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作者：陈耀;张烈平;高小淋;张翠;
单位：桂林理工大学广西高校先进制造与自动化技术重点实验室;桂林航天工业学院广西特种工程装备与控制重点实验室;南宁理工学院信息工程学院;
摘要：针对随机森林（RF）算法用于室内可见光定位时定位精度低，存在过拟合风险的问题，提出了一种基于正弦人口映射（SPM）与柯西分布的麻雀搜索算法（SSA）优化RF算法的室内可见光定位算法（简称SCSSA-RF算法）。首先，该算法使用采集到的接收信号强度值与位置坐标建立指纹数据库。然后，使用SCSSA的全局搜索能力对RF算法的关键参数进行优化，将数据输入最佳模型中进行训练。最后，将决策树的预测结果取平均值，得到待定位点的预测值。实验结果表明：SCSSA-RF算法比未改进的SSA-RF算法收敛速度更快；SCSSA-RF算法的平均定位误差为0.08 m，且误差主要集中在0.05～0.1 m内；在定位误差为0.2 m时，SCSSA-RF算法的预测准确率达到了93%。
关键词：可见光定位;;正弦人口映射;;柯西分布;;麻雀搜索算法;;随机森林
基金资助：国家自然科学基金项目（61741303）资助;; 广西空间信息与测绘重点实验室基金项目（21-238-21-16）资助;; 梧州市2022年中央引导地方科技发展资金项目（202201001）资助
