研究摘要随着移动通信、无线网络技术的突飞猛进，人们对获取位置服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
目前全球定位系统GPS是获取室外环境位置信息是最常用方式。
但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，因此卫星定位技术并不适用于室内或者高楼林立的场合，因此无线室内定位技术的迅速发展已成为GPS的有力补充。
WIFI位置指纹定位技术是基于接收信号传播特性而进行定位的，与传统室内定位技术相比，其扩展性更强、应用范围更广。
由于WIFI 信号传输时受非视距、多径衰落等因素影响较小，故基于WIFI网络的指纹定位系统稳定性较强，而基于红外或视频信号定位技术在使用时较易受限，比如：在阳光直射或荧光照射下基于红外技术定位的精度将大大降低，而基于视频信号的定位技术使用前提是移动终端必须在可视条件下。
因此，研究基于WiFi指纹定位技术具有非常重要的意义。
本文首先从课题的研究背景，国内外的最新研究状况及课题的研究意义等方面分析WIFI位置指纹定位技术的大概内容，从第二章到第四章全面分析了指纹定位的核心技术。
关键词：WIFI位置指纹定位The research of fingerprint based on WiFi positioningtechnologyAbstractWith the rapid development of mobile communications, wireless network technology,people are increasing demand for access to the location service,which makes the location-aware computing and services play a role in real life more and more important.Current GPS global positioning system(GPS)is to obtain the outdoor environment location information is the most commonly used.But as a result of the satellite signal is vulnerable to all sorts of obstacles block,so the satellite positioning technology does not apply to indoor or high-rise buildings,so the rapid development of wireless indoor positioning technology has become a powerful supplement of GPS.WIFI location fingerprinting positioning technology is based on the received signal propagation and to locate, compared with the traditional indoor positioning technology,its extensibility and wider application range.Because the WIFI signal transmission when affected by factors such as non line-of-sight,multipath fading is small,so the fingerprint positioning system based on WIFI network stability strong,and positioning technology based on infrared or video signal when use limited more easily,such as:based on infrared technology under direct sunlight or fluorescent light positioning accuracy will be greatly reduced,and based on video signal using the premise is mobile terminal positioning technology must beunder the condition of the visual.Therefore,based on the research on WiFi fingerprint positioning technology has very important significance.This paper from the research background,domestic and foreign latest research status and research significance about contents of WIFI location fingerprint orientation technology,from the second chapter to the fourth chapter is the core of comprehensive analysis of the fingerprint orientation technology.Keywords:WIFI location fingerprinting positioning目录摘要 (I)Abstract (II)第一章引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2国内外最新研究成果 (2)1.3课题意义 (4)第二章WiFi通信技术简介 (6)2.1Wifi组成原理 (6)2.2WiFi通信技术 (9)第三章室内定位技术 (10)3.1室内定位技术概述 (10)3.2位置指纹定位方法简介 (12)3.3影响室内定位精度的主要因素 (13)第四章位置指纹定位算法 (15)4.1最近邻法（NN） (15)4.2K近邻法 (15)4.3K加权近邻法 (16)4.4贝叶斯概率算法 (16)结束语 (17)参考文献 (19)致谢 (20)第一章引言1.1课题背景随着移动通信、无线网络与普适计算等技术的突飞猛进，人们对获取位置感知服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
简述基于wifi的指纹定位技术的研究
理论基础
影响定位的因素
1.非视距传播：由于在信号的发射端与接收端之间的直射路径上 存在障碍物，导致无线电波不能在收发两端进行直射传播，而只 能通过反射、折射进行传播 2.多径传播：信号接收端所处环境复杂，使得发射的电磁波在向 外扩散过程中遇到各种障碍物，由于每条路径上信号的强度、到 达时间、到达载波相位都不相同，则产生多径干扰 3.阴影效应：阴影效应是指移动终端在移动过程中，有一些大型 障碍物阻挡了其无线电波的直射路径，从而导致信号接收区域中 存在半盲区，在电磁场中形成了阴影，致使信号接收点场强在终 端移动过程中起伏变化，此现象为阴影效应。
理论基础
IEEE802.11b特点
1.IEEE802.11b工作的2.4GHz ISM频段为国际上通 用的免许可证频段 2.能提供高速率数据传输 3.能提供动态速率转换 4.支持百米左右的通信范围 5.提供较高的传输可靠性 6.符合IEEE 802.11b的设备有良好的互操作性 7.提供功率管理(无线站点可选择省电模式，在暂无 数据收发时转到休眠状态)
技术概述
主要任务是建立如下结构的表1：wifi和表2：location： 表一：
ID
表二： Location_ID
Wifi_SSID
Location_ID
Location_name
其中表一和表二通过Location_ID进行关联，建表的目的是存储location 信息及其对应的wifi列表信息，一个location信息对应多个wifi信息。
理论基础
8.当无线站点移动时，允许其在接入点之间进行无缝 连接 9.提供负载均衡功能，以提高效能 10.有较强的安全性 11.可重叠覆盖 12.站点的可移动性 13.网络布线容易 14.网络组网灵活 15.网络成本有优势
基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究
基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究基于WIFI位置指纹算法室内定位技术研究一、引言随着移动互联网的迅速发展，人们对室内定位技术的需求日益增长。
传统的GPS定位在室内环境下受限，无法满足需求。
因此，研究室内定位技术成为了一个重要的研究领域。
WIFI位置指纹算法是一种常用的室内定位技术，本文旨在对该算法进行研究和分析。
二、WIFI位置指纹算法原理WIFI位置指纹算法基于WIFI信号的强度来进行室内定位。
该算法通过构建室内热点图，收集不同位置的WIFI信号强度数据，并存储在位置指纹数据库中。
当需要进行室内定位时，利用当前位置处的WIFI信号强度与数据库中存储的位置指纹进行匹配，从而确定当前位置。
三、WIFI信号强度测量WIFI信号强度是WIFI位置指纹算法的核心数据。
在进行WIFI信号强度测量时，需要注意以下几点：1. 选择合适的WIFI设备：不同的WIFI设备可能对信号强度的测量有差异，因此应该选择适合室内定位的WIFI设备。
2. 室内环境对信号的影响：室内环境的墙壁、家具等物体会对WIFI信号造成遮挡和干扰，从而影响信号强度的测量。
因此，在进行信号强度测量时，应考虑并排除这些影响因素。
3. 采样间隔和数据量：在采集WIFI信号强度数据时，需要确定采样的间隔和采样的数据量。
间隔过长会导致信号强度的变化被忽略，间隔过短会增加数据量和复杂度。
四、位置指纹数据库构建位置指纹数据库是WIFI位置指纹算法的核心组成部分。
在构建位置指纹数据库时，需要进行以下步骤：1. 地图建模：首先需要在室内建立一个准确、精细的地图模型。
这可以通过一些工具如CAD软件、激光测距仪等来实现。
2. 采集数据集：在不同位置采集WIFI信号强度数据集，这些数据集包括当前位置的WIFI信号强度和对应的位置信息。
3. 数据处理和特征提取：对采集到的数据进行处理，去除异常值、离群点等，并进行特征提取。
特征提取是将原始数据转化为可供算法匹配的特征向量。
WIFI位置指纹定位技术研究及仿真器设计
WIFI位置指纹定位技术研究及仿真器设计一、本文概述随着移动设备和无线网络的普及，定位技术在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
WIFI位置指纹定位技术以其高精度和低成本的特点，受到了广泛关注。
本文旨在深入研究WIFI位置指纹定位技术的原理、方法及其优化策略，并设计一款基于该技术的仿真器，以辅助研究人员和开发者更好地理解和应用这一技术。
本文将详细阐述WIFI位置指纹定位技术的基本原理，包括其工作机制和关键技术点。
接着，我们将探讨现有的WIFI位置指纹定位方法，分析它们的优缺点，并提出相应的改进策略。
本文还将关注如何优化WIFI位置指纹数据库，以提高定位精度和效率。
在此基础上，我们将设计并实现一款WIFI位置指纹定位仿真器。
该仿真器将具备模拟WIFI信号传播、构建指纹数据库、执行定位算法等功能，从而提供一个可控的实验环境，以便研究人员和开发者在实际应用前对算法和系统进行验证和优化。
本文的贡献在于：一是对WIFI位置指纹定位技术进行了全面而深入的研究，为相关领域提供了有价值的参考；二是设计并实现了一款实用的仿真器，为WIFI位置指纹定位技术的研发和应用提供了有力支持。
我们将通过实验结果和分析来验证本文所提出的方法和仿真器的有效性，并展望WIFI位置指纹定位技术的未来发展方向。
二、WIFI位置指纹定位技术原理WIFI位置指纹定位技术是一种基于无线局域网（WLAN）信号强度特性的室内定位方法。
其核心思想是将室内空间划分为若干小的区域，每个区域具有独特的WIFI信号强度特征，这些特征形成了每个区域的“指纹”。
当移动设备接入WLAN时，通过采集并分析其接收到的来自各个接入点（AP）的信号强度，可以匹配到最相似的指纹，从而确定设备的位置。
WIFI位置指纹定位技术主要由两个阶段组成：离线指纹地图构建阶段和在线定位阶段。
在离线指纹地图构建阶段，需要在待定位区域内采集各个位置的WIFI信号强度数据，形成指纹数据库。
这个数据库包含了每个位置对应的各个AP的信号强度信息。
基于位置指纹的wifi室内定位算法研究与系统设计
摘要随着基于位置服务（Location Based Services，LBS）的不断发展，室内定位技术已成为一个热门研究领域。
由于WiFi技术具有传输速率快和基础设施完整等优点，基于WiFi的定位技术已成为主流的室内定位技术。
其中，基于位置指纹的WiFi室内定位技术是当前的研究热点之一。
首先，为提高传统K近邻定位算法（K-Nearest Neighbor，简称KNN）的定位精度和定位效率，本文提出了一种基于决策树（Decision Tree，简称DT）的快速KNN定位算法，并添加了属性划分准则优化和PEP（Pessimistic Error Pruning）剪枝，得到C-DKNN （Correct-Decision Treeof KNN）算法。
本文通过实验仿真对比了KNN和C-DKNN算法在测试集上的定位精度和定位效率。
实验结果表明，本文提出的C-DKNN算法相比KNN 算法定位精度提高14.39%，定位效率提高38.47%。
其次，为了解决C-DKNN算法存在的过拟合问题和进一步提高C-DKNN算法的定位精度，本文提出了一种基于随机森林（Random Forest，简称RF）的快速KNN定位算法，同时添加了投票权重优化和投票平局朴素贝叶斯优化，得到C-RKNN （Correct-Random Forest of KNN）算法。
本文在测试集上对C-RKNN，C-DKNN和KNN 算法定位效果进行了仿真对比。
实验结果表明，本文提出的C-RKNN算法相比KNN和C-DKNN算法定位精度分别提高24.35%和11.64%，定位效率相比KNN算法提高了16.15%。
最后，针对C-DKNN算法具有更高定位效率和C-RKNN算法具有更高定位精度的特点，本文设计了一套基于C-DKNN和C-RKNN的室内定位系统，该系统可实现根据用户不同定位需求进行定位算法自由切换的功能。
本文对该系统进行了功能测试和定位性能测试。
基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术研究
基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术研究基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术研究摘要：室内定位技术在日常生活和商业应用中具有广泛的应用前景。
在室内环境中，由于GPS信号信号覆盖较弱且易受到建筑物遮挡的影响，GPS定位精度受到限制。
因此，基于Wi-Fi信号的室内定位技术逐渐成为一个备受关注的领域。
本文将介绍基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术的研究现状和进展，并探讨它的原理、优点、挑战和发展趋势。
1. 引言室内定位技术可广泛应用于室内导航、智能家居、商场分析、安防监控等领域。
传统的室内定位方法包括基于信号强度指纹和几何技术。
但由于室内环境的复杂性以及信号的多路径效应，这些方法面临着定位精度低、定位成本高等问题。
Wi-Fi信号作为一种广泛存在于室内环境中的无线信号，可以通过收集Wi-Fi信号的特征进行定位，具有成本低、易部署等优点。
基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术利用了这一特点，能够在室内环境中实现较高的定位精度。
2. 基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术原理基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术主要包括离线阶段和在线定位阶段两个步骤。
离线阶段主要是指通过在室内环境中采集Wi-Fi信号和地理位置数据建立位置指纹数据库。
在线定位阶段则是根据实时采集的 Wi-Fi 信号强度，与位置指纹数据库进行比对匹配进而确定用户的位置信息。
3. 基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术的优点基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术具有一系列的优点。
首先，Wi-Fi信号广泛存在于室内环境中，不需要额外的硬件设施，降低了定位成本。
其次，通过收集Wi-Fi信号的强度和到达时间等特征，可以建立起详尽的位置指纹数据库，提供较高的定位精度。
此外，基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术还具有良好的时效性和可扩展性。
4. 基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术的挑战尽管基于位置指纹的Wi-Fi室内定位技术具有不少优点，但也面临着一些挑战。
首先，室内环境复杂，随着时间的变化，Wi-Fi信号的强度会发生波动，增加了定位的难度。
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》一、引言随着移动互联网和物联网技术的飞速发展，室内定位技术已经成为众多领域中不可或缺的关键技术之一。
在各种室内定位技术中，基于WiFi指纹的室内定位技术因其成本低、覆盖范围广、定位精度高等优点而备受关注。
近年来，深度学习技术的崛起为WiFi指纹室内定位算法的优化带来了新的机遇。
本文将探讨基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法的研究，分析其优势和不足，并尝试提出优化方案。
二、WiFi指纹室内定位技术概述WiFi指纹室内定位技术是一种基于信号强度的室内定位方法。
其基本原理是在室内环境中采集多个位置的WiFi信号强度信息，形成WiFi指纹地图。
当需要进行定位时，通过比对实时采集的WiFi信号强度与指纹地图中的数据，找出最匹配的位置，从而实现室内定位。
三、传统WiFi指纹室内定位算法的局限性尽管传统的WiFi指纹室内定位算法在许多场景中已经取得了较好的定位效果，但仍存在一些局限性。
首先，传统算法往往忽略了WiFi信号的时变特性，导致在动态环境下定位精度下降。
其次，传统算法在处理高维数据时，容易受到数据冗余和噪声的影响，导致定位精度不稳定。
此外，传统算法在处理复杂环境时，往往需要大量的计算资源和时间。
四、基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究针对传统WiFi指纹室内定位算法的局限性，本文提出基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法。
该算法利用深度学习技术对WiFi信号数据进行特征提取和降维，从而降低数据冗余和噪声的影响。
同时，通过训练深度神经网络模型，实现对动态环境和复杂环境的适应，提高定位精度。
具体而言，我们采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合模型。
CNN用于提取WiFi信号数据的空间特征，RNN用于处理时序数据，从而更好地适应动态环境。
在训练过程中，我们使用大量的WiFi指纹数据对模型进行训练，使模型能够学习到不同环境下的WiFi信号特征。
基于Wi-Fi位置指纹的室内定位技术研究
0 引言现有的室内定位方法主要使用蓝牙，超声波，超宽带信号等短距离无线信号，并根据相应的算法进行定位。
然而，这些定位方法虽可以提供高度精确的定位，但实施复杂和成本较高，并且不适合于大规模应用。
目前，Wi-Fi接入点（AP）分布在公共场所，例如大型商业建筑，医院和地铁站等，并且使用Wi-Fi技术定位以提高定位精度并节省部署定位设备的成本。
1 基于Wi-Fi的室内定位技术1.1 概述无线保真（Wi-Fi）是一种无线网络技术，如蓝牙。
利用这种Wi-Fi技术，在不使用通信电缆的情况下，终端设备以单播或广播模式实现设备通信。
因为Wi-Fi使用免费的ISM通信频段，任何人都可以设置Wi-Fi网络并以无线方式访问LAN或Internet。
用户可以部署Wi-Fi接入点（AP）以连接到Wi-Fi网络，以使用支持Wi-Fi的设备进行无线Internet访问。
由于Wi-Fi具有覆盖率高，传输速度快，发射功率低的优点，因此Wi-Fi广泛应用于家庭，商场，机场，学校等。
1.2 基本结构表1 wifi网络中与无线网络相关的元件表站点（Station,STA）指配备有Wi-Fi通信模块例如智能手机，智能路由器等的智能设备接放点（Access Point，AP）也称基站，指信号中继节点，可接收无线信号并放大广播传输以改善信号覆盖基本服务集（BasicServiceSet，BSS）指可以提供服务的最小集合，包括两个结构，一个是具有至少一个入口的基础结构类型，另一个是没有入口的单独结构型服务集识别码（S而vice SetIdentifier,SSID）指一个局域网的名称。
只能设置相同的服务集标识符来访问接入点。
出于对私人网络的保护，还需要具有正确的密码才能访问接入分布式系统（DistributionSystem，DS）在基站之间传输帧的骨干网络。
基本服务集由分布式系统中的基站互连。
分布式系统查找站点位置并发送帧。
它确定每组服务的目的地，并将帧正确分配给各个基站扩展服务集（ExtentedService Set，ESS）扩展服务集是由一个或多个连接在一起的基本服务集组成，以增加网络覆盖范围门桥（Portal）与连接不同网络的网桥相同，以便不同的设备可以相互通信2 位置指纹中的WiFi室内定位当信号在无线空间中传播时，功率与距离成反比，使得一点处的信号能量反映信号相对于传送终端的位置。
基于位置指纹的室内无线定位技术研究
基于位置指纹的室内无线定位技术研究基于位置指纹的室内无线定位技术研究摘要：随着无线通信技术的迅猛发展，室内定位技术越来越受关注。
室内无线定位技术可以在没有GPS信号的室内环境下实现用户的精确定位。
本文主要介绍了基于位置指纹的室内无线定位技术的原理和研究进展，并对其应用领域及未来研究方向进行了探讨。
一、引言室内无线定位技术是一种利用局域网、蓝牙、Wi-Fi等室内无线信号来实现对用户位置精确定位的技术手段。
相比于GPS定位技术，室内无线定位技术更具有优势，因为GPS信号在室内的穿透性很差，无法提供精确的定位信息。
基于位置指纹的室内无线定位技术是室内定位技术中的一种重要方法。
二、基于位置指纹的室内无线定位技术原理基于位置指纹的室内无线定位技术利用无线信号在室内的传播特性，通过构建位置和信号强度之间的映射关系，在之后的定位过程中通过测量接收信号的强度来确定用户的位置。
该技术需要事先进行指纹数据库的构建工作，即采集和存储各个位置处的信号强度值。
在定位过程中，通过将被测位置的信号强度与指纹数据库中的数据进行匹配，最终确定用户的位置。
三、基于位置指纹的室内无线定位技术研究进展近年来，基于位置指纹的室内无线定位技术取得了显著的研究进展。
一方面，研究者们提出了多种优化算法来提高定位的准确性和稳定性。
例如，通过机器学习算法来改进指纹匹配过程，利用支持向量机、神经网络等方法对信号强度进行建模预测，从而提高定位的精度。
另一方面，研究者们还将其他传感技术与位置指纹技术相结合，如加速度传感器、陀螺仪等，进一步提高室内定位的准确性。
四、基于位置指纹的室内无线定位技术的应用领域基于位置指纹的室内无线定位技术在很多领域都有广泛的应用前景。
首先，在商场、超市等室内场所，可以通过该技术提供定位导航服务，帮助用户快速找到目标位置。
其次，在智能家居领域，室内无线定位技术可以实现对家居设备的智能控制，使得用户可以通过手机远程控制家电、照明等系统。
《面向WiFi指纹定位的现场勘测分析研究》范文
《面向WiFi指纹定位的现场勘测分析研究》篇一一、引言在当代城市环境中，无线局域网（WiFi）以其广泛的覆盖范围和便捷的连接方式，已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着无线通信技术的不断发展，如何准确、高效地利用WiFi信息进行定位，已经成为一个重要的研究课题。
WiFi指纹定位技术以其高精度、低成本的特点，在室内定位领域展现出巨大的应用潜力。
本文旨在通过对现场勘测数据的分析研究，探讨面向WiFi指纹定位的现场勘测方法及其实施策略。
二、WiFi指纹定位技术概述WiFi指纹定位技术是通过收集目标区域内的WiFi信号特征，建立起一个指纹数据库，然后利用现场收集到的WiFi信号与指纹数据库中的数据进行比对，从而实现对目标的定位。
该技术主要依赖于对WiFi信号的强度、信道等信息的收集和分析。
三、现场勘测方法1. 勘测区域划分：根据实际需求，将勘测区域划分为若干个小的子区域，以便更精确地收集WiFi信号信息。
2. 数据收集：在每个子区域内，使用专业的勘测设备收集WiFi信号的强度、信道、MAC地址等信息。
3. 数据处理：将收集到的数据进行分析处理，提取出有用的信息，如信号强度分布、信号变化规律等。
4. 建立指纹数据库：将处理后的数据存储起来，形成一个完整的WiFi指纹数据库。
四、现场勘测实施策略1. 选择合适的勘测设备：选择具有高精度、高稳定性的勘测设备，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 合理规划勘测路线：根据勘测区域的特点和需求，制定合理的勘测路线，确保每个子区域都能被充分覆盖。
3. 多次勘测取平均值：为了减小误差，提高数据的准确性，应对同一区域进行多次勘测，并取平均值作为最终结果。
4. 及时处理和存储数据：在勘测过程中，应及时处理和存储数据，确保数据的完整性和安全性。
五、数据分析与结果通过对现场勘测数据的分析，可以得出以下结论：1. 不同区域的WiFi信号强度和分布存在明显差异，这为建立准确的WiFi指纹数据库提供了基础。
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着物联网技术的发展和广泛应用，室内定位技术已成为众多领域中的关键技术之一。
其中，基于WiFi指纹的室内定位技术因其低成本、高精度等优点受到了广泛关注。
然而，传统的WiFi 指纹定位算法在面对复杂的室内环境时，往往存在定位精度不高、稳定性差等问题。
为此，本研究提出了一种基于图卷积神经网络（GCN）与时间卷积网络（TCN）的室内WiFi指纹定位算法，以期在复杂的室内环境中提高定位精度和稳定性。
二、相关技术概述1. WiFi指纹定位技术：通过收集室内环境中不同位置的WiFi信号特征，构建WiFi指纹数据库，再通过匹配待测位置的WiFi信号特征与数据库中的指纹信息，实现室内定位。
2. GCN（图卷积神经网络）：是一种用于处理图结构数据的神经网络，可以有效地提取图中的节点特征和关系信息。
在室内WiFi指纹定位中，GCN可以用于构建WiFi信号传播的图模型，提取空间特征。
3. TCN（时间卷积网络）：是一种用于处理时间序列数据的神经网络，可以捕捉时间序列数据的上下文信息。
在室内WiFi指纹定位中，TCN可以用于提取WiFi信号随时间变化的时间特征。
三、基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法本研究所提出的基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法，主要包括以下步骤：1. 构建WiFi信号传播的图模型：利用GCN构建室内环境的WiFi信号传播图模型，提取空间特征。
具体而言，将室内环境中的AP（Access Point）和设备位置作为节点，AP之间的信号传播关系作为边，构建图模型。
2. 提取时间特征：利用TCN提取WiFi信号随时间变化的时间特征。
具体而言，对每个节点的WiFi信号数据进行时间序列分析，提取出信号强度的变化趋势和周期性等信息。
3. 融合空间和时间特征：将空间特征和时间特征进行融合，得到综合特征。
这一步骤可以通过将GCN和TCN的输出进行拼接或融合的方式实现。
《2024年面向WiFi指纹定位的现场勘测分析研究》范文
《面向WiFi指纹定位的现场勘测分析研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，WiFi指纹定位技术已成为现代城市空间定位的重要手段之一。
其通过收集和分析特定区域内WiFi信号的指纹信息，实现对移动设备的精确位置定位。
本文旨在探讨面向WiFi指纹定位的现场勘测分析研究，为提高定位精度和可靠性提供理论依据和实践指导。
二、WiFi指纹定位技术概述WiFi指纹定位技术主要通过收集目标区域内WiFi接入点的信号强度信息，形成独特的指纹特征。
在现场勘测过程中，通过采集这些指纹信息，建立指纹数据库，再利用匹配算法对移动设备进行定位。
该技术具有成本低、覆盖范围广、定位精度较高等优点，因此在城市空间定位领域得到广泛应用。
三、现场勘测流程1. 勘测准备：确定勘测区域，准备必要的勘测设备和工具，如无线信号分析仪、笔记本电脑等。
2. 数据采集：在勘测区域内设置多个采样点，采集每个采样点处的WiFi信号强度信息。
为保证数据的准确性，需多次采样并取平均值。
3. 指纹数据库建立：将采集到的数据整理成指纹信息，建立指纹数据库。
数据库应包含采样点的坐标、信号强度等信息。
4. 数据分析与优化：利用数据分析软件对指纹数据库进行分析，优化信号强度与位置关系的匹配算法。
四、现场勘测分析要点1. 采样点设置：采样点的设置应尽可能覆盖整个勘测区域，并保证采样点的均匀性和代表性。
同时，需考虑建筑物、地形等因素对信号的影响。
2. 信号强度采集：在信号强度采集过程中，应确保设备的稳定性和准确性。
此外，还需考虑多径效应、信号衰减等因素对信号强度的影响。
3. 指纹数据库质量：指纹数据库的质量直接影响到定位精度和可靠性。
因此，在建立指纹数据库时，需保证数据的完整性和准确性。
五、实践应用与挑战WiFi指纹定位技术在城市空间定位、智能交通、安防监控等领域得到广泛应用。
然而，在实际应用中仍面临一些挑战，如信号干扰、采样点设置不合理、数据库更新等问题。
为解决这些问题，需要不断优化算法、提高设备性能、完善现场勘测流程等。
《2024年面向WiFi指纹定位的现场勘测分析研究》范文
《面向WiFi指纹定位的现场勘测分析研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，WiFi已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而基于WiFi指纹定位技术因其精确性高、覆盖范围广等特点，被广泛应用于众多领域，如智慧城市、智能家居等。
本文将重点对面向WiFi指纹定位的现场勘测分析进行研究，以期提高WiFi指纹定位的准确性和可靠性。
二、WiFi指纹定位技术概述WiFi指纹定位技术是一种基于无线信号传播特性的定位方法。
其基本原理是通过收集目标区域内WiFi接入点的信号强度信息，形成一个独特的“指纹”特征，进而实现目标位置的确定。
在具体实施过程中，该技术需对目标区域进行全面的现场勘测，收集WiFi信号数据，为后续的定位工作提供基础数据支持。
三、现场勘测的重要性在WiFi指纹定位中，现场勘测是至关重要的一环。
它直接影响着指纹数据库的建立及后续定位的准确性。
通过对目标区域的现场勘测，可以获取详尽的WiFi信号数据，包括信号强度、信号稳定性等，从而为指纹数据库的建立提供有力支持。
此外，现场勘测还可以发现可能影响WiFi信号传播的障碍物、干扰源等，为后续的定位算法优化提供依据。
四、现场勘测流程及方法面向WiFi指纹定位的现场勘测主要包含以下几个步骤：1. 明确勘测目标：确定目标区域及需要收集的数据类型。
2. 准备工具：准备用于信号采集的设备、测量工具等。
3. 实地勘测：在目标区域内进行实地勘测，记录各WiFi接入点的信号强度、稳定性等信息。
4. 数据处理：对收集到的数据进行处理，形成WiFi指纹特征数据库。
5. 分析总结：根据勘测结果，分析可能影响WiFi信号传播的因素，为后续的定位算法优化提供依据。
五、现场勘测中的关键问题及解决方案在现场勘测过程中，可能会遇到一些关键问题，如信号干扰、障碍物影响等。
针对这些问题，本文提出以下解决方案：1. 信号干扰：通过多次测量取平均值、使用滤波算法等方法，降低信号干扰对测量结果的影响。
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南京师范大学泰州学院毕业论文题目简述基于WiFi的指纹定位技术的研究学生姓名张锐学号12100350专业通信工程班级信1003指导教师陆霞2014年 4 月简述基于WiFi的指纹定位技术的研究摘要随着移动通信、无线网络技术的突飞猛进，人们对获取位置服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
目前全球定位系统GPS是获取室外环境位置信息是最常用方式。
但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，因此卫星定位技术并不适用于室内或者高楼林立的场合，因此无线室内定位技术的迅速发展已成为GPS的有力补充。
WIFI位置指纹定位技术是基于接收信号传播特性而进行定位的，与传统室内定位技术相比，其扩展性更强、应用范围更广。
由于WIFI 信号传输时受非视距、多径衰落等因素影响较小，故基于WIFI网络的指纹定位系统稳定性较强，而基于红外或视频信号定位技术在使用时较易受限，比如：在阳光直射或荧光照射下基于红外技术定位的精度将大大降低，而基于视频信号的定位技术使用前提是移动终端必须在可视条件下。
因此，研究基于WiFi指纹定位技术具有非常重要的意义。
本文首先从课题的研究背景，国内外的最新研究状况及课题的研究意义等方面分析WIFI位置指纹定位技术的大概内容，从第二章到第四章全面分析了指纹定位的核心技术。
关键词：WIFI位置指纹定位The research of fingerprint based on WiFi positioningtechnologyAbstractWith the rapid development of mobile communications, wireless network technology, people are increasing demand for access to the location service, which makes the location-aware computing and services play a role in real life more and more important.Current GPS global positioning system (GPS) is to obtain the outdoor environment location information is the most commonly used.But as a result of the satellite signal is vulnerable to all sorts of obstacles block, so the satellite positioning technology does not apply to indoor or high-rise buildings, so the rapid development of wireless indoor positioning technology has become a powerful supplement of GPS.WIFI location fingerprinting positioning technology is based on the received signal propagation and to locate, compared with the traditional indoor positioning technology, its extensibility and wider application range.Because the WIFI signal transmission when affected by factors such as non line-of-sight, multipath fading is small, so the fingerprint positioning system based on WIFI network stability strong, and positioning technology based on infrared or video signal when use limited more easily, such as: based on infrared technology under direct sunlight or fluorescent light positioning accuracy will be greatly reduced, and based on video signal using the premise is mobile terminal positioning technology must beunder the condition of the visual.Therefore, based on the research on WiFi fingerprint positioning technology has very important significance.This paper from the research background, domestic and foreign latest research status and research significance about contents of WIFI location fingerprint orientation technology, from the second chapter to the fourth chapter is the core of comprehensive analysis of the fingerprint orientation technology.Keywords: WIFI location fingerprinting positioning目录摘要 (I)Abstract (II)第一章引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外最新研究成果 (2)1.3 课题意义 (4)第二章 WiFi通信技术简介 (6)2.1 Wifi组成原理 (6)2.2 WiFi通信技术 (9)第三章室内定位技术 (10)3.1室内定位技术概述 (10)3.2 位置指纹定位方法简介 (12)3.3 影响室内定位精度的主要因素 (13)第四章位置指纹定位算法 (15)4.1 最近邻法（NN） (15)4.2 K近邻法 (15)4.3 K加权近邻法 (16)4.4 贝叶斯概率算法 (17)结束语 (18)参考文献 (19)致谢 (20)第一章引言1.1 课题背景随着移动通信、无线网络与普适计算等技术的突飞猛进，人们对获取位置感知服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
早期无线定位技术应用于交通运输、医疗、公安追踪等领域。
至80年代后期，伴随蜂窝网无线通信、GPS等技术问世，无线通信进入了一个新时代，人们对定位服务的需求也层出不穷，越来越多的研究学者也关注无线定位技术。
美国联邦通信委员会在1996年强行制定了E—911法规，其规定移动网络需为用户提供定位服务。
此后，许多国家也效仿此规定。
至今GPS、AGPS、Google Map等定位技术在人们日常生活中都扮演着重要的角色。
IEEE 802．11协议发展至今已日益完善，WIFI的应用也更加普及，基于WIFI的WLAN广泛分布与家庭、校园、办公场所、地下停车场与娱乐场所，智能手机、笔记本、Pad等手持设备也均内置了无线网卡。
WIFI网络中AP定期广播的信标信号中的RSS信息使基于W1FI网络的位置指纹定位成为可能。
目前基于WIFI的位置指纹定位技术也成为学术界研究的热点，一些基于WIFI网络的定位系统也相继出现，但目前各个WIFI位置指纹定位系统均只应用于某一特定场所，还未有统一的标准。
1.2 国内外最新研究成果目前在WIFI位置指纹定位技术上已有很多研究成果，从最早的最近邻(NN)算法，到后面陆续提出的KNN、WKNN、贝叶斯概率算法、神经网络算法、支持向量机算法等；而在定位系统方面也已有不少可鉴成果，较典型的有Radar、e orus、Nibble与Weyes 等室内定位系统。
(1)Radar系统Radar系统是微软公司2000年研究的一个基于位置指纹定位的实验系统，其定位过程分为离线阶段与在线阶段。
在离线阶段时，Radar系统需在待定位区域内建立一系列位置指纹参考点，并在各个参考点上完成其对AP的RSS的采集，存储指纹参考点的位置坐标、RSS等信息，完成指纹参考点Radio Mapl创建。
其中每个指纹节点的信号强度矢量均来自定位场景中的多个AP，且在采集每个指纹参考点上的RSS时，Radar采用多次测量取平均值或中值的方法。
Radar系统在在线定位阶段时，首先由移动终端节点获取RSS矢量并将其发送至定位服务器，然后服务器搜索指纹数据库，并根据离线阶段建立的指纹参考点Radio Map来完成对移动终端的定位，其中Radar系统内采用的匹配算法有NNSS(即最近邻法)与NNSS-AVC(即K近邻法)两种。
(2)e orus系统e orus定位系统也是选用接收信号强度作为位置参考点的指纹数据，但与Radar系统不同的是其引用概率模型来创建信号空问数据。
e orus系统在采集指纹参考点的RSS矢量数据时，并非像Radar系统中那样直接取其中值或均值，而是生成每个AP的接收信号强度在指纹参考点上的概率分布，并利用得到概率分布值来建立Radio Map。
在在线定位阶段中，为降低计算量、提高定位速度，e oros系统提出一种基于Radio Map位置集的分簇方法。
由于单个AP的覆盖区域有限，故在实际定位过程中，并非要在整个定位区域内进行匹配搜索，而只需在定位时获取有效AP的列表，并在此列表中AP的覆盖范围内进行搜索定位即可，从而提高定位速率与实时性。
e orus实验数据显示其定位精度在2.13米内的概率可达90％。
(3)Nibble系统Nibble定位系统与以上两系统的最大不同点是其采用信噪比(SNR)作为信号空间矢量的样本，并用接收信号的信噪比来建立指纹参考点的Radio Map。
参与Nibble系统开发与研究的人员认为信号的信噪比比其强度值更具有位置特征信息。
与e orus系统一样，Nibble系统也采用概率模型来建立信号空间，与e orus不同的是Nibble系统采用贝叶斯网络来创建信号空间的概率分布图与指纹参考点的Radio Map。