JUIndoorLoc室内WiFi指纹定位数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：WiFi指纹,室内定位,RSS,机器学习,Jadavpur大学,定位技术,无线通信,Android设备,环境感知
数据概述：
JUIndoorLoc数据集是一个用于室内定位的WiFi指纹数据集，包含了从Jadavpur大学一栋五层建筑的三个楼层收集的接收信号强度数据（RSS）。数据集记录了多个WiFi接入点（APs）在预定义室内位置的信号强度，每个位置由特定的坐标作为标签标识，并包含来自附近AP的RSS值。数据集设计用于支持基于机器学习的室内定位应用，考虑了时间、室内环境和设备多样性等因素。该数据集是评估机器学习算法在定位分类、重要AP识别、室内区域聚类等任务中的基准。
数据特点：
数据采集自Jadavpur大学一栋五层建筑的三个楼层，涵盖不同时间、室内环境和设备。
数据以1米 × 1米的单元格大小进行采集，以调查房间、实验室、走廊和楼梯的不同WiFi信号模式。
数据集中出现的WiFi AP数量为172个。
总共覆盖了来自三个楼层的1000个位置点。
WiFi AP的RSS值由4个不同配置的Android设备收集。
RSS值表示为负整数，范围从-11 dBm到-100 dBm（极弱信号）。
缺失值使用-110 dBm填充，表示未检测到的AP。
字段说明：
Cid：用于标识采集室内区域的唯一编号。每个单元格编号由两部分组成；第一部分是楼层号，第二部分是单元格在二维建筑物地图上的位置。
AP001-AP172：172个AP的接收信号强度值。负整数值从-11dBm到-100dBm，以及-110，用于标识在扫描期间未检测到的AP。
Rs：表示房间的状态，值为1或0。1和0分别代表开放和封闭的房间。
Hpr：表示是否存在人类，值为1或0。1和0分别代表存在和不存在人类。
Did：分配给每个Android设备的唯一标识符，用于捕获数据。这些设备标识符为：D1：Samsung Galaxy Tab 2，Android版本4.1.1，D2：Samsung Galaxy Tab E，Android版本5.0，D3：Samsung Galaxy Tab 10，Android版本4.0，D4：Motorola Moto E 2nd Generation，Android版本5.1
Ts：用于记录指纹采集时间的13位整数值。
数据用途概述：
该数据集非常适合：
预测建模：训练和测试模型，用于预测用户在室内区域的位置。
教育和研究目的：在考虑时间、室内环境和设备异构性的真实WiFi指纹数据集中进行数据探索、清洗和分析。
