本文選題：室內(nèi)定位 + WiFi�。� 參考：《控制工程》2017年04期

【摘要】：為了減小室內(nèi)環(huán)境因素對室內(nèi)WiFi定位的影響,降低定位成本,提高定位精度以及擴大定位區(qū)域,通過對室內(nèi)定位系統(tǒng)和機器學習算法的討論,提出了一種基于K-means和Random Forest融合的WiFi室內(nèi)定位算法。針對室內(nèi)WiFi信號強度分布的特點,該算法通過K-means聚類改進算法對數(shù)據(jù)進行初始分類,然后使用Random Forest對初始分類結(jié)果進行二次分類。實驗結(jié)果表明,該定位算法的定位精度在2米以內(nèi)的概率為89.1%,達到預(yù)期的定位效果,同時對缺失值數(shù)據(jù)具有較好的適應(yīng)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.
【作者單位】： 上海交通大學自動化系系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點實驗室;國網(wǎng)上海市電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家自然科學基金(61004088,61374160) 上海航天科技創(chuàng)新基金(SAST201237)
【分類號】：TN92

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2 本報記者 吳佳s，

本文編號：1988591