[发明专利]一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统及定位方法

权利要求书

1.一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统，其特征在于：包括定位服务器、定位终端和无线AP节点，无线AP节点连接到定位终端，定位终端连接到定位服务器，定位服务器包括定位算法模块、Socket通信模块和数据库模块以及显示模块，Socket通信模块用于接收定位终端扫描的无线AP节点的WiFi信号强度值，并存储到数据库模块，定位算法模块读取数据库模块的WiFi信号强度值数据采用神经网络算法计算获得定位终端的位置坐标，通过显示模块将位置坐标从地图中显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统的定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

（1）定位终端扫描无线AP节点的WiFi信号强度，并将WiFi信号强度值数据通过Socket通信模块传送到数据库模块存储；

（2）定位算法模块读取数据库模块的WiFi信号强度值数据，并通过神经网络算法计算获得定位终端的位置坐标；

（3）显示模块将定位终端的位置坐标从地图中显示，Socket通信模块将神经网络算法计算后的结果反馈给定位终端。

3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统的定位方法，其特征在于：定位终端按照设定的频率对周围的AP节点进行扫描，然后通过Socket模块将扫描到的信号强度值发送给定位服务器存储。

4.根据权利要求2所述的一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统的定位方法，其特征在于：无线AP节点采用四个路由器，路由器通过交换机与执行神经网络算法的定位服务器进行连接，交换机由网关路由器进入广域网，路由器和执行网络算法的定位服务器在同一子网。

5.根据权利要求2所述的一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统的定位方法，其特征在于：定位终端采用MFC模块，利用Native WiFi API获取WiFi信号强度值数据，并将采集到的数据打包发送到定位服务器。

6.根据权利要求2所述的一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统的定位方法，其特征在于：Socket通信模块首先建立TCP服务器接收定位终端的上传数据，TCP服务器将读取到的信息按固定格式存储到指定文件，以备离线分析。

7.根据权利要求2所述的一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统的定位方法，其特征在于：神经网络算法：神经网络算法的模型在WIFI定位中设置输出层有两个节点（X，Y），输出层的激活函数为线性，输入Xi是采集的WIFI信号强度值，若采集点无WIFI信号，会设置一个默认值，隐层的激活函数是sigmoid函数。

8.根据权利要求2所述的一种基于神经网络改进算法的WiFi室内定位系统的定位方法，其特征在于：神经网络算法的模型定位分为两个阶段：训练阶段和预测阶段，经对比后得到精确的位置。