Advertisement

WiFiScan.zip_室内定位_安卓APP_基于wifi的指纹库定位

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • WiFiScan.zip__APP_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。
  • CNN与WiFi方法
    优质
    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和WiFi信号特征的室内定位技术,通过构建大规模WiFi指纹数据库优化定位精度。 为了提高基于WiFi的室内定位精度并减少计算时间, 我们提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与传统指纹库的算法。该方法利用接收信号强度指示(RSSI)数据,首先通过CNN模型根据实时输入预测待测点的大致位置。在确保大范围内的初步预测准确性的基础上,再使用传统的指纹数据库进一步确定精确度更高的最终定位结果。实验表明,在满足时效性要求的情况下,累计误差不超过1米的精度约为65%,而累计误差不超过1.5米的情况则达到约85%的准确性,并且定位误差较为稳定。
  • 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 采集工具
    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。
  • MATLAB代码步骤:WIFI
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的WiFi指纹室内定位系统,通过详细解析信号强度数据以确定目标位置。 步骤1:直接使用已采集的数据: 跳过Java代码的安装过程,在MATLAB环境下进行数据训练与测试,请参阅code/matlab_code/readme.txt中的详细指导; 步骤2:重新采集数据: 首先在手机中预装应用程序以收集所需数据,具体操作请参考code/java_code/readme.txt的内容;然后在MATLAB环境中对这些新采集的数据进行处理和分析。
  • WiFi
    优质
    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高精度综合算法
    优质
    本研究提出了一种基于WiFi信号强度的高精度室内定位技术,通过优化算法实现准确的室内位置追踪与监测。 为了应对室内环境中指纹定位接收信号强度的高维时变特性和动态目标定位误差累积问题,本段落提出了一种结合梯度提升决策树与粒子滤波技术的融合算法。该方法首先通过梯度提升决策树建立位置坐标和接收信号强度之间的非线性映射模型,并对实时接收到的信号强度数据进行特征分类判别,从而实现初步的位置估计;然后,在目标移动的过程中,利用粒子滤波法迭代地优化动态目标定位精度;此外,算法还对比了预测轨迹与实际运动路径的一致性和稳定性。实验结果显示:在累积分布函数80%分位点处,该方法的定位误差控制在1.19米以内,显著优于基于支持向量机和随机森林等其他定位技术的表现;同时相较于单独使用梯度提升决策树算法提高了34.9%的精度;预测轨迹与实际路径趋势一致并逐渐收敛。
  • WiFi系统
    优质
    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。