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申请/专利权人：亳州学院
摘要：本发明提供了一种结合卷积神经网络与WKNN的精确室内定位方法，在待定位区域每个采集点处，收集周围AP的RSS数据，然后对收集的RSS数据进行预处理操作；预处理操作分为卡尔曼滤波去噪和归一化生成灰度图像；首先通过卡尔曼滤波算法对RSS数据进行降噪处理，再将滤波后的结果归一化后转换成灰度图像；本发明利用WiFi位置指纹匹配法进行室内定位，在线匹配算法选取卷积神经网络与WKNN结合算法；先利用CNN分类模型提取室内波动RSSI的特征并学习RSSI与位置之间的非线性映射关系，完成初步区域定位后，再结合WKNN在小范围内进行精确坐标预测；该方法整体使用的数据量和计算复杂度相对较小，时效性较好，且定位精度进一步提高。
主权项：1.一种结合卷积神经网络与WKNN的精确室内定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、离线阶段：在待定位区域每个采集点处，收集周围AP的RSS数据，然后对收集的RSS数据进行预处理操作；预处理操作分为卡尔曼滤波去噪和归一化生成灰度图像；首先通过卡尔曼滤波算法对RSS数据进行降噪处理，再将滤波后的结果归一化后转换成灰度图像；将预处理后的灰度图像放入卷积神经网络模型中进行迭代训练，在误差收敛或迭代次数完成后生成粗定位模型；步骤二、在线阶段：在待测点处，采集周围AP的RSSI数据,然后对收集的RSSI数据进行预处理操作；该处的预处理操作与步骤一中的预处理操作相同；将预处理后的灰度图像，输入到粗定位模型中进行预测，得到预测的区域位置；利用距离加权的WKNN定位算法，进一步缩小预测范围，得到精确的定位坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 亳州学院 一种结合卷积神经网络与WKNN的精确室内定位方法
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