1. 本选题研究的目的及意义
随着无线通信技术和移动互联网的快速发展，室内定位技术作为一项重要的支撑技术，在越来越多的领域展现出巨大的应用价值。
与室外环境相比，室内环境复杂多变，传统的定位技术如GPS在室内环境下往往无法提供可靠的定位服务。
WiFi指纹定位技术作为一种新兴的室内定位技术，具有成本低、易部署、无需额外硬件等优点，近年来受到广泛关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，室内定位技术发展迅速，各种技术方案层出不穷，其中WiFi指纹定位技术以其低成本、易部署等优势备受关注。
近年来，深度学习技术在语音识别、图像处理等领域取得了突破性进展，其强大的特征提取和模式识别能力也逐渐被应用于室内定位领域。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将设计并实现一套基于深度学习的WiFi指纹室内定位系统，主要内容包括以下几个方面：
1.系统架构设计：设计系统的总体架构，包括数据采集模块、指纹数据库构建模块、定位引擎模块、用户界面模块等，并明确各模块的功能和之间的交互关系。
2.数据采集与预处理：利用Android设备采集室内环境中的WiFi信号强度数据，并对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以提高数据质量。
3.指纹数据库构建：利用采集到的WiFi信号强度数据构建指纹数据库，每个指纹包含一个位置点对应的WiFi信号强度向量，并采用K-means等聚类算法对指纹数据库进行优化，提高定位效率。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段：深入研究WiFi信号传播模型、指纹定位算法、深度学习模型等相关理论知识，为系统设计和实现提供理论基础。
分析现有WiFi指纹室内定位技术的优缺点，并结合深度学习的特点，确定本课题的研究思路和技术路线。
2.实验研究阶段：搭建实验环境，包括选择合适的室内场景、部署WiFi路由器、开发数据采集软件等。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：
将深度学习技术应用于WiFi指纹室内定位，探索深度学习模型对WiFi信号的特征提取和位置估计的能力，以提高定位精度和鲁棒性。
设计并实现一套基于深度学习的WiFi指纹室内定位系统，系统应具备数据采集、指纹数据库构建、定位引擎、用户界面等功能模块，并能够实时显示用户位置。
对比分析不同深度学习模型在WiFi指纹定位中的性能差异，并对所选模型进行优化，例如，采用迁移学习、集成学习等方法，以进一步提高定位精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
## 参考文献
[1] 刘浩洋, 黄建平, 张乐, 等. 基于深度学习的WiFi室内定位方法综述[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(12): 3503-3517.
[2] 杨波, 王勇, 汪婷. 基于WiFi指纹的室内定位技术研究综述[J]. 计算机科学, 2022, 49(3): 1-10.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
