基于运动状态改变的在线全球定位系统轨迹数据压缩

发布时间：2018-06-18 11:25

  本文选题：全球定位系统 + 轨迹数据压缩　； 参考：《计算机应用》2016年01期

【摘要】：针对基于偏移量计算的轨迹数据压缩算法中对于关键点的评估不足以及基于在线轨迹数据压缩算法中累积误差和对偏移量考虑不足的问题,提出一种基于运动状态改变的在线全球定位系统(GPS)轨迹数据压缩算法——限定同步欧氏距离(SED)的阈值结合算法(SLTA)。该算法通过轨迹点的转向角度大小和速度变化大小来评估轨迹点信息量的大小;同时用SED限制点的偏移量,以达到较好的信息保留度。实验结果表明,SLTA的轨迹压缩率能够达到50%左右,与阈值结合算法(TA)相比,SLTA的平均SED误差(5 m以内)可以忽略不计;相对于基于偏移量计算的轨迹数据压缩算法,SLTA的平均角度误差最小(1.5°~2.3°),运行时间最稳定。SLTA能够稳定有效地进行在线GPS轨迹数据压缩。
[Abstract]:An online global positioning system ( GPS ) trajectory data compression algorithm ( SLTA ) based on motion state change is proposed for the insufficient evaluation of key points in the track data compression algorithm based on the offset calculation and the problem of insufficient accumulation error and insufficient consideration in the online trajectory data compression algorithm . The algorithm uses the steering angle size and the speed change size of the track point to evaluate the amount of information of the track points . The experimental results show that the SLTA has a minimum mean SED error ( within 5 m ) . Compared with the threshold combination algorithm ( TA ) , the average angular error of the SLTA is minimum ( 1.5 掳 ~ 2.3 掳 ) , and the operation time is most stable . The SLTA can stably and effectively compress the online GPS trajectory data .
【作者单位】： 中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项(2014XT04) 教育部博士点基金资助项目(20110095110010) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20130208)~~
【分类号】：P228.4

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本文编号：2035318