基于随机森林算法的室内可见光指纹定位方法

摘要：

为进一步提高动态目标室内可见光定位追踪系统性能,提出了一种基于随机森林(RF)算法的室内可见光指纹定位方法.利用发光二极管(LED)的光强信号作为特征构建指纹数据库,应用指纹库中的数据训练决策树,引入RF算法进行初始定位,再通过卡尔曼滤波对初始位置估计进行优化,从而获得更准确的定位轨迹.仿真结果表明:在5 m×5 m×3 m的室内场景下,通过所提定位方法能获得大部分采样点误差分布在4 cm之内的定位效果;此外,通过与不同室内可见光定位算法的性能进行对比,验证了所提算法的技术优势.

关键词：室内可见光定位、随机森林算法、指纹定位、卡尔曼滤波、接收信号强度

所属期刊栏目：47

分类号：TN929.1

资助基金：国家自然科学基金61371091

在线出版日期：2023-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-7