【摘 要】
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针对当前基于WiFi位置指纹的室内定位在规模化应用中多栋建筑的定位模型互相独立不易维护等问题,提出了一种基于机器学习的室内定位方法。该方法引入XGBoost算法进行位置指纹
【基金项目】
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国家自然科学基金(41531180);国家重点研发计划(2017YFB0503500)
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针对当前基于WiFi位置指纹的室内定位在规模化应用中多栋建筑的定位模型互相独立不易维护等问题,提出了一种基于机器学习的室内定位方法。该方法引入XGBoost算法进行位置指纹匹配,并将观测点"匹配至哪个参考点"的多分类问题转化为判断"是否在某个参考点"的二分类问题以实现多建筑的模型统一。实验结果表明,对于通过移动支付行为所采集的众源WiFi数据集,传统K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)方法的准确率达到80.74%,而本方法定位准确率可以提高至90.88%,且在算法稳定性和定位时长等方面表现好于KNN方法。
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