探讨了基于深度学习的室内定位技术,重点解决了室内定位中信道状态信息(CSI)特征提取困难和CSI指纹特征不足的问题。提出了适用于无设备被动定位的二阶段指纹定位法和基于CSI相幅的改进被动定位方法,显著提升了定位的准确性和稳定性。文章深入探讨了技术的研究意义和应用前景,指出室内定位技术在智能家居、智能商业和智能交通等领域的重要性。
基于深度学习的室内定位技术研究
相关推荐
WiFi室内定位数据集.zip
WiFi室内定位技术是智能家居、智能建筑、购物中心和工业环境等领域广泛应用的一种定位方法,依赖于WiFi接入点(AP)发射的信号强度指示(RSSI)来确定移动设备位置。数据集提供了开发和分析此类定位系统的基础,包括WiFi AP坐标与RSSI值、多点采样、Python处理、定位路线绘制、室内定位优势、挑战与改进以及应用领域。
算法与数据结构
0
2024-08-01
GASK基于高斯ASK调制的超声室内定位优化方案
GASK(高斯频移键控)为移动设备上的超声室内定位提供了优化的调制方案。我们在matlab R2018b中编写了示例代码,并提供了一个音频文件和一个.m文件。模态过程输入归零(RZ)位与高斯滤波器卷积以创建平滑位流。高斯参数样本_per_bit = 64; n = [-samples_per_bit/2:samples_per_bit/2]; B = 0.5; k1 = sqrt(2pi/reallog(2)); h = k1Bexp(-2k1pi.B(1/samples_per_bit.n).^2); ... // Gaussian Filtering s = filter(h,1,bit_raw);撤销程序在解调过程中,载波信号由带通滤波器处理,然后使用低通滤波器去除噪声。
Matlab
2
2024-07-20
数学建模与数码相机定位技术研究
数学建模在现代技术应用中扮演着重要角色,特别是在数码相机定位技术的研究中。通过数学建模方法,可以有效提升数码相机的精确定位能力,这对于各种应用场景具有重要意义。
算法与数据结构
2
2024-07-17
基于MapReduce的增量数据挖掘技术研究
频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位,传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而,传统算法难以处理频繁更新的数据库,使用IMBT数据结构解决了这一问题,但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生,显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验,验证了其相对于传统方法的优越性。
数据挖掘
2
2024-07-13
PostgreSQL 集群技术研究
深入探讨 PostgreSQL 集群技术的核心概念、架构设计和应用场景。
1. PostgreSQL 集群架构
主从复制:介绍 PostgreSQL 主从复制的原理、配置和管理方法,包括流复制和逻辑复制。
共享存储:探讨基于共享存储的 PostgreSQL 集群方案,例如 STONITH 和 Pgpool-II。
分布式架构:分析 PostgreSQL 分布式集群架构,例如 PostgreSQL-XL 和 Citus。
2. PostgreSQL 集群关键技术
数据一致性:阐述 PostgreSQL 集群如何保证数据一致性,包括同步复制、异步复制和 quorum 机制。
负载均衡:介绍 PostgreSQL 集群的负载均衡策略,例如读写分离、连接池和代理服务器。
高可用性:分析 PostgreSQL 集群的高可用性解决方案,包括故障转移、自动恢复和数据备份。
3. PostgreSQL 集群应用实践
案例分析:分享实际应用中 PostgreSQL 集群的部署经验和性能优化技巧。
工具推荐:介绍常用的 PostgreSQL 集群监控、管理和运维工具。
未来展望:探讨 PostgreSQL 集群技术的未来发展趋势和挑战。
PostgreSQL
2
2024-06-30
基于压电陶瓷的振动能量捕获技术研究
这篇论文探讨了基于压电陶瓷的振动能量捕获技术的关键研究,重点在于利用压电效应生成电能的方法和应用。研究指出,该技术在能源收集领域具有重要潜力,特别是在环境能量利用和自动化传感器技术中的应用。随着对可再生能源需求的增加,压电材料的振动能量捕获技术将为未来能源需求提供一种创新的解决方案。
Access
2
2024-07-17
基于优化K-Means算法的入侵检测技术研究
随着数据挖掘技术在入侵检测领域应用的不断深入,K-Means算法作为一种高效的聚类算法,其应用范围也在不断扩大。然而,传统的K-Means算法在处理入侵检测问题时存在一些不足,例如对初始聚类中心敏感、容易陷入局部最优解等。为了克服这些问题,本研究提出了一种改进的K-Means算法,用于入侵检测。该算法通过优化初始聚类中心的选取以及引入新的距离度量方法,提高了聚类结果的准确性和稳定性。实验结果表明,相比于传统的K-Means算法,改进后的算法在入侵检测方面具有更高的检测率和更低的误报率。
数据挖掘
3
2024-05-27
智能电网调度技术研究基于数据挖掘的创新应用
为满足智能电网调度系统对高精度调度技术的需求,探讨了数据挖掘技术在智能电网调度平台中的应用,并构建了相应的调度挖掘模型。针对电力负荷预测,提出了基于粒子群优化和支持向量机的新方法,并详细描述了关键模块的实施过程。最后,通过实际负荷曲线对比分析,证明了该方法相对于传统ID3预测算法更为准确可靠。这些成果为推动先进智能电网调度系统的发展提供了重要支持。
数据挖掘
2
2024-07-15
基于PNN的变压器故障诊断技术研究
概率神经网络(PNN)基于模糊推理理论,是一种用于电力系统中变压器故障诊断的前馈神经网络。PNN利用高斯核函数处理非线性关系和异常值,通过历史数据学习预测可能的故障模式,并提前采取维护措施。MATLAB神经网络工具箱为构建和训练PNN模型提供了便捷,包括数据预处理、模型构建、训练优化与应用预测等步骤。
算法与数据结构
1
2024-07-31