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申请/专利权人：武汉科技大学;武汉凌久微电子有限公司

摘要：本发明公开了一种基于随机森林的Wi‑Fi指纹室内定位方法及系统，应用于室内定位技术领域，构建指纹数据集；通过检测到的Wi‑Fi接入点数目对RSSI指纹距离进行校正，得到校正关系式，利用校正得到参考点估算坐标数据；将参考点估算误差以及参考RSSI指纹输入到随机森林回归模型进行训练，确定参考RSSI指纹和参考点坐标数据的估算误差之间的映射关系；针对测试RSSI指纹进行坐标估算，将测试RSSI指纹输入到训练好的随机森林回归模型当中，确定坐标估算误差，并通过坐标估算误差对测试点估算坐标数据进行修正，得到测试点坐标数据。充分挖掘离线指纹数据库当中的有用信息，在离线指纹密度较低的情况下提供更高的定位精度。

主权项：1.一种基于随机森林的Wi-Fi指纹室内定位方法，其特征在于，包括如下具体步骤：构建指纹数据集，所述指纹数据集包括参考RSSI指纹、测试RSSI指纹、参考点坐标数据和测试点估算坐标数据；利用参考RSSI指纹和参考点坐标数据通过检测到的Wi-Fi接入点数目对RSSI指纹距离进行校正，得到相应的校正关系式，利用所述校正关系式得到参考点估算坐标数据；得到相应的校正关系式具体步骤如下：利用欧式距离表征不同位置的参考点和测试点的指纹的差异来反映节点间的坐标差异；根据待测区域的AP分布，用测试点与第i个参考点的公共AP以及相异AP数目之间的比值作为反映节点位置关系的指标；确定指纹距离相似性度量；其中，根据待测区域的AP分布，用测试点与第i个参考点的公共AP以及相异AP数目之间的比值作为反映节点位置关系的指标，具体步骤如下：假设待测区域存在若干个AP，若两个节点都检测到同一个AP的信号，则称这个AP为这两个节点公共AP；若仅有一个节点检测到该AP信号，则称这个AP为这两个节点相异AP；利用测试点与参考点之间的公共AP和相异AP的数目对指纹之间的欧氏距离进行修正，测试点与参考点之间的公共AP数目和相异AP数目分别如下公式所示； 式中，same_numi与diff_numi分别为测试点与第i个参考点的公共AP以及相异AP数目；对测试点的same_num和diff_num向量分别进行归一化处理，归一化区间设置为1,2，并将二者的比值作为反映节点位置关系的指标，如下公式所示；；式中，，表示测试点与第i个参考点处于同一片区域的概率，越大表示该参考点与测试点的实际坐标越接近，反之越远；确定指纹距离相似性度量，具体公式如下：在原有接收信号强度指纹欧氏距离的基础上，指纹距离相似性度量定义如下公式所示；；式中，S0，反映对指纹欧式距离的校正程度；对于不同的网络环境以及AP点的密度，S需要取不同的值才能达到较好的校正效果；在相同的网络环境和AP点部署下，参考点和测试点的指纹应具有相同的校正数值S；表示不同位置的参考点和测试点的指纹的差异来反映节点间的坐标差异；将参考点坐标数据与参考点估算坐标数据之间的估算误差以及参考RSSI指纹输入到随机森林回归模型进行训练，确定参考RSSI指纹和参考点坐标数据的估算误差之间的映射关系；确定参考RSSI指纹和参考点坐标数据的估算误差之间的映射关系，具体步骤如下：将参考RSSI指纹作为模型输入，对应的坐标估算误差作为模型输出，利用随机森林回归模型找到接收信号强度与定位误差之间的非线性映射关系，并通过模型预测值对定位坐标进行修正；模型中坐标估算误差如下公式所示；；；式中，errorix与erroriy分别表示第i参考点在横、纵坐标方向上的误差；非线性映射关系计算步骤如下：以参考点的接收信号强度向量rssi={rssi1,rssi2,……rssiN}作为模型输入，对于横、纵坐标方向上面的误差，分别利用两个随机森林回归模型进行训练，找出接收信号强度向量和误差之间的非线性映射关系F，非线性映射关系如下公式所示；；其中，N表示Wi-Fi接入点的个数；rssin表示第n个参考点的1行n列的信号强度向量，表示第i个参考点检测到的第n个Wi-Fi接入点的信号强度；针对所述测试RSSI指纹基于校正关系式进行坐标估算，得到测试点估算坐标数据，将测试RSSI指纹输入到训练好的随机森林回归模型当中，确定坐标估算误差，并通过所述坐标估算误差对测试点估算坐标数据进行修正，得到测试点坐标数据。

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