基于深度学习的WIFI定位算法

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WIFI定位是无线定位技术中一个重要的分支,在许多重要场合得到广泛的应用,比如医院,博物馆,商场等。但是目前WIFI定位的精度问题依然限制了其应用,本文针对WIFI定位课题,从介绍背景知识,相关技术,到引入新的领域新的方法,提高WIFI的定位精度。针对室内复杂的信号传播环境,本文首先引入了具有很强非线性建模能力的神经网络。从最基本的BP神经网络开始,然后描述了集成方法,在现有神经网络的基础上更进一步的提高定位精度。接着描述了辅助的优化方法,这些方法能够大幅度的提高WIFI的定位精度。接着本文介绍了RBM,DBN以及SGRBM技术,将其应用在WIFI定位中,在原有的BP神经网络的基础上进一步的提高了模型定位的准确度,具有重要意义。最后进行了实验验证环节,将所提出的方法用真实的实验场景采集的数据进行了实验,对比不同的方法的定位精度,得出结论是BP神经网络的定位精度提高能力超过原有相关技术的10%,而提出的DBN方法更是在BP网络的基础上,进一步的提高了定位的精度。从而验证了本文引入的算法的有效性。
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