[发明专利]一种结合卷积神经网络与WKNN的精确室内定位方法在审
| 申请号： | 202310371305.2 | 申请日： | 2023-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN116437439A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 张丽;董建;刘成刚 | 申请（专利权）人： | 亳州学院 |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04W4/33;H04W4/80;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06F18/10;G06F18/2413 |
| 代理公司： | 亳州速诚知识产权代理事务所(普通合伙) 34157 | 代理人： | 刘珍 |
| 地址： | 236800 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 卷积 神经网络 wknn 精确 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
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