2011-09-05 5 views
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알 수없는 오류 값이있는 지리적 위치 목록과 실제 위치가 더 가까운 시끄러운 공공 교정 데이터베이스 (대부분이 신뢰할 수있는 중 신뢰할 수 있음)가있는 경우 어떻게해야합니까? 정확한 위치를 가장 정확하게 근사하기 위해 모든 보정을 고려하는 알고리즘?다중 지형 센서 판독 값의 노이즈 수정

고정 좌표와 센서 판독 값 모두에 잡음이 많으므로 지리적 체크인 문제와 유사합니다. 노이즈를 모델링하고 가장 가능성있는 값을 계산하는 다중 노이즈 센서에 대한 알려진 문제를 생각 나게하지만 해결책을 상기하지 않습니다.

모든 좌표는 SQL Server 2008에서 geography::POINT 형식으로 저장되므로 해당 플랫폼에 대한 효율적인 솔루션이 가장 유용합니다.


명확화 : 좌표 하지 시간이다. 각 판독 값은 반복 측정이없는 고유 한 센서에서 가져옵니다.

답변

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SQL Server 2008에서 구현 방법을 잘 모르지만 좋은 알고리즘은 http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter (http://www.developerstation.org/2011/09/kalman-filter-for-dummies-tutorials.html 참조) 일 수 있습니다. 이 SQL Server에서 공간 인덱스를 사용하는 것이 도움이 될 수있는 구현을 위해

- 또 다른 흥미로운 자원이 SQL Server의 공간 지원을 regargind http://blogs.msdn.com/b/isaac/archive/2007/05/16/sql-server-spatial-support-an-introduction.aspx

예를 들어 참조 http://www.jasonfollas.com/blog/archive/2008/03/14/sql-server-2008-spatial-data-part-1.aspx

하지만 (A)의 C에서 일부 응용 프로그램 칼만 필터는 http://interactive-matter.eu/2009/12/filtering-sensor-data-with-a-kalman-filter/

편집을 참조 - 코멘트에 따라 :

이 아니라 계정으로 화이트 노이즈 소요뿐만 아니라 시간 상관 오류를 고려 칼만 필터링의 수정 된 버전을 사용하는 것이 더 의미를 만들 수있는 요구 사항에 따라 - 예를 http://hss.ulb.uni-bonn.de/2011/2605/2605.pdf

편집 2 - 더 명확한 설명 후 OP에서 : 시나리오에서

어떻게 든 덜 시끄러운 공공 장소를 제외하고 오류를 "추측"할 아무것도 ... 당신이 어떤 소음인지 통계 알고리즘을 사용할 수 있습니다 ... 당신도 선택할 수있는 3 또는 5 가장 가까운 좌표 (공간 지원에 관한 링크 참조) 및 자기 막대와 유사한 예를 들어 측정을 수정하십시오. 다른 옵션은 오류를 적용하는 것입니다 또는 보정 삼각 유사한 차이를 가중치로 등

EDIT 3

- OP에서 코멘트 후 :

하나는 이러한 알고리즘은 지점 세트의 최소 무게 삼각입니다 ... http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum-weight_triangulation을보고 http://code.google.com/p/minimum-weight-triangulator/

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칼만 필터는 필자가 염두에 두었던 필터입니다. 그것은 몇 가지 센서에 의한 속도 또는 가속의 연속 측정에 적합하지만 알 수없는 오류가있는 다른 센서로 인한 수백 개의 잡음이 많은 정적 시간 판독 값에 대해 작동합니까? –

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몇 가지 수정 사항이 있습니다. 위의 수정 사항 링크를 참조하십시오. – Yahia

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불행히도 내 조정 좌표는 시계열이 아닙니다 (설명을 추가했습니다). 인용 된 논문은 정적 GPS 수신기에서 수행 된 일련의 측정 인 "정적 시간 계열"을 나타냅니다. 이 경우 여러 독립 센서는 원하는 위치에서 또는 경계에서 한 번 (한 번만) "체크인"합니다. –