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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 室内WiFi定位数据集.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。
     
  • 室内WiFi定位数据集.zip
    优质
    本资料包包含一个详细的室内WiFi信号强度数据集，用于研究和开发室内定位系统。数据记录了不同位置多个接入点的信号强度值。适合进行WiFi指纹定位算法的研究与测试。 基于WiFi指纹的室内定位系统数据集包含6个接入点（AP）及其坐标与接收信号强度RSSI之间的对应关系。使用Python处理这些数据，并绘制出定位路线。
     
  • 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。
     
  • 基于CNN与WiFi指纹库的室内定位方法
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    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。
     
  • 基于WiFi与PDR的Android应用室内定位测试
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    本研究开发了结合WiFi和PDR技术的Android应用，旨在进行高效准确的室内定位测试，提升用户导航体验。 随着互联网的快速发展以及智能设备的普及，人们对基于位置的服务需求日益增长，特别是在复杂的室内环境中。GPS是目前最广泛使用的定位技术之一，但在建筑物内部由于信号衰减及多径效应的影响，无法实现精确的定位效果。WLAN技术已普遍应用于家庭、旅馆和机场等各类建筑内，并且相关研究已经开发出许多能够提高精度的算法，使得WiFi室内定位成为当前最具前景的技术之一。同时，随着传感器技术的进步，PDR（行人航位推算）方法也因其日益精确的表现而成为了另一种可供选择的室内定位方案。 本项目旨在结合WiFi位置指纹法和PDR航位推算法进行室内定位，并对现有的定位算法进行改进以获得更佳的效果。具体来说，我们将使用Android手机采集实际环境中的WIFI信号强度数据，通过这些信息来实现更加准确的位置识别与追踪功能。
     
  • WiFiScan.zip_室内定位_安卓APP_基于wifi的指纹库定位
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的WiFi室内定位分析系统的开发与实施.pdf
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    本文档探讨了利用MATLAB开发和部署一个高效的WiFi室内定位系统的方法和技术，并详细记录了从设计到实现的过程。 基于Matlab的WiFi室内定位分析系统设计与实现的研究主要探讨了如何利用Matlab软件进行高效的WiFi信号采集、处理及数据分析，以达到精确的室内定位效果。该研究详细介绍了系统的架构设计、算法选择以及实验验证过程，并通过实际案例展示了其在不同场景下的应用潜力和优势。