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La identificación mediante huellas dactilares basada en el Indicador de Intensidad de la Señal Recibida (RSSI) de Wi-Fi ha sido ampliamente estudiada en los últimos años para la localización en interiores. Si bien los algoritmos actuales relacionados con la Identificación de huellas dactilares basada en RSSI muestran una precisión mucho menor que la multilateración basada en el tiempo de llegada o las técnicas de ángulo de llegada, dependen en gran medida del número de puntos de acceso (APs) y de la fase de entrenamiento de la identificación de huellas dactilares. En este artículo, presentamos un método integrado combinando la red neuronal profunda (DNN) con el algoritmo mejorado de Vecinos más Cercanos K (KNN) para la identificación de ubicación en interiores. El KNN mejorado se logra aumentando los pesos en los K vecinos más cercanos según el número de puntos de acceso coincidentes. Esto superará la limitación del algoritmo KNN original al ignorar la influencia de los puntos vecinos,
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