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关于室内CSI指纹定位的数据集参考

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简介:
本数据集专注于室内环境下的CSI(信道状态信息)指纹定位技术研究,为无线通信领域的精准位置服务提供关键参考。 随着WiFi技术的进步,IEEE 802.11n系列通信协议及其后续的无线局域网协议采用了多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)等先进技术。这使得在物理层可以估计WiFi收发设备之间的信道特征,并将这些信息以信道状态信息(Channel Status Information,CSI)的形式保存下来。 实验中使用了一个无线路由器作为发射机(配备2根天线),一台安装了Intel WiFi Link 5300无线网卡和Ubuntu操作系统的台式电脑作为接收机(配备了3根天线)。通过修改网络接口控制器的驱动程序来读取每个数据包在硬件上以CSI形式记录的信息,并生成包含CSI信息的dat文件。这些dat文件是以二进制格式保存,最后需要使用MATLAB或Python等编程语言来解析这些dat文件并提取出CSI信息。 实验过程中,在每个位置点收集了1500个数据包的数据。

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客服
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  • CSI
    优质
    本数据集专注于室内环境下的CSI(信道状态信息)指纹定位技术研究,为无线通信领域的精准位置服务提供关键参考。 随着WiFi技术的进步,IEEE 802.11n系列通信协议及其后续的无线局域网协议采用了多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)等先进技术。这使得在物理层可以估计WiFi收发设备之间的信道特征,并将这些信息以信道状态信息(Channel Status Information,CSI)的形式保存下来。 实验中使用了一个无线路由器作为发射机(配备2根天线),一台安装了Intel WiFi Link 5300无线网卡和Ubuntu操作系统的台式电脑作为接收机(配备了3根天线)。通过修改网络接口控制器的驱动程序来读取每个数据包在硬件上以CSI形式记录的信息,并生成包含CSI信息的dat文件。这些dat文件是以二进制格式保存,最后需要使用MATLAB或Python等编程语言来解析这些dat文件并提取出CSI信息。 实验过程中,在每个位置点收集了1500个数据包的数据。
  • WiFi CSIDeepFi算法
    优质
    本研究提出了一种名为DeepFi的室内定位算法,利用WiFi CSI数据进行高精度指纹匹配,有效提升了复杂环境下的定位准确度。 一种利用WiFi的CSI进行室内指纹定位的深度网络算法。
  • WiFi 工具
    优质
    室内WiFi定位指纹采集工具是一款高效便捷的应用程序,用于收集和分析无线网络信号数据,以实现精准的室内位置服务。 室内WIFI定位指纹采集工具提供安卓应用端解决方案,帮助用户轻松进行指纹数据收集,无需担心开发过程中的复杂问题。
  • KNNRSS法-含代码和,RSS,matlab
    优质
    本项目采用KNN算法实现室内定位,通过收集并分析RSS(接收信号强度)指纹数据,在Matlab环境下提供完整代码及实验数据。 基于KNN与RSS指纹定位方法来实现室内定位,有相关代码及数据可供使用。
  • KNNRSS法(含代码和
    优质
    本项目采用KNN算法实现室内定位,通过收集并分析无线信号强度(RSS)构建位置指纹数据库,提供源代码及实验数据,便于研究与实践。 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行。
  • KNNRSS法(含代码和
    优质
    本项目采用KNN算法实现室内无线信号指纹定位技术,并提供完整代码及实验数据支持研究与应用。 室内定位RSS位置指纹法是一种基于无线信号强度指示(RSSI)的定位技术,在建筑物内或无法使用GPS等室外系统的情况下尤为有用。这种方法依赖于事先建立好的包含不同地点接收特定无线信号源(如Wi-Fi接入点、蓝牙设备等)强度值的数据集,即所谓的“指纹数据库”。KNN算法是一种常用的机器学习方法,它根据与未知样本最近的邻居来确定该未知样本的位置或属性。 在室内定位中应用KNN时的具体步骤如下: 1. **数据收集阶段**:此过程涉及记录多个已知位置参考点接收到的不同无线信号源(如Wi-Fi接入点、蓝牙设备等)的RSSI值,形成指纹数据库。 2. **特征提取**:将每个参考点的RSSI集合视为一个特征向量,其中每一项代表特定信号源强度。 3. **预处理**:由于多种因素影响RSSI准确性,通常需要进行数据平滑滤波、归一化等操作以减少噪声并增强不同信号之间的区分度。 4. **KNN算法实现**: - 计算距离:为未知点找到所有参考点的欧式距离或其他相似性指标。 - 选择最近邻:根据计算出的距离,选取与该未知位置最接近的若干个(即“K”)已知参考点。 - 决策地理位置:基于这K个参考点的位置信息,采用多数投票法或加权平均等方法估计未知点的具体坐标。 5. **优化和性能评估**:通过调整参数如选择合理的K值、距离度量方式以及预处理手段等方式来提高定位精度。同时可以使用交叉验证技术对算法效果进行评价。 此外,在提供的文件中,包含了实现上述过程的MATLAB代码及数据集,适合用户直接运行以测试与优化室内定位RSS位置指纹法-KNN模型的功能和性能。通过研究这些材料,读者能够深入了解如何将KNN应用于室内定位,并掌握基于无线信号强度指示(RSSI)的位置识别流程。 对于有兴趣于机器学习、无线通信或者室内定位技术的人员来说,这是一个很好的实践平台,有助于加深对相关理论的理解并探索其实际应用价值。
  • KNNRSS法(含代码和
    优质
    本项目采用KNN算法实现室内定位技术,通过收集并分析无线信号强度(RSS)构建位置指纹数据库,提供源代码及测试数据支持研究与应用。 精简的KNN定位算法,包含数据集,可直接运行。
  • WiFiScan.zip__安卓APP_基wifi
    优质
    WiFiScan是一款专为安卓设备设计的室内定位应用。它利用Wi-Fi信号构建独特的环境‘指纹’数据库,实现精准室内位置定位服务。 WiFi指纹库采集数据专用安卓APK文件可供直接下载安装使用,在室内定位数据采集阶段非常实用。
  • WiFi.zip
    优质
    本数据集包含大量室内环境下的WiFi信号强度及位置信息,适用于研究和开发高精度室内定位系统与应用程序。 基于WiFi指纹的室内定位系统数据集包括6个接入点(AP)及其坐标与接收信号强度(RSSI)。使用Python处理这些数据,并绘制出定位路线。