| 基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法 |
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| 引用本文： | 薛伟,陈璟,张熠. 基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(1): 29-34. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0143 |
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| 作者姓名： | 薛伟 陈璟 张熠 |
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| 作者单位： | 江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡,214122;江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡,214122;江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡,214122 |
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| 基金项目： | 江苏省青年科学基金;江苏省研究生科研与实践创新计划项目 |
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| 摘 要： | 针对传统室内定位指纹法存在定位精度低、容易受到环境影响的问题,提出了一种基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法。离线阶段在参考点处采集各个AP和iBeacon的信号强度,使用这些信号强度数据对堆叠自动编码机进行训练并从大量带有噪声的信号强度样本中提取特征,构建位置指纹数据库;在线定位阶段,使用堆叠自动编码机获得待测点信号强度特征并与位置指纹数据库中信号强度特征进行匹配,通过近邻算法估计待测点位置。实验结果表明,基于堆叠自动编码机的室内定位算法具有更高的定位精度。
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| 关 键 词： | 室内定位 深度学习 堆叠自动编码机 近邻算法 iBeacon Wi-Fi |
Indoor Localization Based on Deep Learning Using Wi-Fi and iBeacon |
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| XUE Wei,CHEN Jing,ZHANG Yi. Indoor Localization Based on Deep Learning Using Wi-Fi and iBeacon[J]. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(1): 29-34. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0143 |
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| Authors: | XUE Wei CHEN Jing ZHANG Yi |
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| Affiliation: | 1.School of Internet of Thing Engineering, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China2.Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | indoor localization deep learning stacked auto-encoder nearest neighbor algorithm iBeacon Wi-Fi |
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