基于主曲线和自适应半径的多GPS轨迹数据融合算法

摘要：

研究从大量低精度的G PS轨迹数据融合生成高精度G PS数据的快速有效算法，并产生若干关键数据点以简化描述G PS轨迹，具有提高数据精度、降低测量成本和减少数据存储空间的重要意义。本文依据K段主曲线、二分法、优化等理论方法，提出3种多GPS轨迹数据融合算法：最大距离融合算法 MDA、数据分块算法DPA、自适应半径数据融合算法ARA。算法的仿真实验结果表明，ARA算法在数据精度、曲线光滑程度等方面明显优于其他两种算法。将3种算法应用于青藏铁路实测多轨迹GPS数据的融合，验证结果表明，ARA算法性能最优，平均横向误差在0.2 m左右，约简率为2.01％，有效节约了数据的存储空间，能够较好地完成高精度轨迹的生成。

关键词：GPS、数据融合、二分法、优化、自适应半径

分类号：U284.48(铁路通信、信号)

资助基金：教育部基本科研业务费2012JBM016；北京市自然科学基金4142044；国家重点实验室自主课题RCS2014ZZ02

在线出版日期：2015-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51