基于WiFi指纹的高精度室内定位综合算法

简介：
本研究提出了一种基于WiFi信号强度的高精度室内定位技术，通过优化算法实现准确的室内位置追踪与监测。 为了应对室内环境中指纹定位接收信号强度的高维时变特性和动态目标定位误差累积问题，本段落提出了一种结合梯度提升决策树与粒子滤波技术的融合算法。该方法首先通过梯度提升决策树建立位置坐标和接收信号强度之间的非线性映射模型，并对实时接收到的信号强度数据进行特征分类判别，从而实现初步的位置估计；然后，在目标移动的过程中，利用粒子滤波法迭代地优化动态目标定位精度；此外，算法还对比了预测轨迹与实际运动路径的一致性和稳定性。实验结果显示：在累积分布函数80%分位点处，该方法的定位误差控制在1.19米以内，显著优于基于支持向量机和随机森林等其他定位技术的表现；同时相较于单独使用梯度提升决策树算法提高了34.9％的精度；预测轨迹与实际路径趋势一致并逐渐收敛。