1. 引言 位置信息在人们的日常生活中扮演着重要的作用。在郊外、展览馆、公园等陌生环境中，使用定位导航信息可为观众游览提供更便捷的服务; 在仓储物流过程中，对物品进行实时定位跟踪将大大提高工作效率; 在监狱环境中，及时准确地掌握相关人员的位置信息，有助于提高安全管理水平，简化监狱管理工作。 目前全球定位系统( GPS , GlobalPositioning
系统的拓扑结构基于信号强度的定位技术(RSSI, Received Signal Strength Indication) 无线信号的信号强度随着传播距离的增加而衰减，接收方与发送方离得越近， 则接收方的信号强度就越强；接收方离发送方越远，则接收到的信号强度就越弱。 根据移动终端测量接收到的信号强度和已知的无线信号衰落模型，可以估算出收发方之间的距离，根据多个估算的距离值，可以
简介今天来介绍一下室内定位相关的原理以及实现方法;WIFI全称WirelessFidelity，在中文里又称作“行动热点”，是Wi-Fi联盟制造商的商标做为产品的品牌认证，是一个创建于IEEE 802.11标准的无线局域网技术。基于两套系统的密切相关，也常有人把Wi-Fi当做IEEE 802.11标准的同义术语。“Wi-Fi”常被写成“WiFi”或“Wifi”，但是它们并没有被Wi-Fi联盟认可。
文章目录前言一、前期准备开发环境：二、Python KNN深度学习 算法1.库引用附录：训练数据2.读入数据3.预处理数据三、Sklearn算法 创建模型1.调整模型参数2.训练模型3.为C#窗口应用铺路三、C#窗口应用1.引用命名空间2.框体设计后续优化计划 前言学校布置了WIFI室内定位相关作业，在网上查资料时候发现和自己有所了解的Python机器学习不谋而合。 网上很多介绍关于KNN最近邻
转载
2023-10-27 13:33:19
226阅读
近年来，随着城域无线基础网络的发展，热点(AP)的覆盖率大幅度提高，由于定位服务需求的增加以及WiFi应用领域的扩大，WiFi定位成为一种有效的定位方式。GPS卫星定位是最主要的定位方式，它需要在相对空旷、高层建筑不密集的地方获得较准确的定位，当人们处在室内或高楼林立的市区，定位精度明显降低甚至不能定位。此时，利用无处不在的WiFi网络将能够弥补GPS定位的不足。目前大多数的WiFi无线定位算法主
转载
2023-12-06 20:55:37
22阅读
疫情以来，对设备定位功能的需求越来越凸显：实时监测院内病人活动位置、运动轨迹，提供越界报警等，同时，病人可通过佩戴的定位标签进行一键呼叫。今天海凌科盘点下，在物联网领域常用的定位技术。01WiFi定位技术WiFi定位是利用现有的无线网络，配合WiFi标识和相关的移动终端设备比方WiFi手机、PDA、笔记本电脑等，再结合相应的定位算法，来确认相关人员和物品位置的一种新技能。通常情况下，一个WiFi热
转载
2023-07-07 19:08:25
195阅读
读了一篇关于wif定位的文章，感觉不错： Miyagusuku R , Yamashita A , Asama H . Data Information Fusion From Multiple Access Points for WiFi-Based Self-localization[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2019, 4(2):26
一、KNN算法概述
KNN作为一种有监督分类算法，是最简单的机器学习算法之一，顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集，具体的计算步骤分为一下三步：
1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，可以是欧式距离、余弦距离等，比较常用的是较为简单的欧式距离；
2、找出上步计算的距离中最近的K个对象，
通过Android手机上的定位信息来源可分为三种，GPS，Cell-ID,和Wifi. 后两种因为都按来自于网络，所以在Android SDK中统一为基于网络的定位。目前三种定位方式都不够完善，各有优缺点。 基于GPS信号的定位在三者中精度较高，但是缺点是当前民用的GPS信号在建筑物内的信号比较差，而且GPS模块启动的时间也比较慢，它的工作原理其实是搜索附近的4颗卫星，根据当前位置到这四
转载
2024-05-15 06:41:48
33阅读
随着无线通信的快速发展，由此引起的关于室内定位的无线网络和RFID技术的结合也越来越受关注。人们对物品、人员位置的需求也越来越强烈。在室外的定位，如熟知的GPS定位已经做到让很多人都满意的程度，但是一旦进入到室内，由于建筑物的阻挡以及多径效应，GPS在室内的定位的效果大打折扣，所以室内定位的研究成为定位后续的研究重点。住公司中需要对人员和物品进行定位的时候范围很大。传统的标签定位的距离有缺陷，限
转载
2024-04-24 14:19:08
196阅读
一、KNN算法位置指纹法中最常用的算法是k最近邻（kNN）：选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置，简单直观有效。基本原理位置指纹法可以看作是分类或回归问题（特征是RSS向量，标签是位置），监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型。kNN是一种很简单的监督式机器学习算法，可以用来做分类或回归。对于在线RSS向量，分别计算它与指纹库中各个RSS向量之间的距离（比
转载
2024-01-05 22:41:12
122阅读
wifi定位和手机基站定位类别似，两者都需要收集wifi位置信息接入点。其实WIFI奇妙，它靠的是侦測附近周围全部的无线网路基地台 (WiFi Access Point) 的 MAC Address
转载
2015-08-16 08:05:00
467阅读
2评论
6行代码实现kNN算法监督学习-分类算法-kNNkNN：K最近邻算法，k-Nearest Neighbork个最近的邻居属于：监督学习，分类算法kNN算法思想衡量未知分类点周围邻居的权重然后把它归类到权重更大的那一类较适用于类域交叉重叠的样本kNN算法描述输入k值对未知类别数据集中的每一个点依此执行以下操作
计算当前点与已知类别数据集中的点之间的距离按照距离以递增次序排序选取与当前点距离最小
转载
2023-11-19 10:35:28
102阅读
当咱们在室外开车或许骑自行车时，咱们现已习惯运用GPS来完结盯梢和导航，可是当咱们进入到一个较大型的室内空间，比方机场、会议大厅等，总的来说咱们还在运用纸质地图。为了能够更进一步，苏州新导推出了互操作性认证项目使得Wi-Fi支持室内人员定位功能，Wi-Fi认证定位功能是基于IEEE 802.11-2016的精密时序丈量通讯协议，为室内设备定位提供米等级的精确度。该功能支持运用Wi-Fi网络的各种场
转载
2024-08-05 21:50:25
70阅读
当咱们在室外开车或许骑自行车时，咱们现已习惯运用GPS来完成盯梢和导航，但是当咱们进入到一个较大型的室内空间，比方机场、会议大厅等，总的来说咱们还在运用纸质地图。为了可以更进一步，Wi-Fi联盟推出了互操作性认证项目使得Wi-Fi支撑室内定位功用，Wi-Fi认证定位功用是基于IEEE 802.11-2016的精密时序丈量通讯协议，为室内设备定位供给米级别的准
转载
2023-12-25 20:52:10
10阅读
室内定位技术不断发展，手段也丰富多样，比较流行的有WIFI、蓝牙、RFID、UWB，这几种都是需要部署定位基站，WIFI需要部署AP，蓝牙要部署蓝牙基站或者iBeacon，RFID需要部署RFID Reader。WIFI室内定位1）WIFI定位缺陷WIFI定位对位置地图的工作量比较大，WIFI定位是获取相对坐标，就是手机相对与WIFI基站或AP的坐标，WIFI基站或者AP变动后都需要对地图进行修正
转载
2024-03-22 11:06:15
186阅读
这里列了很多，但是大致可以分为四个主要的类ScanResult wifiConfiguration WifiInfo WifiManager(1)ScanResult，主要是通过wifi 硬件的扫描来获取一些周边的wifi 热点的信息。
在我们进行wifi 搜索的时候，一般会搜到这些信息，首先是接入点名字、接入点信息的强弱、还有接入点使用的安全模式，是WPA、WPE。
打开这个类，我们可
转载
2023-06-28 17:02:54
408阅读
摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题，大部分室内环境下都存在WiFi，因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备，是一个非常节省成本的方法。然而WiFi并不是专门为定位而设计的，传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi。近十年来，在室内WiFi场景下的定位中，位置指纹法被广泛研究和采用。本文对WiFi位置指纹法进行综述，提出了这个领域面临的挑战，介绍最新的研究，以及提供一些实际
转载
2023-07-25 21:27:54
211阅读
如何设置wifi定位服务器地址 内容精选换一换华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。本节操作以“Windows Server 2012 R2 数据中心版 64位”操作系统为例，介绍如何通过Microsoft Remote Desktop客户端登录Windows实例。云服务器状态为“运行中”
转载
2023-07-02 13:31:02
114阅读
纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
转载
2023-09-18 18:58:57
0阅读
