利用智能手机 GNSS 信号强度估计日照环境
信号处理
2022-08-19 v1
摘要
过度或不足的紫外线(UV)照射对健康有害，会导致骨质疏松、结肠癌和皮肤癌。UV 指数作为 UV 光的标准尺度，在阳光充足处往往升高，在阴影处急剧下降。区分阴影与阳光处的方法将有助于预防和治愈由 UV 引起的疾病。然而，现有方法（如携带 UV 传感器）给用户带来负担，而城市级 UV 预报粒度不足以监测个人的 UV 暴露。本文提出一种利用现成移动设备检测阳光与阴影处的方法。该方法利用 GNSS 信号强度被设备周围物体衰减的特性来检测这些地点。作为数据集，我们收集了来自五个地点四天的 GNSS 信号数据（如 C/N0、卫星 ID、卫星角度和太阳角度）以及参考数数据（即每分钟的阳光和阴影处信息）。利用该数据集，我们使用监督式机器学习方法创建了十二个分类模型，并通过 4 折交叉验证评估其性能。此外，我们研究了特征重要性和特征组合的效果。性能评估显示，我们的分类模型在最佳情况下能以超过 97% 的准确率对阳光和阴影处进行分类。而且，我们的研究表明，某一时刻的 C/N0 值及其时间序列（即该时刻前后的 C/N0 值）是更重要的特征。
引用
@article{arxiv.2208.08858,
title = {Estimating Sunlight Using GNSS Signal Strength from Smartphone},
author = {Yuuki Nishiyama and Kosuke Hatai and Kota Tsubouchi and Kaoru Sezaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.08858},
year = {2022}
}