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摘要
为了减小室外无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)监测过程中的定位误差，对室外UAV进行实时定位，提出了一种基于随机森林的Chan-Taylor三维定位算法。通过K近邻对定位数据扩展后，根据Chan-Taylor算法将随机信号多径噪声转化为高斯分布，便于模型提取信号特征。使用交叉验证，实现随机森林特征参数与混淆矩阵阈值的自适应确定，并用该阈值衡量模型的一致性。利用分类结果更新UAV定位权值矩阵，有效地补偿目标高度数据。此外，使用标定UAV对设备误差进行估计，校正定位结果。理论分析与仿真结果表明，该算法能够有效地提高UAV定位精度，实现利用移动通信基站对UAV进行无源定位。
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单位国家计算机网络与信息安全管理中心; 西安电子科技大学
