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申请/专利权人：南京捷希科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于信道状态信息的加权随机森林室内定位方法，包括：在定位区域内设置离线参考点，采集信道状态信息，提取信道指纹特征；并基于信道状态信息提取离线参考点的新型信道指纹特征；对离线参考点的新型信道指纹特征按照离线发射端选择原理进行预处理，构建信道指纹数据库；将离线参考点坐标与新型信道指纹特征一同输入随机森林进行训练，输出两个离线训练模型；基于信道状态信息提取目标定位点的新型信道指纹特征；将目标定位点的新型信道指纹特征分别输入离线训练模型，并执行自适应K加权进行预测，求取最终预测的目标定位点坐标。对比传统的指纹定位方法，本发明显著降低了算法的计算复杂度，提高了定位精度和算法鲁棒性。

主权项：1.一种基于信道状态信息的加权随机森林室内定位方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1、对定位区域按照笛卡尔坐标系以垂直于坐标轴建立参考网格，将离线参考点设置于参考网格的交点处；步骤S2、通过基于射线追踪的仿真软件采集离线参考点的信道状态信息，并基于信道状态信息提取离线参考点的新型信道指纹特征及离线参考点坐标；包括如下子步骤：步骤S201、在基于射线追踪的仿真软件中构建室内场景并设置仿真参数，包括：发射端位置、离线参考点位置、电磁波频率、带宽、发射功率、反射阶数、绕射阶数；步骤S202、在基于射线追踪的仿真软件中，每条射线对应一组信道状态信息，包括：接收信号强度、方位到达角、俯仰到达角和到达时间；步骤S203、提取每个发射端对离线参考点的最大功率射线的接收信号强度、方位到达角、俯仰到达角和到达时间，作为离线参考点的新型信道指纹特征；步骤S3、对离线参考点的新型信道指纹特征按照离线发射端选择原理进行预处理，构建信道指纹数据库；步骤S4、将信道指纹数据库内的离线参考点坐标分离成横坐标x、纵坐标y后，将横坐标x、纵坐标y与离线参考点的新型信道指纹特征一同输入随机森林进行训练，输出两个离线训练模型Model_x、Model_y；步骤S5、在定位区域内随机选择目标定位点，利用基于射线追踪的仿真软件采集所述目标定位点的信道状态信息，基于信道状态信息提取目标定位点的新型信道指纹特征，并按照在线发射端选择原理进行预处理；具体包括如下子步骤：步骤S5包括如下子步骤：步骤S501、在定位区域内随机选择目标定位点；步骤S502、通过基于射线追踪的仿真软件采集目标定位点的信道状态信息；步骤S503、在基于射线追踪的仿真软件中，每条射线对应一组信道状态信息，包括：接收信号强度、方位到达角、俯仰到达角和到达时间；步骤S504、提取每个发射端对目标定位点的最大功率射线的接收信号强度、方位到达角、俯仰到达角和到达时间，作为目标定位点的新型信道指纹特征；步骤S505、对于发射端的设备号存在于信道指纹数据库中的，如果所述目标定位点接收到该发射端信号，保留所述目标定位点中由该发射端获取的基于信道状态信息的新型信道指纹特征，如果所述目标定位点接收不到该发射端的信号，将所述目标定位点中由该发射端获取的基于信道状态信息的新型信道指纹特征进行补零操作；若目标定位点接收到由发射端的设备号不在信道指纹数据库中的发射端获取的基于信道状态信息的新型信道指纹特征，则舍弃由该发射端获取的基于信道状态信息的新型信道指纹特征；步骤S6、将目标定位点的新型信道指纹特征分别输入离线训练模型Model_x、Model_y中，并执行自适应K加权预测，求取最终预测的目标定位点坐标；具体包括如下子步骤：步骤S601、设置超参数P，P的取值在5-10之间；步骤S602、将目标定位点的新型信道指纹特征输入离线训练模型Model_x、Model_y中，分别输出得分最高的P个信道指纹数据库中离线参考点的横坐标xp、纵坐标yp及横坐标xp的得分score_xp、纵坐标yp的得分score_yp；步骤S603、分别将P个横坐标xp的得分score_xp、纵坐标yp的得分score_yp求平均，分别取大于平均值的K个横坐标xp及其得分score_xp、纵坐标yp及其得分score_yp，分别以横坐标得分score_xp、纵坐标得分score_yp为横坐标xp、纵坐标yp的权重，求取最终预测的目标定位点坐标xTP，yTP： 其中，k为K的索引；步骤3中离线参考点的新型信道指纹特征按照离线发射端选择原理进行预处理的过程具体为：对于每个发射端，若超过半数的离线参考点可接收到其信号，则保留该发射端以及由该发射端基于信道状态信息提取的离线参考点的新型信道指纹特征，并记录该发射端的设备号；否则丢弃由该发射端基于信道状态信息提取的离线参考点的新型信道指纹特征；对于保留的发射端，若存在离线参考点接收不到该发射端的信号，则将该离线参考点的基于信道状态信息的新型信道指纹特征进行补零操作。

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