基于改进KNN-RF的信息补全算法

来源：电子测量技术杂志2024年第13期北京时间：

作者：张烈平，陈耀，郑新鹏，卢海钊，张翠

单位：1.广西高校先进制造与自动化技术重点实验室(桂林理工大学) 桂林 541006; 2.广西特种工程装备与控制重点实验室(桂林航天工业学院) 桂林 541004; 3.南宁理工学院信息工程学院 桂林 541006

摘要：针对室内指纹定位指纹库数据在实际环境中存在数据缺失导致定位误差大的问题，本文提出了一种改进距离公式的K近邻随机森林的信息补全算法。首先，采用高斯滤波对收集的指纹数据进行预处理，去除干扰数据项，提高数据可靠性。其次，在将指纹数据划分为训练集和测试集的基础上，采用结合欧氏距离和曼哈顿距离的KNN算法获得近邻集合样本，随后用RF算法对近邻集合训练进行优化，再把各个决策树的预测结果取平均值，得到缺失数据的预测值。最后，将改进的补全算法与KNN、改进的KNN、RF和KNN-RF补全算法进行对比。实验结果表明，本文的改进补全算法的预测准确率和精度均优于其他算法，预测的准确率达91.3%。同时本文补全算法的指纹库平均定位误差为1.82 m，相较于其他补全算法的指纹库定位误差降低了1.6%~7.2%，定位性能更好。

关键词：室内定位;KNN;RF;指纹数据库;信息补全

基金资助：国家自然科学基金项目（61741303）、广西空间信息与测绘重点实验室基金项目（21-238-21-16）、梧州市2022年中央引导地方科技发展资金项目（202201001）资助