В данной работе исследуются методы реализации позиционирования внутри помещения с помощью Wi-Fi сетей с использованием машинного обучения. Цель работы состоит в разработке модели, которая демонстрирует реализацию метода позиционирования, основанного на классификации объекта по мощности сигнала в сетях WiFi. Был проведен эксперимент по созданию радиокарты, на основе которой проводились исследования по разработке алгоритмов. В результате были получены значения точности классификации для двух моделей и их различных параметров. Также было рассмотрено влияние предобработки входных данных на точность.

This paper explores methods for implementing indoor positioning using Wi-Fi networks using machine learning. The goal of the work is to develop a model that demonstrates the implementation of a positioning method based on object classification by signal strength in Wi-Fi networks. An experiment was conducted to create a radio map, based on which research was carried out to develop algorithms. As a result, classification accuracy values ​​were obtained for two models and their various parameters. The influence of input data preprocessing on accuracy was also considered.