WiFi室内定位代码
时间: 2025-05-21 08:41:32 浏览: 15
### 实现WiFi室内定位的代码
以下是基于WiFi信号强度(RSSI)实现简单室内定位的一个Python代码示例。该方法通常依赖于指纹匹配技术,通过训练数据集来估计设备的位置。
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
def load_wifi_fingerprint_data(training_file):
"""加载Wi-Fi指纹数据"""
data = np.loadtxt(training_file, delimiter=',')
X_train = data[:, :-2] # RSSI值作为特征
y_train = data[:, -2:] # 坐标(x,y)作为标签
return X_train, y_train
def predict_location(test_rssi, training_file):
"""预测位置"""
X_train, y_train = load_wifi_fingerprint_data(training_file)
# 使用KNN分类器进行位置预测
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
predicted_location = knn.predict([test_rssi])
return predicted_location[0]
# 测试部分
if __name__ == "__main__":
test_rssi = [-60, -70, -80, -90, -100] # 示例测试RSSI值
training_file = 'wifi_fingerprint.csv' # 训练文件路径
location = predict_location(test_rssi, training_file)
print(f"Predicted Location: ({location[0]}, {location[1]})")
```
此代码实现了基本的WiFi指纹匹配算法[^5]。它利用`sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier`来进行最近邻计算,并根据已知的RSSI值及其对应坐标来预测未知位置。
#### 关键说明
- **训练数据**:需要提前收集不同位置下的WiFi信号强度(RSSI),并将其保存到CSV文件中。每一行代表一个采样点,前几列为各AP的RSSI值,最后两列是对应的二维坐标。
- **模型选择**:这里选择了K近邻(KNN),也可以尝试其他机器学习模型如支持向量机(SVM)[^2] 或神经网络等。
- **实际应用中的改进方向**:
- 数据预处理:去除异常值、平滑噪声等。
- 动态更新数据库:实时调整环境变化带来的影响。
- 多层感知器(MLP)或其他深度学习框架的应用可能进一步提升精度。
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