EEATC：一种用于低成本传感器的新型校准方法
信号处理
2023-08-29 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
低成本传感器（LCS）是价格低廉、紧凑且通常便携的设备，旨在测量包括空气质量在内的各种环境参数。这些传感器旨在为室内、室外和移动车辆等不同场景下的污染水平监测提供可及且经济高效的解决方案。然而，LCS 产生的数据易受多种误差源影响，从而降低准确性。校准是提高 LCS 数据可靠性的公认流程，已有若干进展和努力用于校准 LCS。本文提出一种新颖的估计误差增强两阶段校准（\textit{EEATC}）方法，用于在固定和移动部署中校准 LCS。与现有方法不同，\textit{EEATC} 分两阶段校准 LCS，其中第一阶段校准估计的误差被增强至第二阶段的输入中，帮助第二阶段更好地学习分布特征以产生更准确的结果。我们表明，在固定和移动部署中，\textit{EEATC} 优于知名的单阶段校准模型，如线性回归模型（单变量线性回归（SLR）和多变量线性回归（MLR））以及随机森林（RF）。为在固定部署中测试 \textit{EEATC}，我们使用了美国环境保护署（USEPA）批准的社区空气传感器网络（CAIRSENSE）数据集，移动部署则使用来自 SensurAir 的实时数据测试，SensurAir 是在印度金奈移动车辆上开发并部署的 LCS 设备。
引用
@article{arxiv.2308.13572,
title = {EEATC: A Novel Calibration Approach for Low-cost Sensors},
author = {M V Narayana and Devendra Jalihal and Shiva Nagendra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13572},
year = {2023}
}
备注
Accepted for IEEE sensors Journal