GPS数据的噪声过滤轨迹压缩和轨迹分割

随着GPS设备,卫星和无线通信技术的飞速发展,产生了许多轨迹数据。 因此,处理和分析轨迹数据已成为热门话题。 提出了一种基于卡尔曼滤波,道格拉斯-皮克算法和角点的改进的噪声滤波,轨迹压缩和轨迹分割方法。 首先,卡尔曼滤波器用于过滤轨迹中的噪声,并在方向变化大于阈值的点上做标记。 其次,将Douglas-Peucker算法与“滑动窗口”算法结合起来以近似轨迹。 第三,根据拐角和预定拐角阈值将轨迹分割成轨迹分割集。 在真实数据集上的实验证明了改进方法的有效性和有效性,获得了良好的噪声过滤和轨迹段结果,具有实际意义。