一种基于改进随机森林算法的CSI系统多径分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010008037.4
IPC分类号：G06K9/62;H04W4/021;H04W4/33
申请日期：
2020-01-06
申请人：
天津工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于改进随机森林算法的CSI系统多径分类方法
申请号	CN202010008037.4	申请日期	2020-01-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-29	公开/公告号	CN111209960A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;H;0;4;W;4;/;0;2;1;;;H;0;4;W;4;/;3;3查看分类表>
申请人	天津工业大学	申请人地址	天津市西青区宾水西道399号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津工业大学	当前权利人	天津工业大学
发明人	史伟光;李耀辉;李婉琪
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明属于无线定位领域，涉及一种基于改进随机森林算法的CSI系统多径分类方法。该方法以区分LOS和NLOS两种传播方式为目的，步骤为：根据无线信号在LOS和NLOS环境下的传播特点，对所有样本的能量利用K均值聚类算法聚类，构造一种基于K均值聚类算法的特征因子；计算所有样本的类间散射距离与类内散射距离，依据费歇尔准则获得最优特征组合；利用基于C4.5算法的随机森林算法对不同的特征组合进行训练和测试，完成多径分类。本发明的特点是，有效避免了多径分类受精确阈值制约的现象，能够满足多径分类应用场景中高正确率、低运算量的要求。

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