基于深度学习的WiFi指纹室内定位系统设计与实现文献综述

随着无线网络技术的快速发展和智能移动设备的普及，室内定位技术在越来越多的领域展现出巨大的应用价值和发展潜力。

相较于室外环境，室内环境复杂多变，传统的定位技术难以满足高精度、低成本、易部署等需求。

WiFi指纹定位技术作为一种无需额外硬件设施、成本低廉且易于部署的室内定位技术，近年来受到广泛关注。

然而，传统的WiFi指纹定位方法容易受到环境因素干扰，定位精度有限。

深度学习作为一种强大的数据分析和特征学习工具，为提高WiFi指纹定位精度提供了新的思路。

本文首先介绍了室内定位技术和WiFi指纹定位技术的概念，并概述了深度学习在该领域的应用背景；其次，对国内外基于深度学习的WiFi指纹室内定位系统相关研究成果进行综述，从不同角度分析了现有研究的特点和不足；然后，详细介绍了几种主流的基于深度学习的WiFi指纹定位方法，并对比分析了它们的优缺点；最后，对基于深度学习的WiFi指纹室内定位技术未来发展趋势进行了展望。

关键词：室内定位；WiFi指纹；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络

近年来，随着无线通信技术、移动终端设备和移动互联网的快速发展，基于位置的服务(LocationBasedService，LBS)在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色。

室内定位技术作为LBS的重要组成部分，其目的是在室内环境中确定目标的位置信息。

室内定位技术是指在室内环境下确定人员或物体位置的技术。