基于K-means和Random Forest的WiFi室内定位方法

发布时间：2018-06-06 23:33

  本文选题：室内定位 + WiFi　； 参考：《控制工程》2017年04期

【摘要】：为了减小室内环境因素对室内WiFi定位的影响,降低定位成本,提高定位精度以及扩大定位区域,通过对室内定位系统和机器学习算法的讨论,提出了一种基于K-means和Random Forest融合的WiFi室内定位算法。针对室内WiFi信号强度分布的特点,该算法通过K-means聚类改进算法对数据进行初始分类,然后使用Random Forest对初始分类结果进行二次分类。实验结果表明,该定位算法的定位精度在2米以内的概率为89.1%,达到预期的定位效果,同时对缺失值数据具有较好的适应能力。
[Abstract]:In order to reduce the influence of indoor environment factors on indoor WiFi location, reduce positioning cost, improve positioning accuracy and expand positioning area, this paper discusses indoor positioning system and machine learning algorithm. A WiFi indoor location algorithm based on K-means and Random Forest fusion is proposed. According to the characteristics of the intensity distribution of indoor WiFi signals, the algorithm uses the improved K-means clustering algorithm to classify the data initially, and then uses Random Forest to classify the initial classification results twice. The experimental results show that the probability of localization accuracy within 2 meters is 89. 1, which achieves the desired localization effect, and has a good adaptability to missing value data at the same time.
【作者单位】： 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室;国网上海市电力公司电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金(61004088,61374160) 上海航天科技创新基金(SAST201237)
【分类号】：TN92

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2 本报记者 吴佳s，

本文编号：1988591