简述基于wifi的指纹定位技术的研究
基于位置指纹的WLAN室内定位技术研究共3篇
基于位置指纹的WLAN室内定位技术研究共3篇基于位置指纹的WLAN室内定位技术研究1近年来，随着无线局域网（WLAN）的广泛应用，室内定位技术也越来越受到关注。
传统的无线定位技术主要基于无线信号强度指纹和时间差测量等方法，但这些方法都存在一定的局限性。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术通过采集和处理WLAN信号的位置指纹信息，可以实现更精确可靠的室内定位。
所谓位置指纹，是指在目标区域内预先采集一系列WiFi信号强度、信道等属性的数据集合，这个数据集合就是位置指纹。
通俗地讲，就是将每个区域的WiFi信号特征作为“指纹”，通过采集不同位置下的“指纹”，可以得到该位置的位置指纹图谱。
然后，根据用户设备采集到的WiFi信号特征与位置指纹图谱进行匹配，即可确定用户设备的位置。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术具有以下优点：1.定位精度高。
传统的无线定位技术的精度往往不能满足室内定位的需求，而基于位置指纹的WLAN室内定位技术可以通过采集更多位置指纹数据，提高定位精度。
2.鲁棒性强。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术可以根据各种复杂的环境变化，如电磁干扰、墙体影响等，自适应地更新位置指纹信息，并保持高精度的定位结果。
3.实现相对容易。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术只需要在室内先进行一遍指纹数据采集即可，采集后的数据可以快速处理并形成位置指纹图谱，实现相对容易。
目前，基于位置指纹的WLAN室内定位技术主要包括两个阶段：离线阶段和在线阶段。
离线阶段主要是进行位置指纹图谱的采集和处理，采集的数据可以包括信噪比、信道状态信息、AP位置信息等，数据处理过程中再进行一定的特征提取和筛选，选择出有代表性的特征进行记录，形成位置指纹图谱。
在线阶段，则是针对用户设备部署算法实现室内定位。
在线定位过程中，用户设备通过扫描周围的WiFi信号特征，与位置指纹图谱进行匹配，从而确定自身的位置。
基于位置指纹的WLAN室内定位技术的应用场景比较广泛，可以用于商业、智能家居、医疗等领域。
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》一、引言随着移动互联网和物联网的飞速发展，室内定位技术在各个领域中的应用日益广泛，如无人驾驶、智能家居、安防监控等。
在众多的室内定位技术中，基于WiFi指纹的室内定位方法以其覆盖面广、成本低廉等优势，得到了广泛的应用。
然而，传统的WiFi指纹定位算法在面对复杂室内环境时，常常存在定位精度不高、鲁棒性不强等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法，旨在提高定位精度和鲁棒性。
二、相关技术背景2.1 WiFi指纹定位技术WiFi指纹定位技术是通过收集室内环境中各个位置的WiFi 信号强度信息，构建指纹数据库，然后通过匹配当前位置的WiFi 信号强度与指纹数据库中的信息，实现室内定位。
2.2 深度学习技术深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理和识别。
在室内定位领域中，深度学习可以用于处理大量的WiFi信号数据，提高定位精度和鲁棒性。
三、基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法3.1 算法原理本算法首先收集室内环境中各个位置的WiFi信号强度信息，构建指纹数据库。
然后，利用深度学习技术对WiFi信号数据进行处理和识别，提取出有用的特征信息。
接着，通过训练深度学习模型，将当前位置的WiFi信号强度与指纹数据库中的信息进行匹配，实现室内定位。
3.2 算法实现本算法采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方式，实现对WiFi信号数据的处理和识别。
首先，利用CNN提取出WiFi信号数据中的有用特征信息。
然后，将提取出的特征信息输入到RNN中，通过训练模型实现位置信息的匹配和定位。
四、实验与分析为了验证本算法的有效性，我们在一个实际室内环境中进行了实验。
实验结果表明，本算法在面对复杂室内环境时，具有较高的定位精度和鲁棒性。
与传统的WiFi指纹定位算法相比，本算法的定位精度提高了约10%五、算法优化与改进5.1 特征提取的优化针对WiFi信号数据的特征提取，我们可以进一步优化CNN 的结构，使其能够更准确地捕捉到信号中的关键特征。
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，室内定位技术已成为现代生活与工作中不可或缺的一部分。
其中，基于WiFi指纹的定位技术因其准确性高、覆盖范围广等特点得到了广泛应用。
然而，传统的WiFi指纹定位算法在处理复杂室内环境时仍面临诸多挑战，如多径效应、信号衰减等问题。
近年来，图卷积神经网络（GCN）和门控时间卷积网络（TCN）的崛起为解决这些问题提供了新的思路。
本文将详细研究基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法，并探讨其优势与挑战。
二、背景知识2.1 WiFi指纹定位技术WiFi指纹定位技术是通过收集并存储特定位置的WiFi信号强度信息（RSSI）来构建指纹数据库。
当用户设备进行定位时，通过比对实时采集的RSSI与指纹数据库中的数据，实现定位。
2.2 GCN与TCNGCN（图卷积神经网络）是一种针对图数据的深度学习算法，可有效提取空间特征。
TCN（门控时间卷积网络）则是一种用于处理序列数据的深度学习算法，可有效提取时间特征。
将GCN 与TCN相结合，可以更好地处理具有时空特性的数据。
三、基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法3.1 算法原理本算法首先利用GCN提取WiFi信号的空间特征，包括不同位置、不同设备的信号强度分布等。
然后，通过TCN处理这些空间特征的时间序列数据，从而更准确地预测用户位置。
具体而言，本算法通过构建WiFi信号的时空图，利用GCN-TCN网络对图中的节点进行特征提取和预测。
3.2 算法流程（1）构建WiFi指纹数据库：在室内环境中收集并存储不同位置的WiFi信号强度信息（RSSI），构建指纹数据库。
（2）构建时空图：根据WiFi信号的时空特性，构建包含空间节点和时间节点的图结构。
（3）GCN特征提取：利用GCN对时空图中的空间节点进行特征提取，获取不同位置、不同设备的信号强度分布等特征。
（4）TCN时间序列处理：利用TCN对GCN提取的空间特征进行时间序列处理，提取时间特征。
《2024年基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》范文
《基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法研究》篇一一、引言随着移动互联网技术的迅猛发展，室内定位技术在人们的生活和工作中显得愈发重要。
室内WiFi指纹定位技术作为一项常见的室内定位手段，凭借其低成本、易部署等优势，得到了广泛的应用。
然而，传统的室内WiFi指纹定位算法在面对复杂多变的室内环境时，往往存在定位精度不高、鲁棒性不强等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于图卷积神经网络（GCN）和时序卷积网络（TCN）的室内WiFi指纹定位算法。
二、相关技术背景1. WiFi指纹定位技术：通过收集室内环境中WiFi接入点的信号强度信息，构建WiFi指纹数据库，再利用匹配算法实现室内定位。
2. 图卷积神经网络（GCN）：一种用于处理图结构数据的神经网络，可以有效地提取图数据中的特征信息。
3. 时序卷积网络（TCN）：一种用于处理时序数据的神经网络，可以捕捉时序数据中的时间依赖关系。
三、算法原理本文提出的基于GCN-TCN的室内WiFi指纹定位算法，主要包含以下几个部分：1. WiFi指纹数据预处理：收集室内环境的WiFi信号强度信息，构建WiFi指纹数据库。
利用GCN对指纹数据进行图结构化处理，提取空间特征。
2. 时序特征提取：利用TCN对WiFi信号强度的时间序列数据进行处理，提取时序特征。
3. 定位算法实现：将空间特征和时序特征进行融合，利用深度学习模型进行训练和优化，实现室内定位。
四、算法实现1. 数据集准备：收集室内环境的WiFi信号强度数据和位置信息，构建训练集和测试集。
2. 模型构建：构建基于GCN-TCN的深度学习模型，包括图卷积层、时序卷积层、全连接层等。
3. 模型训练：利用训练集对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数。
4. 模型评估：利用测试集对模型进行评估，计算定位精度、鲁棒性等指标。
五、实验结果与分析1. 实验环境与数据集：在多个室内环境下进行实验，包括办公楼、商场、医院等。
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》
《基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究》一、引言随着科技的发展，室内定位技术已经成为众多领域的重要应用之一。
WiFi指纹定位技术因其高精度、低成本的特性受到了广泛的关注。
而深度学习算法作为近年来的重要研究领域，也已在许多领域得到了广泛的应用。
本文基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法进行研究，旨在提高室内定位的准确性和稳定性。
二、WiFi指纹室内定位技术概述WiFi指纹定位技术是一种基于无线信号的室内定位技术。
其基本原理是通过收集室内环境中WiFi信号的强度信息，形成WiFi指纹地图，再通过匹配当前位置的WiFi指纹与地图中的指纹信息，实现室内定位。
然而，传统的WiFi指纹定位算法存在精度不高、稳定性差等问题，因此需要进一步的研究和改进。
三、深度学习在WiFi指纹室内定位中的应用深度学习算法具有强大的特征提取和学习能力，可以有效地处理高维数据和复杂模式。
因此，将深度学习应用于WiFi指纹室内定位中，可以提高定位的准确性和稳定性。
具体而言，可以通过以下步骤实现：1. 数据预处理：对收集到的WiFi指纹数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等操作，为后续的深度学习模型提供高质量的数据集。
2. 构建深度学习模型：根据具体的应用场景和需求，构建适合的深度学习模型。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 训练模型：使用预处理后的数据集对深度学习模型进行训练，使模型学习到WiFi指纹数据中的特征和规律。
4. 定位算法实现：将训练好的模型应用于室内定位中，通过匹配当前位置的WiFi指纹与地图中的指纹信息，实现室内定位。
四、实验与分析为了验证基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法的有效性，我们进行了实验和分析。
具体而言，我们使用了某大型商场的WiFi指纹数据，构建了深度学习模型，并进行了以下实验：1. 不同模型的比较：我们使用了CNN、RNN等不同的深度学习模型进行实验，比较了它们的性能和精度。
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告
基于WiFi位置指纹的室内定位算法研究及优化的开题报告一、选题背景室内定位技术是指在建筑物内部使用各种技术手段实现定位的技术，包括基于WiFi、蓝牙、声学信号、红外线等技术。
其中，基于WiFi的室内定位技术因其广泛应用及成本低廉等特点，被商业化和学术界广泛使用。
目前，室内定位技术在室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域都有着广泛的应用。
然而，较高的误差率和较低的定位准确度是制约该技术进一步发展的关键问题。
因此，如何提高室内定位的准确性和可靠性，成为当前研究的重点之一。
二、研究内容本次研究将以基于WiFi位置指纹的室内定位技术为研究对象，以提高室内定位的准确度和可靠性为研究目标，主要研究内容如下：1. 室内定位原理及相关算法研究：研究基于WiFi位置指纹的室内定位的原理，分析定位中的误差来源，探究现有算法的不足之处。
2. 室内WiFi信号采集及位置指纹建立：通过WiFi信号采集器采集建筑物内的WiFi信号，建立位置指纹数据库，并对其进行离线处理和优化。
3. 室内定位算法优化：针对现有算法的不足之处，提出优化方案，尝试采用机器学习等方法对定位算法进行优化，以提高定位准确度和可靠性。
4. 室内定位系统实现：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
三、研究意义本次研究旨在通过对基于WiFi位置指纹的室内定位技术的研究和优化，提高室内定位的准确性和可靠性，为室内导航、智能家居、消防报警、公共安全等领域的应用提供支持，有着重要的研究意义和实用价值。
四、研究方法本次研究采用实验研究、数学分析和计算机仿真等方法，结合机器学习等技术，对基于WiFi位置指纹的室内定位技术进行研究和优化。
五、进度安排第一年：对室内定位原理及相关算法进行深入研究，并建立位置指纹数据库；第二年：提出定位算法的优化方案，采用机器学习等技术对算法进行优化；第三年：在已有的室内定位系统框架上，实现基于WiFi位置指纹的定位模块，并进行实验验证和性能评估。
简述基于wifi的指纹定位技术的研究
南京师范大学泰州学院毕业论文题目简述基于WiFi的指纹定位技术的研究学生姓名张锐学号12100350专业通信工程班级信1003指导教师陆霞2014年4月简述基于WiFi的指纹定位技术的研究摘要随着移动通信、无线网络技术的突飞猛进，人们对获取位置服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
目前全球定位系统GPS是获取室外环境位置信息是最常用方式。
但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，因此卫星定位技术并不适用于室内或者高楼林立的场合，因此无线室内定位技术的迅速发展已成为GPS的有力补充。
WIFI位置指纹定位技术是基于接收信号传播特性而进行定位的，与传统室内定位技术相比，其扩展性更强、应用范围更广。
由于WIFI 信号传输时受非视距、多径衰落等因素影响较小，故基于WIFI网络的指纹定位系统稳定性较强，而基于红外或视频信号定位技术在使用时较易受限，比如：在阳光直射或荧光照射下基于红外技术定位的精度将大大降低，而基于视频信号的定位技术使用前提是移动终端必须在可视条件下。
因此，研究基于WiFi指纹定位技术具有非常重要的意义。
本文首先从课题的研究背景，国内外的最新研究状况及课题的研究意义等方面分析WIFI位置指纹定位技术的大概内容，从第二章到第四章全面分析了指纹定位的核心技术。
关键词：WIFI位置指纹定位The research of fingerprint based on WiFi positioningtechnologyAbstractWith the rapid development of mobile communications, wireless network technology,people are increasing demand for access to the location service,which makes the location-aware computing and services play a role in real life more and more important.Current GPS global positioning system(GPS)is to obtain the outdoor environment location information is the most commonly used.But as a result of the satellite signal is vulnerable to all sorts of obstacles block,so the satellite positioning technology does not apply to indoor or high-rise buildings,so the rapid development of wireless indoor positioning technology has become a powerful supplement of GPS.WIFI location fingerprinting positioning technology is based on the received signal propagation and to locate, compared with the traditional indoor positioning technology,its extensibility and wider application range.Because the WIFI signal transmission when affected by factors such as non line-of-sight,multipath fading is small,so the fingerprint positioning system based on WIFI network stability strong,and positioning technology based on infrared or video signal when use limited more easily,such as:based on infrared technology under direct sunlight or fluorescent light positioning accuracy will be greatly reduced,and based on video signal using the premise is mobile terminal positioning technology must beunder the condition of the visual.Therefore,based on the research on WiFi fingerprint positioning technology has very important significance.This paper from the research background,domestic and foreign latest research status and research significance about contents of WIFI location fingerprint orientation technology,from the second chapter to the fourth chapter is the core of comprehensive analysis of the fingerprint orientation technology.Keywords:WIFI location fingerprinting positioning目录摘要 (I)Abstract (II)第一章引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2国内外最新研究成果 (2)1.3课题意义 (4)第二章WiFi通信技术简介 (6)2.1Wifi组成原理 (6)2.2WiFi通信技术 (9)第三章室内定位技术 (10)3.1室内定位技术概述 (10)3.2位置指纹定位方法简介 (12)3.3影响室内定位精度的主要因素 (13)第四章位置指纹定位算法 (15)4.1最近邻法（NN） (15)4.2K近邻法 (15)4.3K加权近邻法 (16)4.4贝叶斯概率算法 (16)结束语 (17)参考文献 (19)致谢 (20)第一章引言1.1课题背景随着移动通信、无线网络与普适计算等技术的突飞猛进，人们对获取位置感知服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
简述基于wifi的指纹定位技术的研究
理论基础
影响定位的因素
1.非视距传播：由于在信号的发射端与接收端之间的直射路径上 存在障碍物，导致无线电波不能在收发两端进行直射传播，而只 能通过反射、折射进行传播 2.多径传播：信号接收端所处环境复杂，使得发射的电磁波在向 外扩散过程中遇到各种障碍物，由于每条路径上信号的强度、到 达时间、到达载波相位都不相同，则产生多径干扰 3.阴影效应：阴影效应是指移动终端在移动过程中，有一些大型 障碍物阻挡了其无线电波的直射路径，从而导致信号接收区域中 存在半盲区，在电磁场中形成了阴影，致使信号接收点场强在终 端移动过程中起伏变化，此现象为阴影效应。
理论基础
IEEE802.11b特点
1.IEEE802.11b工作的2.4GHz ISM频段为国际上通 用的免许可证频段 2.能提供高速率数据传输 3.能提供动态速率转换 4.支持百米左右的通信范围 5.提供较高的传输可靠性 6.符合IEEE 802.11b的设备有良好的互操作性 7.提供功率管理(无线站点可选择省电模式，在暂无 数据收发时转到休眠状态)
技术概述
主要任务是建立如下结构的表1：wifi和表2：location： 表一：
ID
表二： Location_ID
Wifi_SSID
Location_ID
Location_name
其中表一和表二通过Location_ID进行关联，建表的目的是存储location 信息及其对应的wifi列表信息，一个location信息对应多个wifi信息。
理论基础
8.当无线站点移动时，允许其在接入点之间进行无缝 连接 9.提供负载均衡功能，以提高效能 10.有较强的安全性 11.可重叠覆盖 12.站点的可移动性 13.网络布线容易 14.网络组网灵活 15.网络成本有优势
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南京师范大学泰州学院毕业论文题目简述基于WiFi的指纹定位技术的研究学生姓名张锐学号12100350专业通信工程班级信1003指导教师陆霞2014年 4 月简述基于WiFi的指纹定位技术的研究摘要随着移动通信、无线网络技术的突飞猛进，人们对获取位置服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
目前全球定位系统GPS是获取室外环境位置信息是最常用方式。
但由于卫星信号容易受到各种障碍物遮挡，因此卫星定位技术并不适用于室内或者高楼林立的场合，因此无线室内定位技术的迅速发展已成为GPS的有力补充。
WIFI位置指纹定位技术是基于接收信号传播特性而进行定位的，与传统室内定位技术相比，其扩展性更强、应用范围更广。
由于WIFI 信号传输时受非视距、多径衰落等因素影响较小，故基于WIFI网络的指纹定位系统稳定性较强，而基于红外或视频信号定位技术在使用时较易受限，比如：在阳光直射或荧光照射下基于红外技术定位的精度将大大降低，而基于视频信号的定位技术使用前提是移动终端必须在可视条件下。
因此，研究基于WiFi指纹定位技术具有非常重要的意义。
本文首先从课题的研究背景，国内外的最新研究状况及课题的研究意义等方面分析WIFI位置指纹定位技术的大概内容，从第二章到第四章全面分析了指纹定位的核心技术。
关键词：WIFI位置指纹定位The research of fingerprint based on WiFi positioningtechnologyAbstractWith the rapid development of mobile communications, wireless network technology, people are increasing demand for access to the location service, which makes the location-aware computing and services play a role in real life more and more important.Current GPS global positioning system (GPS) is to obtain the outdoor environment location information is the most commonly used.But as a result of the satellite signal is vulnerable to all sorts of obstacles block, so the satellite positioning technology does not apply to indoor or high-rise buildings, so the rapid development of wireless indoor positioning technology has become a powerful supplement of GPS.WIFI location fingerprinting positioning technology is based on the received signal propagation and to locate, compared with the traditional indoor positioning technology, its extensibility and wider application range.Because the WIFI signal transmission when affected by factors such as non line-of-sight, multipath fading is small, so the fingerprint positioning system based on WIFI network stability strong, and positioning technology based on infrared or video signal when use limited more easily, such as: based on infrared technology under direct sunlight or fluorescent light positioning accuracy will be greatly reduced, and based on video signal using the premise is mobile terminal positioning technology must beunder the condition of the visual.Therefore, based on the research on WiFi fingerprint positioning technology has very important significance.This paper from the research background, domestic and foreign latest research status and research significance about contents of WIFI location fingerprint orientation technology, from the second chapter to the fourth chapter is the core of comprehensive analysis of the fingerprint orientation technology.Keywords: WIFI location fingerprinting positioning目录摘要 (I)Abstract (II)第一章引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外最新研究成果 (2)1.3 课题意义 (4)第二章 WiFi通信技术简介 (6)2.1 Wifi组成原理 (6)2.2 WiFi通信技术 (9)第三章室内定位技术 (10)3.1室内定位技术概述 (10)3.2 位置指纹定位方法简介 (12)3.3 影响室内定位精度的主要因素 (13)第四章位置指纹定位算法 (15)4.1 最近邻法（NN） (15)4.2 K近邻法 (15)4.3 K加权近邻法 (16)4.4 贝叶斯概率算法 (17)结束语 (18)参考文献 (19)致谢 (20)第一章引言1.1 课题背景随着移动通信、无线网络与普适计算等技术的突飞猛进，人们对获取位置感知服务的需求也日益增加，这使得基于位置感知的计算与服务在现实生活中发挥的作用越来越重要。
早期无线定位技术应用于交通运输、医疗、公安追踪等领域。
至80年代后期，伴随蜂窝网无线通信、GPS等技术问世，无线通信进入了一个新时代，人们对定位服务的需求也层出不穷，越来越多的研究学者也关注无线定位技术。
美国联邦通信委员会在1996年强行制定了E—911法规，其规定移动网络需为用户提供定位服务。
此后，许多国家也效仿此规定。
至今GPS、AGPS、Google Map等定位技术在人们日常生活中都扮演着重要的角色。
IEEE 802．11协议发展至今已日益完善，WIFI的应用也更加普及，基于WIFI的WLAN广泛分布与家庭、校园、办公场所、地下停车场与娱乐场所，智能手机、笔记本、Pad等手持设备也均内置了无线网卡。
WIFI网络中AP定期广播的信标信号中的RSS信息使基于W1FI网络的位置指纹定位成为可能。
目前基于WIFI的位置指纹定位技术也成为学术界研究的热点，一些基于WIFI网络的定位系统也相继出现，但目前各个WIFI位置指纹定位系统均只应用于某一特定场所，还未有统一的标准。
1.2 国内外最新研究成果目前在WIFI位置指纹定位技术上已有很多研究成果，从最早的最近邻(NN)算法，到后面陆续提出的KNN、WKNN、贝叶斯概率算法、神经网络算法、支持向量机算法等；而在定位系统方面也已有不少可鉴成果，较典型的有Radar、e orus、Nibble与Weyes 等室内定位系统。
(1)Radar系统Radar系统是微软公司2000年研究的一个基于位置指纹定位的实验系统，其定位过程分为离线阶段与在线阶段。
在离线阶段时，Radar系统需在待定位区域内建立一系列位置指纹参考点，并在各个参考点上完成其对AP的RSS的采集，存储指纹参考点的位置坐标、RSS等信息，完成指纹参考点Radio Mapl创建。
其中每个指纹节点的信号强度矢量均来自定位场景中的多个AP，且在采集每个指纹参考点上的RSS时，Radar采用多次测量取平均值或中值的方法。
Radar系统在在线定位阶段时，首先由移动终端节点获取RSS矢量并将其发送至定位服务器，然后服务器搜索指纹数据库，并根据离线阶段建立的指纹参考点Radio Map来完成对移动终端的定位，其中Radar系统内采用的匹配算法有NNSS(即最近邻法)与NNSS-AVC(即K近邻法)两种。
(2)e orus系统e orus定位系统也是选用接收信号强度作为位置参考点的指纹数据，但与Radar系统不同的是其引用概率模型来创建信号空问数据。
e orus系统在采集指纹参考点的RSS矢量数据时，并非像Radar系统中那样直接取其中值或均值，而是生成每个AP的接收信号强度在指纹参考点上的概率分布，并利用得到概率分布值来建立Radio Map。
在在线定位阶段中，为降低计算量、提高定位速度，e oros系统提出一种基于Radio Map位置集的分簇方法。
由于单个AP的覆盖区域有限，故在实际定位过程中，并非要在整个定位区域内进行匹配搜索，而只需在定位时获取有效AP的列表，并在此列表中AP的覆盖范围内进行搜索定位即可，从而提高定位速率与实时性。
e orus实验数据显示其定位精度在2.13米内的概率可达90％。
(3)Nibble系统Nibble定位系统与以上两系统的最大不同点是其采用信噪比(SNR)作为信号空间矢量的样本，并用接收信号的信噪比来建立指纹参考点的Radio Map。
参与Nibble系统开发与研究的人员认为信号的信噪比比其强度值更具有位置特征信息。
与e orus系统一样，Nibble系统也采用概率模型来建立信号空间，与e orus不同的是Nibble系统采用贝叶斯网络来创建信号空间的概率分布图与指纹参考点的Radio Map。