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论文笔记：基于手机位置信息的地图匹配算法

news 2025/7/7 20:49:14

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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【嵌入式Linux】MBR分区表和 GPT分区表

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实战打靶集锦-019-BTRSys2.1

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编程新知 2025/7/6 0:25:14

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2.2.1 高采样率

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