一种基于北斗或GPS设备定位轨迹的去噪声方法与流程

本发明涉及噪声去除领域，尤其是一种基于北斗或gps设备定位轨迹的去噪声方法。

背景技术：

专利文献1：一种解决小区定位时定位结果漂移的方法(申请号：cn200510109102.8；申请公布号：cn1953599)本发明涉及一种解决小区定位时定位结果漂移的方法，根据发生定位结果漂移的小区规划信息，进行如下处理：如果存在相互交叠覆盖的两个或两个以上小区，而导致漂移，当连续两次的定位结果都是与原上报小区相互交叠覆盖的另一小区时，将该另一小区作为定位结果上报，否则继续上报原小区的定位结果。如果移动用户所在位置小区为另一小区覆盖，而导致定位漂移，则选择当前覆盖最大的那个小区作为定位结果。

专利文献1的优点在于：可以有效抑制定位漂移现象，提高定位的准确性，尤其对于业务区变化时上报可以有效减少上报信息的数量，而对于周期上报定位结果避免了临近时间定位结果的漂移。

专利文献1的缺点在于：适用距离短，没有对定位轨迹点进行处理，直接减少上报信息容易导致定位轨迹失真。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于北斗或gps设备定位轨迹的去噪声方法，能够更好地反应设备真实的定位情况，优化轨迹展示，提升用户体验。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于北斗或gps设备定位轨迹的去噪声方法，它包含输入轨迹序列、轨迹排序、轨迹去重、聚类、有无族判断、计算族心，替换族中各点的坐标、分段、分段夹角去噪、分段合并、排序和输出，具体为：

s1：输入定位轨迹序列c0；

s2：按时间先后顺序对轨迹序列进行排序，得到c1；

s3：将同经纬度轨迹点在c1中只保留一个，并将其余轨迹点进行保存；

s4：将轨迹点进行聚类，如果存在簇，分别计算簇心，将簇中其他轨迹点的经纬度替换为簇心的经纬度，同时将其从c1中移除，并进行保存，如果不存在簇，进下一入步骤；

s5：将轨迹进行分段得到n+1段轨迹，分别是s0,s1...sn；

s6：依次计算si各轨迹点与前、后轨迹点的夹角，判定漂移点并删除；

s7：将处理后的各分段轨迹与前面保存的轨迹点进行合并得到轨迹s；

s8：结果输出。

所述的输入轨迹序列是北斗或gps定位轨迹序列。

所述的轨迹去重，是将同经纬度轨迹点在c1中只保留一个，其余轨迹点保存在临时列表l0中。

所述的聚类是dbscan聚类，聚类数目为minpts，聚类半径ε；在满足该条件下如果存在簇，分别计算簇心，将簇中其他轨迹点的经纬度替换为簇心的经纬度，同时将其从c1中移除，并存入临时列表l1中；如果不存在簇则直接进行分段。

所述的分段是轨迹分段，令相邻坐标点的时间差小于等于t否则划分为下一段轨迹。

所述的夹角去噪，依次计算si各轨迹点与前、后轨迹点的夹角，如果夹角小于阈值判定该坐标点为漂移点，并从si中删除然后递归运算删除si中所有漂移的轨迹点；类似地删除其他分段轨迹中的漂移点。

所述的si为s0,s1...sn中任意一段轨迹。

所述的轨迹合并、排序，是将处理后的各分段轨迹合并为一段轨迹s,将列表l0以及列表l1合并到s中，再按时间先后进行排序。

本发明的有益效果是：本发明根据实际应用需要，实现了一种能够较好地去除北斗或gps设备定位轨迹噪声的方法，将其用于定位设备历史轨迹的地图展示中，能够更好地反应设备真实的定位情况；优化轨迹展示，提升用户体验。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为dbscan聚类示意图；

图3为a、b和c三点轨迹图；

图4为a、b和c三点轨迹图；

图5为a、b和c三点轨迹图；

图6为a、b和c三点轨迹图；

图7为第一类噪声未处理效果图；

图8为第二类噪声未处理效果图；

图9为第一类噪声处理后效果图；

图10为第二类噪声处理后效果图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

如图1所示，一种基于北斗或gps设备定位轨迹的去噪声方法，它包含输入轨迹序列、轨迹排序、轨迹去重、聚类、有无族判断、计算族心，替换族中各点的坐标、分段、分段夹角去噪、分段合并、排序和输出，具体为：

s1：输入定位轨迹序列c0；

s2：按时间先后顺序对轨迹序列进行排序，得到c1；

s3：将同经纬度轨迹点在c1中只保留一个，并将其余轨迹点进行保存；

s4：将轨迹点进行聚类，如果存在簇，分别计算簇心，将簇中其他轨迹点的经纬度替换为簇心的经纬度，同时将其从c1中移除，并进行保存，如果不存在簇，进下一入步骤；

s5：将轨迹进行分段得到n+1段轨迹，分别是s0,s1...sn；

s6：依次计算si各轨迹点与前、后轨迹点的夹角，判定漂移点并删除；

s7：将处理后的各分段轨迹与前面保存的轨迹点进行合并得到轨迹s；

s8：结果输出。

所述的输入轨迹序列是北斗或gps定位轨迹序列。

所述的轨迹去重，是将同经纬度轨迹点在c1中只保留一个，其余轨迹点保存在临时列表l0中。

所述的聚类是dbscan聚类，聚类数目为minpts，聚类半径ε；在满足该条件下如果存在簇，分别计算簇心，将簇中其他轨迹点的经纬度替换为簇心的经纬度，同时将其从c1中移除，并存入临时列表l1中；如果不存在簇则直接进行分段。

所述的分段是轨迹分段，令相邻坐标点的时间差小于等于t否则划分为下一段轨迹。

所述的夹角去噪，依次计算si各轨迹点与前、后轨迹点的夹角，如果夹角小于阈值判定该坐标点为漂移点，并从si中删除然后递归运算删除si中所有漂移的轨迹点；类似地删除其他分段轨迹中的漂移点。

所述的si为s0,s1...sn中任意一段轨迹。

所述的轨迹合并、排序，是将处理后的各分段轨迹合并为一段轨迹s,将列表l0以及列表l1合并到s中，再按时间先后进行排序。

如图2所示，本文去除第一种轨迹噪声，使用了一种基于密度的空间聚类算法，即dbscan(density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内，例如ε为半径所包含对象点或其他空间对象的数目不小于某一给定阈值，例如minpts。dbscan算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类。

在图2中，minpts＝4。点a和其他红点是核心点，因为这些点以ε半径范围内至少包含4个点包括点本身。它们彼此都是可到达的，所以形成一个簇。点b和c不是核心点，但可以从一个(通过其他核心点)到达，从而属于集群。由于点n既不是一个核心点，也不是密度可达的，所以点n是一个噪声点。如果普通北斗gps设备定位设备长时间停留某个地点，定位坐标点就会在以停留的坐标点为核心，以半径ε的范围内不停地漂移。本文使用dbscan算法对一段轨迹进行聚类，可以将第一种噪声点聚成一个簇，然后计算该簇的簇心，假设坐标为(li,bi,ti)，li表示经度、bi表示纬度、ti表示时间，簇心(lc,bc)的计算如公式(1)、(2)所示，所得的簇心就是停留点的经纬度坐标

本文去除第二种轨迹噪声，使用计算轨迹夹角的方法。假设3个定位点分别是a、b和c，其轨迹展示如下图3～6所示。图3、4是正常轨迹；图5、6中b为定位漂移点，可以看出，边ab与边bc的夹角较小；b点漂移越严重，夹角越小。普通北斗或gps设备定位精度有限,在定位不出现严重漂移的情况下，无论定位设备是向前、后、左、右运动，出现b点夹角很小的概率很低。将角b的大小作为b点是否是噪声点的判决条件，当角b小于门限值θ时，则认为该点为漂移点，从轨迹中移除。角b的计算如公式(3)所示。

如图7所示，为第一类噪声未经优化轨迹效果图，能够明显看到噪声区域内轨迹发生漂移导致定位失真；

如图8所示，为第二类噪声未经优化轨迹效果图，能够明显看到噪声区域内导致定位轨迹十分尖锐；

如图9所示，为第一类噪声经优化后轨迹效果图，能够看到定位轨迹得到明显改善；

如图10所示，为第二类噪声经优化后轨迹效果图，能够看到定位轨迹得到明显改善。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。