一种随机森林与深度学习结合的室内定位方法

• 作者: 杨环 谢宏
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 室内定位 随机森林 深度学习 极化特性 信道传播模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 117-121
• 页数: 5页
• 分类号: TN925
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2020.03.019

摘要

为更加实时、精确地识别运输设备的位置信息和特殊货物的位置信息尤其是朝向信息以提高工作效率,利用仿真实验对室内物体进行定位和朝向判断的探究.利用天线阵列布置室内环境,在考虑电磁波极化特性的基础上利用信道传播模型进行建库;利用随机森林进行朝向判断后通过不同的深度学习模型进一步实现定位.实验结果表明:该模型不仅能实现朝向判断,而且其定位误差比仅利用深度学习模型的定位误差降低约0.14 m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢宏		74	842	11.0	27.0
2	杨环		1	0	0.0	0.0