利用加权多项逻辑回归分类器提升垂直定位精度
信号处理
2020-06-19 v2 计算工程、金融与科学
机器学习
摘要
本文提出一种利用全球定位系统（GPS）信息与气压值提升垂直定位精度的方法。首先，我们对不同环境下采集的原始数据清除空值，并使用 3 准则识别离群值。其次，训练加权多项逻辑回归（WMLR）分类器以获得离群值的预测高度。最后，为验证其效果，我们将 MLR 方法、WMLR 方法与支持向量机（SVM）方法在作为测试基线的清洗后数据集上进行比较。数值结果表明，对于 67% 的测试点，垂直定位精度由 5.9 米（MLR 方法）、5.4 米（SVM 方法）提升至 5 米（WMLR 方法）。
引用
@article{arxiv.2004.13909,
title = {Improving Vertical Positioning Accuracy with the Weighted Multinomial Logistic Regression Classifier},
author = {Yiyan Yao and Xin-long Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13909},
year = {2020}
}