本研究针对室内定位中亚10米精度的实现难题，提出了一种结合自适应滤波与扩展日志距离、多墙路径损耗和阴影模型的轻量但稳健的方法。结果显示，采用环境参数增强的模型通过自适应卡尔曼滤波实现了5.81米的平均绝对误差，显著优于基线模型，从而为动态变化环境中的高精度LoRaWAN室内定位提供了解释性与高效的解决方案。

本研究提出了一种基于条件生成对抗网络（ConGAN）和迁移学习框架（T-ConGAN）的方法，旨在解决家庭独特空间特性导致的标注数据获取困难，显著提升室内定位性能，尤其在楼梯和户外等挑战区域。

本研究提出了一种基于多头注意力神经网络的室内定位框架，定位准确性提升了35%。通过深度学习和图神经网络，开发了IndoorGNN方法，显示出优于传统方法的预测准确性。同时，研究探讨了基于RSSI的定位技术和众包无线电地图的应用，均显著提升了性能。

本文探讨了利用深度神经网络提升基于WiFi信号的室内定位系统的准确性。研究表明，采用多头注意力神经网络和其他机器学习算法，定位精度可提高35%。提出的DeepFi系统和图神经网络方法在动态环境中表现优异，显著降低定位误差，强调动态数据库在室内定位中的重要性。