基于 XGBoost 的混合楼层识别 将楼层识别看做一个多分类问题，用 XGBoost 对 Wi-Fi 信号进行训练和预测• 将基于 Wi-Fi 的楼层识别和基于气压的楼层识别方法结合起来:在 Wi-Fi 信号可区分性强的 区域采用基于 Wi-Fi 的方法预测楼层，并用该高置信结果校准参考气压;在 Wi-Fi 信号可区 分性弱的中空区域，用校准过的参考气压利用气压和海拔高度的关系预测楼层• 由于中空区域和非中空区域间的不平滑切换，可能会导致偶然跳变错误，因此采用了 HMM 方法来得到更准确的预测结果• 利用加速度和陀螺仪数据进行上下楼动作识别，从而加快用户的楼层切换速度