针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法.该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计;随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方法,迭代地实现动态目标位置的精确预测;另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算法的稳定性.实验仿真结果表明:累积分布函数在80％的百分位处,提出算法的定位精度控制在1.19 m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法;同时较基于梯度提升决策树算法的定位精度提升了34.9％;所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛.
室内定位 WiFi指纹 梯度提升决策树 粒子滤波 融合算法