基于神经网络的学习型WiFi定位算法的研究

• 作者: 任日丽 张燕 陈世畅 项炬 黄学沛
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: WiFi定位 位置指纹 神经网络 大数据分析
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 68-70
• 页数: 3页
• 字数: 3093字
• 语种: 中文

摘要

基于神经网络的学习型WiFi定位算法,通过计算周围WiFi热点的RSSI型号强度值来获得当前WiFi热点与手机的距离和手机的准确地理位置,不仅有效减少了使用GPS定位带来的定位误差,还解决了GPS定位在室内环境下效果不佳的问题.与传统移动基站/网络定位不同,此算法使用分布极为广泛的WiFi热点作为定位参考,定位精度进一步提高且成本低廉、操作简单.实验结果表明,此定位算法准确率达到95％,定位成功率达到99％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕	长沙医学院计算机系	32	47	4.0	5.0
2	任日丽	长沙医学院计算机系	13	14	3.0	3.0
3	黄学沛	长沙医学院临床学院	3	6	1.0	2.0
4	项炬	长沙医学院基础医学院	14	13	2.0	2.0
5	陈世畅	长沙医学院计算机系	1	4	1.0	1.0