lbs中基于gis的二次定位和位置预测算法的研究与实现(81页).rar

提要
本文首先针对位置服务中的移动定位技术进行了深入的研究。目
前，由于定位技术和电子地图存在定位精度不同，导致无线定位或GPS
的一次定位数据在直接匹配到电子地图上时的不准确，在一定程度上给
我们造成不便，所以当前部分基于位置服务的业务需要进行二次地图匹
配定位，来纠正一次定位存在的误差。
本文对目前LBS中地图匹配算法进行了研究和比较，引进了基于
GIS缓冲区的自适应模糊决策地图匹配算法，并在此基础之上对其进行
改进和实现;地图匹配算法将待匹配道路信息存储在GIS缓冲区中，对
当前候选匹配路段进行判定时，引入了前序待匹配道路的判定信息，使
得算法在道路交叉、分布密集的区域仍能够达到很高的精确性。
同时，考虑到当受到外界条件(比如天气，隧道，涵洞等)干扰的
情况下，服务器接受不到定位数据信息，从而无法提供给用户定位服务;
鉴于此种情况，我们引进位置预测算法作为辅助定位模块，位置预测算
法借助BP神经网络和时间序列来估算车辆行驶轨迹，因为车辆GPS信
号失效的时间很短，所以本文所介绍的预测算法在一定程度上能根据历
史的信息较准确的估计出物体行使的位置。
最后，本文给出了定位服务模块中地图匹配算法和位置预测算法的
设计和实现，并验证了算法的有效性。
关键词:地图匹配，移动定位，位置预测，G工S，BP网络，时间序列





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