軌道交通GPS錯誤數(shù)據(jù)檢測算法研究及驗(yàn)證_第1頁
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文檔簡介

1、軌道交通GPS錯誤數(shù)據(jù)檢測算法研究及驗(yàn)證摘要:對某線兩車站間軌道的58601組GPS測量數(shù)據(jù)的 分析 發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)存在測量過密或重復(fù)記錄、測量過疏或忘記記錄、往返測量、測量或記錄錯誤等4種錯誤模式。為此提出對應(yīng)的4種算法進(jìn)行檢測判斷:針對前2種錯誤模式,根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間的距離來判斷;針對錯誤模式3,根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)和其后第2點(diǎn)之間的間隔距離來判斷;針對錯誤模式4,根據(jù)相鄰線段的角度變化來判斷。利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)了算法,以58601組數(shù)據(jù)為例進(jìn)行 計(jì)算 和確認(rèn),并與人工判斷相比較。結(jié)果表明:該算法是有效的,檢出率為100%,大幅壓縮了檢測時間,既減少了工作量,也保證了判斷的正確性。關(guān)鍵詞:測量數(shù)據(jù)

2、;GPS測量;錯誤模式;檢測算法;軌道 交通 利用大量實(shí)測高精度的GPS數(shù)據(jù)自動生成軌道交通 電子 地圖是軌道交通GIS 發(fā)展 的一個方向1-3。軌道交通電子地圖正確與否在于測量的GPS數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和記錄的嚴(yán)密性。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是指GPS數(shù)據(jù)本身的精度,利用差分GPS技術(shù)來保證4。數(shù)據(jù)的完整性和記錄的嚴(yán)密性主要靠實(shí)地測量人員的耐心和細(xì)致來實(shí)現(xiàn)。 但大量實(shí)測GPS數(shù)據(jù)中不可避免會出現(xiàn)一些錯誤數(shù)據(jù),檢測錯誤數(shù)據(jù)的最基本 方法 是采用人工的方法,逐段觀察所測數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖,這種方法工作量大,而且容易由于疲勞導(dǎo)致失誤。本文將根據(jù)某鐵路區(qū)段的實(shí)測GPS數(shù)據(jù), 研究 和驗(yàn)證錯誤數(shù)據(jù)檢測算法。通過該檢測

3、算法自動判斷GPS錯誤數(shù)據(jù)發(fā)生的位置,然后由人工進(jìn)行確定。這樣既可以減少工作量,也可保證判斷的正確性。1 數(shù)據(jù)描述和錯誤數(shù)據(jù)模式分類由于數(shù)據(jù)有嚴(yán)格的保密要求,因此選取A站到B站共58601組數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。首先利用軟件將GPS經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為xy坐標(biāo),并做了坐標(biāo)平移變化,單位也轉(zhuǎn)化為ft(英尺),如圖1所示。 借鑒模式分類的方法5,將經(jīng)常出現(xiàn)的錯誤模式分為以下4類。 (1)測量過密、重復(fù)測量或者重復(fù)記錄,如圖2所示,第4點(diǎn)為這種情況。 (2)測量過疏、遺漏測量點(diǎn)或者忘記記錄,如圖3所示,3和4點(diǎn)之間遺漏了1個GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)。 (3)測量過程出現(xiàn)往返測量現(xiàn)象,如圖4所示,第4和5點(diǎn)為往返測量點(diǎn)。 (

4、4)測量或者記錄出現(xiàn)錯誤,導(dǎo)致數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯偏離實(shí)際點(diǎn),如圖5所示,第4點(diǎn)偏離了預(yù)定的軌道。 需要指出的是,前2種錯誤模式嚴(yán)格來說并不算嚴(yán)重的錯誤。第1類錯誤模式不會有負(fù)面的 影響 ,但是去除之后有利于減少存儲的空間。第2類錯誤模式對一些很直的線路并沒有影響,但指出來可以讓工作人員進(jìn)一步確認(rèn),是否需要增加一些測量點(diǎn)。2 檢測算法針對以上4種錯誤模式,采用以下4種算法分別檢測判斷。 (1)針對錯誤模式1,可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間的距離來判斷。如果相鄰距離過小,則認(rèn)為出現(xiàn)錯誤數(shù)據(jù),如公式(1)。最小距離Distmin可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間距離的散點(diǎn)圖確定。 (2)針對錯誤模式2,也可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間的距離來判斷

5、。如果相鄰距離過大,則認(rèn)為出現(xiàn)錯誤數(shù)據(jù),如公式(2)。最大距離Distmax同樣可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間距離的散點(diǎn)圖確定。DistiDistmax (2) (3)針對錯誤模式3,可根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)和其后第2點(diǎn)之間的間隔距離來判斷。正常情況下,該距離應(yīng)是相鄰兩點(diǎn)之間平均距離的2倍;如果出現(xiàn)往返測量現(xiàn)象,該值非常小,甚至小于相鄰兩點(diǎn)之間的平均距離,如公式(3)所示。間隔距離的最小值TwoDistmin大約等于相鄰最小距離的2倍,具體取值要根據(jù)間隔距離TwoDist的散點(diǎn)圖確定。 鐵路線在小范圍內(nèi)較為平坦,相鄰線段之間角度變化不會太大。因此可根據(jù)角度變化的散點(diǎn)圖設(shè)定1個角度的變化范圍,根據(jù)式(8)判斷是否出現(xiàn)錯

6、誤數(shù)據(jù)。其中,up是角度變化的上界,down是角度變化的下界。 (5)如果檢測數(shù)據(jù)滿足以上4種模式中的1種,就被懷疑為錯誤數(shù)據(jù)。為了判斷算法的效果,借鑒 交通 事件檢測算法6,定義以下3個主要性能指標(biāo)。 檢出率DR:發(fā)現(xiàn)的錯誤數(shù)據(jù)個數(shù)與實(shí)際錯誤數(shù)據(jù)個數(shù)之比。DR越接近100%越好。 誤報(bào)率FAR:誤發(fā)現(xiàn)的錯誤數(shù)據(jù)個數(shù)與所檢測到的錯誤數(shù)據(jù)個數(shù)之比。FAR越接近0越好。 算法效率EA:全體數(shù)據(jù)的個數(shù)與所檢測到的錯誤數(shù)據(jù)的個數(shù)之比。EA越大效率越高。3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及其 分析 利用Matlab7編程實(shí)現(xiàn)算法。根據(jù)算法的要求,畫出3個散點(diǎn)圖。圖6為相鄰兩點(diǎn)的距離圖,用于確定Distmin和Distmax。

7、圖7為間隔兩點(diǎn)距離的散點(diǎn)圖,用于確定TwoDistmin;圖8為角度變化圖,用于確定up和down。根據(jù)圖6圖8,可得到以下閾值參數(shù)和可能錯誤的數(shù)據(jù)。 (1)Distmin=4.8ft,Distmax=10ft。第1種和第2種錯誤模式散點(diǎn)圖的連續(xù)性很好,沒有發(fā)現(xiàn)錯誤數(shù)據(jù)。 (2)TwoDistmin=9.0ft,共有14個點(diǎn)的間隔距離過小,被認(rèn)為是錯誤數(shù)據(jù)。 (3)up=5,down=-5,共有40個點(diǎn)的角度變化超過5,被認(rèn)為是錯誤數(shù)據(jù)。 取可疑錯誤數(shù)據(jù)點(diǎn)的前后各2個數(shù)據(jù),共5個數(shù)據(jù)組合在一起,然后將一些重復(fù)的點(diǎn)除掉,并把連續(xù)的點(diǎn)合并在一起,共得到17組(共112個點(diǎn))可能錯誤的數(shù)據(jù)點(diǎn),最后再

8、由人工一一確認(rèn),整個過程大約不超過1h,可認(rèn)為這是人機(jī)結(jié)合的智能檢測算法8。同時采用最基本的用人工逐段判斷的 方法 ,共用去10d,約80h,找到的錯誤數(shù)據(jù)共11組,其中往返測量錯誤7組,角度變化過大錯誤4組。而且這11組數(shù)據(jù)完全包括在算法找到的17組數(shù)據(jù)之中。從這11組錯誤數(shù)據(jù)中選擇2組不同錯誤模式的數(shù)據(jù),其局部放大圖分別如圖9和圖10所示。從中不難發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)在測量或記錄過程中出現(xiàn)了明顯的錯誤。 計(jì)算 算法的性能指標(biāo)得DR=100%,FAR=6/17=35.3%,EA=58601/17=3447??梢姷?和第3個指標(biāo)非常好,第2個指標(biāo)較差,但這樣可以確保沒有漏撿。4 結(jié)語根據(jù)錯誤數(shù)據(jù)出現(xiàn)的

9、4種模式,提出了4種相應(yīng)的檢測算法,并利用某鐵路線實(shí)測GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明,該算法是有效的,檢出率為100%,而且節(jié)約了大量的時間,極大地提高了工作效率。雖然誤報(bào)率也較高為35.3%,但對于防止漏檢非常有用。值得注意的是,最終的錯誤與否必須要人工進(jìn)行確認(rèn),確認(rèn)后,將給出正確的數(shù)據(jù),或者重新測量,為后續(xù)工作提供保障。 參考 文獻(xiàn) 1高桂桂,蔡伯根.列車監(jiān)控系統(tǒng)專用 電子 地圖自動生成算法的 研究 J.鐵道學(xué)報(bào),2006,28(1):63-67.(GAOGuigui,CAIBaigen.ResearchontheAutomaticElectronicMapGenerationAlgo

10、rithmfortheTrainSupervi-sionSystemJ.JournaloftheChinaRailwaySociety,2006,28(1):63-67.inChinese)2丁克良,劉成,卜慶顥,等.GPSRTK技術(shù)在鐵路既有線勘測中的 應(yīng)用 J. 中國 鐵道 科學(xué) ,2005,26(2):49-54.(DINGKeliang,LIUCheng,PUQinghao,etal.ApplicationofGPSRealTimeKinematicTechniqueforExistingRailwayLineSurveyJ.ChinaRailwayScience,2005,26(2)

11、:49-54.inChinese)3王斌,魏慶朝,楊松林.G3技術(shù)集成及其在青藏鐵路信息化中的應(yīng)用研究J.中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2005,15(5):71-74.(WANGBin,WEiQingchao,YANGShonglin.G3TechniquEIntegrationandItsApplicationinQinghaiTibetRailwayInformationManagementJ.ChinaSafetyScienceJournal,2005,15(5):71-74.inChinese)4KeeC,ParkinsonBW.WideAreaDifferentialGPS(WADGPS)Fu

12、tureNavigationSystemJ.IEEETrans-actionsonAerospaceandElectronicSystems,1996,32(2):795-808.5李巍華,史鐵林,楊叔子.基于非線性判別分析的故障分類方法研究J.振動工程學(xué)報(bào),2005,18(2):133-138.(LIWeihua,SHITielin,YANGShuzi.MechanicalFaultClassificationUsingNonlinearDiscriminantAnalysisJ.JournalofVibrationEngineering,2005,18(2):133-138.inChinese)6張敬磊,王曉原.交通事件檢測算法研究進(jìn)展J.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版),2005,29(2):215-218.(ZHANGJinglei,WANGXiaoyuan.ResearchProgressofTrafficIncidentAutomaticDetectionAlgorithmsJ.JournalofWuhanUniversityofTechnologyTransportationEngineering,2005,29(2):215-218.inChinese)7薛定宇,陳陽泉.基于Matlab/Simulink的系統(tǒng)

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