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论文笔记：基于手机位置信息的地图匹配算法

news 2025/9/12 13:12:58

2015计算机应用

整体思路和论文笔记：Hidden Markov Map MatchingThrough Noise and Sparseness_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

很像，也是应用HMM进行地图匹配

HMMM本文

 状态转移矩阵 P(c_i\rightarrow c_j)

 \frac{1}{\beta}e^{-\frac{d_t}{\beta}}

d_t=| ||o_t-o_{t+1}||_{great\_circle}-||c_i-c_j||_{route}|

 

观测概率矩阵

N(c_i^j)=P(c_i^k|o_i)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma}e^{-\frac{||c_i^k-o_i||^2}{2\sigma^2}}

正态分布均值都是0，唯一不同的是ST-matching的标准差使用的是20，这里使用的是

2 实验结果

2.1 GPS定位数据

 去除个别异常点 后，GPS 定位点与道路能够实现较好匹配

2.2  手机信令数据

2.2.1 高采样率

  •  圆点标记表示匹配前原始手机基站定位点，水滴状标记表示匹配后位置
  • 算法 对异常点的处理算法有三种
    • 附近没有其他候选匹配 道路（候选匹配道路没发生改变）
      • ——>则将点匹配到候选匹配道路上
      • ①②③
    • 附近有其他候选 匹配道路，且候选匹配道路发生改变
      • ——>定位点匹配到其他候选 匹配道路上
      • ④
    • 定位点附近一定范围内没发现候选匹配道路
      • ——>该点直接当作异常点排除
      • ⑤
  • ——>采样率较高时，算法能够较好地完成匹配

2.2.2 低采样率

 有部分路 段出现匹配错误，低采样率和大精度误差是导致发生错误匹 配的直接原因

 

 

 

 

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