基于XGBoost的客户所在店铺WiFi定位技术研究

摘要：

为了减小复杂室内环境等因素对WiFi定位的影响,降低定位成本,提高定位精度并缩小定位区域,通过对室内定位技术和相关机器学习算法进行深入分析和探讨,提出了一种基于XGBoost的WiFi室内定位算法;根据WiFi信号强度分布非均匀的特点,通过提取移动端WiFi强度特征,并利用XGBoost分类器对信号来源进行定位;实验结果表明,该定位算法在WiFi强度特征可检测时达到了87.72％的定位精度,达到预期的定位效果,同时定位时间较短,稳定性较好,可以基本满足实时定位的要求.

关键词：室内环境、手机定位、分类器、位置指纹

所属期刊栏目：27

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：国家科技重大专项2017ZX04016001

在线出版日期：2019-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-145