一种基于改进随机森林算法的C2I系统多径分类方法

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。

《一种基于改进随机森林算法的C2I系统多径分类方法》是一发明专利，专利号为 2020100080374，当前法律状态为已下证，由天津工业大学提出申请，发明人为史伟光;李耀辉;李婉琪，申请日期为2020-01-06，公开（公告）日期为2024-01-05，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/243 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：高校专利 通信 WIFI 无线定位 算法。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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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