摘要
随着无线通信技术和移动互联网的快速发展，室内定位技术在越来越多的领域得到了广泛应用。
WiFi指纹定位技术作为一种成本低、易部署的室内定位解决方案，近年来备受关注。
然而，传统的WiFi指纹定位方法容易受到环境因素的影响，定位精度有限。
近年来，深度学习的兴起为解决这一问题提供了新的思路。
本文综述了基于深度学习的WiFi指纹室内定位技术，首先介绍了WiFi指纹定位的基本原理和深度学习的基本概念，然后重点阐述了不同深度学习模型在WiFi指纹室内定位中的应用，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域面临的挑战和未来发展趋势。
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，随着室内定位需求的日益增长，基于WiFi的室内定位技术由于其低成本、易部署等优点，成为该领域的研究热点[1-3]。
WiFi指纹定位技术作为一种主流的WiFi室内定位方法，其基本原理是利用接收信号强度指示(RSSI)值构建室内环境的WiFi指纹数据库，并在定位阶段将实时采集的RSSI值与数据库中的指纹进行匹配，从而确定目标位置[4]。
传统的WiFi指纹定位方法通常采用基于确定性模型或概率性模型的算法进行位置估计，例如K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)等[5]。
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