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公开(公告)号：CN116709177A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310765170.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 江南大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/33 , H04W64/00 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的Wi‑Fi室内定位方法和系统，方法包括：步骤S1：收集室内的Wi‑Fi信号数据，所述Wi‑Fi信号数据包括Wi‑Fi信号强度数据及其对应的位置信息；步骤S2：对收集到的Wi‑Fi信号数据进行数据转换，得到特征向量；步骤S3：利用所述特征向量对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；步骤S4：将训练好的神经网络模型进行知识蒸馏，得到室内定位模型；步骤S5：将待检测的Wi‑Fi信号转化为特征向量后输入所述定位模型，得到对应的位置信息。本发明能够对WIFI信号数据进行有效且针对性地采集，并对神经网络模型进行压缩，有效提高Wi‑Fi室内定位效率。
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