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一种基于基站切换数据的车速估计误差的评价方法及系统 

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申请/专利权人:福州大学

摘要:本发明涉及一种基于基站切换数据的车速估计误差的评价方法及系统,该方法包括以下步骤:步骤S1:不断获取车辆在移动过程中不同时刻的数据,包括移动通信服务相关数据和位置数据,形成数据集;步骤S2:通过K‑mean聚类对数据集中数据进行聚类,获得两组基站切换数据,并确定各组基站切换数据的基准点位置;步骤S3:基于步骤S2确定的基准点建立基准线,将基站切换数据中的数据点投影到基准线上并计算基准点与基站切换数据中的数据点在基准线上的对应点之间的距离;步骤S4:计算获得基站切换数据的期望和标准差,以此计算行驶速度估计的误差并输出结果。该方法及系统有利于方便、快捷地分析评价行驶速度估计的误差。

主权项:1.一种基于基站切换数据的车速估计误差的评价方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:不断获取车辆在移动过程中不同时刻的数据,包括移动通信服务相关数据和位置数据,形成数据集;步骤S2:通过K-mean聚类对数据集中数据进行聚类,以获得两组基站切换数据,并确定各组基站切换数据的基准点位置;步骤S3:基于步骤S2确定的基准点建立基准线,将基站切换数据中的数据点投影到基准线上并计算基准点与基站切换数据中的数据点在基准线上的对应点之间的距离;步骤S4:基于步骤S3得到的基准点与基站切换数据中的数据点在基准线上的对应点之间的距离,计算获得基站切换数据的期望和标准差,以此计算行驶速度估计的误差并输出结果;所述步骤S2包括以下步骤:步骤S201:确定K值为2,即将数据集聚类到2个集合;步骤S202:从数据集中随机选择2个数据点作为质心;步骤S203:对数据集中每一个数据点,使用欧式距离计算其与每一个质心的距离,离哪个质心近,就划分到那个质心所属的集合;步骤S204:把所有数据归好集合后,重新计算每个集合的质心;步骤S205:如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于设定的阈值,认为聚类已经达到期望的结果,计算结束,得到的两个质心即为2个集合的基准点,得到的2个集合即为两组基站切换数据;否则返回步骤S203~S205继续迭代;所述步骤S3的具体实现方法为:假设所有的基站切换数据点在一条基准线上,基于两组基站切换数据的基准点采用如下公式建立所述基准线: 其中,x1,y1表示第一个基准点坐标,x1为第一个基准点的经度,y1为第一个基准点的纬度;x2,y2表示第二个基准点坐标,x2为第二个基准点的经度,y2为第二个基准点的纬度,x和y分别表示用所述基准线的自变量和因变量;将基站切换数据中的数据点对应到所述基准线上;实际基站切换数据中的数据点在基准线上的对应点ak,βk通过最小二乘法计算;通过如下的球距离公式计算两个基准点与基站切换数据点在基准线上的对应点之间的距离L: 其中,R0为地球平均半径,α1和α2为基准点与基站切换数据中的数据点在基准线上的对应点的经度,β1和β2为基准点与基站切换数据中的数据点在基准线上的对应点的纬度,π为圆周率;所述步骤S4的具体实现方法为:车辆j在位置li,j以及时间ti,j执行从基站i-1到基站i的基站切换,车辆j在位置li+1,j以及时间ti+1,j执行从基站i到基站i+1的基站切换;车辆j的实际行驶速度Ui,j用如下公式表示: 其中,Ti,j表示时间ti,j和时间ti+1,j之间的时间差,li+1,j-li,j表示车辆j从ti+1,j到ti,j的实际行驶距离;车辆j的估计行驶速度ui,j通过如下公式计算: 其中,li表示多次从基站i-1到基站i的基站切换的平均位置,li+1表示多次从基站i到基站i+1的基站切换的平均位置,li+1-li表示估计行驶距离;车辆j的实际行驶距离Di,j与估计行驶距离di之间的关系如下:Di,j=li+1,j-li,j=di+∈i,j+∈i+1,j其中,从位置li到位置li+1的估计行驶距离为di,车辆j从基站i-1到基站i的位置误差∈i,j,车辆j从基站i到基站i+1的位置误差是∈i+1,j;因此,位置li到位置li+1之间的估计行驶距离的均方误差MSE通过如下公式计算: 其中,Di,j表示位置li到位置li+1之间的实际行驶距离,di表示位置li到位置li+1之间的估计行驶距离,∈i,j表示车辆j在位置li的位置误差,∈i+1,j表示车辆j在位置li+1的位置误差;进一步,从位置li到位置li+1之间的估计行驶距离的均方误差MSE通过如下公式计算: 其中,∈i,j表示车辆j在位置li的位置误差,∈i+1,j表示车辆j在位置li+1的位置误差,位置误差∈i,j的概率密度函数为Pi∈i,j,位置误差∈i+1,j的概率密度函数为Pi+1∈i+1,j;两组基站切换数据中的数据均符合正态分布,即从位置li到位置li+1的估计行驶距离的均方误差MSE由下面公式计算: 其中,PN∈i,j,μi,σi表示位置误差∈i,j的概率密度函数,μi表示在位置li的期望,σi表示在位置li的标准差;PN∈i+1,j,μi+1,σi+1表示位置误差∈i+1,j的概率密度函数,μi+1表示在位置li+1的期望,σi表示在位置li+1的标准差;计算两组基站切换数据的平均值和标准偏差,通过如下的公式计算得出均方误差MSE:MSE=μ1-μ22+σ12+σ22其中,μ1表示第一切换组数据所得出的期望,μ2表示第二切换组数据所得出的期望;σ1表示第一切换组数据所得出的标准差,σ2表示第二切换组数据所得出的标准差。

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