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자료유형
학술저널
저자정보
Sanghyun Kim (School of Integrated Technology Yonsei University Incheon 21983 South Korea) Seunghyeon Park (School of Integrated Technology Yonsei University Incheon 21983 South Korea) Jiwon Seo (School of Integrated Technology Yonsei University Incheon 21983 South Korea)
저널정보
사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제12권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
149 - 155 (7page)
DOI
10.11003/JPNT.2023.12.2.149

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In urban areas it can be difficult to utilize global navigation satellite systems (GNSS) due to signal reflections and blockages. It is thus crucial to detect reflected or blocked signals because they lead to significant degradation of GNSS positioning accuracy. In a previous study, a classifier for global positioning system (GPS) signal reception conditions was developed using three features and the support vector machine (SVM) algorithm. However, this classifier had limitations in its classification performance. Therefore, in this study, we developed an improved machine learning based method of classifying GPS signal reception conditions by including an additional feature with the existing features. Furthermore, we applied various machine learning classification algorithms. As a result, when tested with datasets collected in different environments than the training environment, the classification accuracy improved by nine percentage points compared to the existing method, reaching up to 58%.
#global positioning system #signal reception condition classification #machine learning

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