该项目涉及对基于WiFi FTM 的室内定位技术的研究。

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简介：
a) 核心技能要求（约70%）首先，需要深入学习并熟练掌握无线网络中wifi FTM/RTT室内定位技术的各个方面。其次，需要全面理解802.11mc标准下，针对wifi FTM/RTT技术应用的详细协议规范。此外，还需要学习Android 9版本中与wifi FTM/RTT技术支持相关的关键技术细节。最后，应积极搜寻并系统性地归纳整理最新的关于wifi FTM/RTT技术的研究成果和进展。b) 进阶技能要求（约30%）一方面，需主动提出或对现有算法进行改进，旨在显著提升定位的精度水平。另一方面，利用仿真软件（可根据实际情况选择，例如Matlab）对所提出的算法进行验证和测试，并详细呈现相应的仿真实验结果。此外，如果条件允许，可以将优化后的算法封装成一个应用程序（APP），使其能够在安卓手机平台上顺利运行，这将被视为一项额外的加分项。

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客服

课程设计：基于WiFi FTM的室内定位技术探讨

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本课程聚焦于通过Wi-Fi飞行时间测量（FTM）技术实现高精度室内定位的应用研究与实践探索。 a) 基本要求（70%） i. 学习并掌握WiFi FTM/RTT 室内定位的相关技术。 ii. 了解802.11mc 中关于WiFi FTM/RTT 技术应用的协议规定。 iii. 掌握Android 9 对于WiFi FTM/RTT 支持的技术内容。 iv. 查找并总结最新的有关WiFi FTM/RTT 技术的研究论文。 b) 扩展要求（30%） i. 提出或优化提高定位精度的算法； ii. 使用仿真软件（如Matlab）实现上述算法，并提供相应的仿真结果； iii. 将所提算法开发成可在安卓手机上运行的应用程序，作为额外加分项。

关于Android平台下WIFI室内定位技术的研究

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本研究针对Android平台下的Wi-Fi室内定位技术进行探讨与实践，旨在提高定位精度和系统稳定性，为用户提供更精准的位置服务。随着人们对基于位置的服务（LBS）需求的增加以及无线通信技术的发展，无线定位技术成为了研究热点之一。目前在室外环境下，人们广泛使用GPS、A-GPS等成熟的定位系统进行定位，但在复杂的室内环境中，这些系统的精度较低，并不能满足室内定位的需求。WiFi网络由于其快速和部署方便的特点，在许多室内场所中被广泛应用。自几年前发布以来，Android操作系统在智能手机市场上的占有率持续上升，成为目前最受欢迎的智能手机操作系统之一。同时，Android移动终端自身具备Wi-Fi无线连接功能。指纹定位算法以其独特的优势减少了对复杂信号传播模型的依赖性，成为了研究热点之一。因此，在本课题中我们重点改进了指纹定位算法，并设计实现了一个基于Android系统的WiFi室内定位系统。首先，通过阅读大量相关文献资料并对比分析当前国内外WiFi室内指纹定位技术的研究现状，介绍了涉及的相关技术和原理特点，包括Wi-Fi无线通信技术、室内无线定位技术以及位置指纹识别技术。此外还根据这些特征对影响因素进行了深入的分析。其次，在探讨了关键影响因素后提出了相应的解决方案，并研究了几种典型的指纹算法（最近邻法NN、K近邻法KNN和加权K近邻法WKNN），并对其改进方案进行仿真，使用MATLAB软件寻求最佳参数值及定位性能差异。通过比较不同算法的仿真结果，我们拟定了一种基于最强AP法的改进算法作为该系统的首选。然后，在对基于Android的WiFi室内定位系统需求分析的基础上提出一种设计方案，并介绍了开发环境、总体架构以及各个功能模块的设计细节。在确定了各项设计后，使用Java语言实现了该系统的全部功能。最后，搭建了一个实验环境以测试和验证我们的室内定位系统。通过离线创建数据库及在线阶段的实际定位测试来评估其性能表现并记录结果，分析相应的定位效果。

基于WiFi的室内定位算法研究

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本研究专注于开发和优化基于WiFi信号的室内定位技术与算法，旨在提高定位精度、稳定性和效率。通过分析无线电信号特征及环境因素，探索创新解决方案以应对复杂室内场景挑战。室内定位算法能够帮助研究者明确研究方向，并为定位算法提供准确的描述，是很好的参考教材。

基于RFID技术的室内定位仿真研究

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本研究探讨了利用RFID技术进行室内精准定位的方法与应用，通过建立仿真模型来优化定位算法和提高系统效能。随着无线通信技术的发展及物联网概念的普及，室内定位技术逐渐成为研究热点之一。其中，射频识别（Radio Frequency Identification, RFID）技术因其成本低、抗干扰能力强等特点，在室内定位领域得到了广泛应用。 RFID系统主要由标签、阅读器和中间件三部分组成。标签内含电子芯片与天线，并存储有特定的电子数据；阅读器通过无线电信号与标签通信，读取其中的信息；而中间件则连接阅读器和应用系统，处理数据并提供接口支持。在室内定位仿真中，首先需要构建虚拟的室内环境模型，在此基础上部署RFID标签及阅读器。由于RFID标签能被一定范围内的阅读器检测到，因此可以利用信号强度或到达时间（Received Signal Strength Indication, RSSI 或 Time of Arrival, TOA）估算标签与阅读器之间的距离，并通过多个阅读器同时读取信息实现三边测量或多边定位算法以确定标签位置。 RFID室内定位仿真不仅涉及信号传播模型的建立，还需考虑信号衰减、多路径效应及噪声干扰等因素的影响。因此，在设计RFID室内定位系统时需要对这些因素进行建模和仿真分析，提高系统的准确性和可靠性。此外，实际部署中还需要合理布置标签与阅读器以达到最优效果，并通过故障诊断和自动纠错等措施提升系统的鲁棒性。综上所述，RFID室内定位技术在理论及实践方面都具有广阔的发展空间和应用前景。随着模型优化及算法改进的不断推进，该技术将在更多领域得到广泛应用。

利用WiFi技术进行室内定位

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本项目旨在探索和开发基于Wi-Fi信号的室内精准定位系统，通过分析无线网络信号强度及其他参数实现对目标对象的位置追踪。按PPT中的代码粘贴后即可运行，已亲测有效。

室内定位算法改进研究——基于RSSI的技术探讨.pdf

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本文针对室内定位技术中的RSSI（接收信号强度指示）方法进行深入探讨与分析，提出并验证了多种优化方案以提升其精度和稳定性。通过实验数据对比，展示了改进算法在实际应用中的优越性。定位技术在无线传感器网络中扮演着重要角色。针对基于RSSI的室内定位误差较大的问题，通过分析RSSI测距模型，提出了一种优化方案。该方案将整体环境分割成多个子区域，并对每个子区域进行环境参数拟合。同时，通过对参考节点可靠性的权值评估，选取可靠性最高的三个参考节点来完成定位任务，以此减少定位误差。实验结果表明，通过Zigbee模块验证分析后发现，改进后的算法明显提高了室内定位的精度。

基于WiFi的室内定位系统

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本系统利用WiFi信号进行高精度室内定位，通过分析无线电信号强度和多路径效应实现位置追踪与服务提供。 WiFi室内定位的目标是通过在OpenWRT上部署的多个访问点来嗅探WiFi数据包，并根据信号强度和MAC地址分析这些数据包以确定用户的位置。然后将结果发送到本地Web服务器，该服务器会利用神经网络创建的参考点数据库对信息进行处理与比对。通过对这些参考点的数据解析可以估算出设备的具体位置，在使用向本地Web服务器发出请求的Android应用程序时，用户能够获取自身的确切位置。如需了解更多信息，请参阅文档LO53_REPORT_CADORET_COUSSANES_FELLAH_SCHULZ.pdf。

室内WiFi定位

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室内WiFi定位技术利用无线网络信号进行位置追踪和确定，在商场、机场等大型建筑内为用户提供精准导航服务，提升用户体验。这是一款简易的WiFi定位小应用，能够帮助用户在室内通过WiFi进行精准定位。

WiFi RTT PE与测量数据库：基于MATLAB的WiFi RTT（FTM）定位引擎及室内测量数据库开发

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本项目致力于开发基于MATLAB的WiFi RTT（飞行时间测量）定位引擎，并构建详细的室内测量数据库，以提升无线网络环境下的精准定位能力。该软件包包含基于卡尔曼滤波器的定位引擎的 Matlab 代码，适用于 Wi-Fi 往返时间 (RTT)/精细定时测量 (FTM) 技术，并且包括用于多个室内办公室/隔间环境（涵盖实际地面情况）的测距数据库算法性能分析和验证参考定位。