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基于WiFi的室内实时定位系统设计
文献摘要：
为改进当前室内定位系统的算法设计和降低服务器端资源需求,设计了一种基于堆栈自编码器和DNN深度学习神经网络相结合的室内实时定位系统,开发了基于Android设备的APP程序和基于Web的服务器端程序.在Android设备上收集WiFi信息,并经过堆栈自编码器的特征提取,将提取到的特征数据传给服务器端.服务器端程接收到的特征信息由DNN深度学习神经网络分类器分类,并将分类结果传给Android设备,由设备上的APP显示出定位信息结果.该系统设计具有降低服务器资源需求和部分保护用户隐私等特点,能够为未来室内定位系统的设计提供一定的参考价值.
文献关键词：
室内定位;深度学习;堆栈自编码器;实时定位;WiFi定位
中图分类号：
作者姓名：
刘英明
作者机构：
长春汽车工业高等专科学校电气工程学院,吉林长春,130013
文献出处：
引用格式：
[1]刘英明-.基于WiFi的室内实时定位系统设计)[J].电子制作,2022(24):18-21
A类：
B类：
WiFi,实时定位,定位系统设计,前室,室内定位系统,算法设计,服务器端,资源需求,堆栈自编码器,DNN,深度学习神经网络,Android,上收,取到,特征数据,传给,特征信息,神经网络分类器,定位信息,服务器资源,分保,用户隐私
AB值：
0.246722
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