基于随机森林算法的室内可见光指纹定位方法

为进一步提高动态目标室内可见光定位追踪系统性能,提出了一种基于随机森林（RF）算法的室内可见光指纹定位方法。利用发光二极管（LED）的光强信号作为特征构建指纹数据库,应用指纹库中的数据训练决策树,引入RF算法进行初始定位,再通过卡尔曼滤波对初始位置估计进行优化,从而获得更准确的定位轨迹。仿真结果表明：在5 m×5 m×3 m的室内场景下,通过所提定位方法能获得大部分采样点误差分布在4 cm之内的定位效果;此外,通过与不同室内可见光定位算法的性能进行对比,验证了所提算法的技术优势。