[发明专利]基于随机森林模型的定位方法、装置及存储介质

说明书

本发明提出一种基于随机森林模型的定位方法，该方法包括：接收移动终端上报的多台无线设备的设备信号数据；从所述设备信号数据中提取每台无线设备的信号强度数据作为特征值，组合每台无线设备的特征值生成一个特征向量；将所述特征向量输入预先确定的室内定位分类器，计算所述移动终端多种可能的位置坐标及每种可能的位置坐标的概率；及，从所述室内定位分类器输出的预测结果中选择概率最大的位置坐标，并将该概率最大的位置坐标发送至移动终端。本发明还提出一种电子装置及一种计算机可读存储介质。利用本发明，可以提高移动终端的定位精准度。

技术领域

本发明涉及无线定位技术领域，尤其涉及一种基于随机森林模型的定位方法、电子装置及计算机可读存储介质。

背景技术

在室内环境中对移动终端进行定位时，可以在室内环境部署无线信号发射设备(如无线路由器)，通过移动终端检测到的这些设备的信号以及已知的这些设备的位置信息，推算出移动终端的位置。

随着移动终端的移动，服务端与移动终端的不断交互，不断地定位出移动终端的位置。目前对于室内定位分类器选择，一般都是使用改进的支持向量机模型或改进的K最近邻分类算法，但在实际使用中它们对处理特征缺失的能力并不是很理想，所以无法对移动终端进行准确定位。

而且，在实际应用中，可能会由于物体遮挡、信号干扰或者无线信号发射设备故障等原因，造成移动终端检测到的信号发生波动，导致信号发生偏离，但是对于服务器来说，不会自动的去判断信号是否发生偏离，只是直接利用信号数据推算位置并返回至移动终端显示，导致不合理的定位点也在移动上显示，导致定位精准度低。

发明内容

本发明提供一种基于随机森林模型的定位方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于，提高移动终端基于随机森林模型及无线设备进行定位的精准度。

为实现上述目的，本发明提供一种基于随机森林模型的定位方法，该方法包括：

S1、接收移动终端上报的多台无线设备的设备信号数据；

S2、从所述设备信号数据中提取每台无线设备的信号强度数据作为特征值，组合每台无线设备的特征值生成一个特征向量；

S3、将所述特征向量输入预先确定的室内定位分类器，预测所述移动终端多种可能的位置坐标及每种可能的位置坐标的概率；及

S4、从所述室内定位分类器输出的预测结果中选择概率最大的位置坐标，并将该概率最大的位置坐标发送至移动终端。

可选地，所述步骤S4可以替换为：

判断所述多种可能的位置坐标的最大概率值是否大于或等于预设阈值，当最大概率值大于或等于预设阈值时，判定本次定位有效，并将最大概率值对应的位置坐标发送至移动终端；当最大概率值小于预设阈值时，判定本次定位无效。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有基于随机森林模型的定位程序，该定位程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

A1、接收移动终端上报的多台无线设备的设备信号数据；

A2、从所述设备信号数据中提取每台无线设备的信号强度数据作为特征值，组合每台无线设备的特征值生成一个特征向量；

A3、将所述特征向量输入预先确定的室内定位分类器，预测所述移动终端多种可能的位置坐标及每种可能的位置坐标的概率；及

A4、从所述室内定位分类器输出的预测结果中选择概率最大的位置坐标，并将该概率最大的位置坐标发送至移动终端。

可选地，所述步骤A4可以替换为：