一种基于随机森林的LOS/NLOS基站识别方法

作者：戢静红; 张振宇; 邓平^*

来源：电讯技术, 2023, 63(10): 1596-1602.

DOI：10.20079/j.issn.1001-893x.220320001

• 无线定位
• 基站信号识别
• NLOS识别
• 机器学习
• 随机森林

蜂窝移动通信环境复杂多变，在基站和移动台之间不可避免会出现电波的非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)传播，使基站和移动台之间的距离测量误差显著增大，导致定位性能急剧下降。为了准确识别出视距(Line-of-Sight, LOS)与非视距传播的基站信号，提出了一种基于随机森林的LOS/NLOS基站识别方法，通过分析移动台与各基站接收机测量距离与定位误差之间的相关性，选择LOS/NLOS测量距离作为特征进行分类器训练，再将分类器用于LOS/NLOS基站的识别。仿真结果表明，该方法对NLOS基站的正确识别率达到90%以上，能取得较好的定位性能。

• 单位
  西南交通大学