System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种GPS静漂数据云端过滤方法、计算机设备和介质技术_技高网

一种GPS静漂数据云端过滤方法、计算机设备和介质技术

技术编号:40833342 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-01 14:57
本发明专利技术涉及定位技术领域,涉及一种GPS静漂数据云端过滤方法、计算机设备和介质。本发明专利技术通过独特的两级数据处理机制,先进行初步的数据清洗和处理,再利用卡尔曼滤波算法进行滤波处理,进一步提高数据的准确性和可靠性。通过高效的数据处理方法:通过优化数据处理流程和算法,实现高效的数据处理,满足实时性要求。通过多重滤波算法相结合,能够更好地进行数据过滤,并快速运算,提高了定位服务的精确性和实时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及定位,尤其涉及一种gps静漂数据云端过滤方法、计算机设备和介质。


技术介绍

1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

2、随着全球定位系统(gps)的普及和应用领域的扩展,大量的gps数据被实时采集并上传至云端。这些数据通常包含噪声和其他干扰因素,如静漂误差。静漂误差是指gps接收器在静态条件下无法准确跟踪卫星信号,导致定位数据出现偏差。因此,开发一种能够有效过滤gps静漂数据的云端过滤方法具有重要意义。现有的静漂数据过滤方法过滤效果不佳,仍然存在一定的静漂误差,且处理速度慢,实时性差,对于对位置精度和实时性要求比较高的场合适用性有限。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于本专利技术针对上述技术问题和技术难点,提出了一种gps静漂数据云端过滤方法、计算机设备和介质,能够更好地进行数据过滤,并快速运算,提高了定位服务的精确性和实时性。

2、为了达到上述目的,本专利技术采用的技术方案如下。

3、首先,第一方面,本专利技术提供一种gps静漂数据云端过滤方法,包括:

4、获取gps数据;预处理,对获取的gps数据进行预处理,去除无效和异常数据;上传数据至云端,将预处理后的gps数据实时上传至云端服务器;数据排队,将上传到云端服务器按照时间序列保存到消息队列中排队;数据清洗,从消息队列消费到数据后,将数据的明显错误、奇异点、噪声点和重复点进行过滤清洗,并对短时间内出现的乱序进行排序;数据过滤,通过原始数据和过滤后的数据,得到数据特性,通过机器学习,自适应调整卡尔曼滤波器的参数和初始值,形成算法闭环;数据存储,将过滤后的gps数据存储至数据库中。

5、在一些实施方式中,所述数据存储前还包括,对滤波后的数据进行数据清洗,去除残余的静漂误差。

6、在一些实施方式中,所述通过原始数据和过滤后的数据,得到数据特性包括数据检查、数据摘要、数据可视化、相关性分析、数据分组和聚类、数据比较中的一种或多种。

7、作为进一步的技术方案,所述数据排队时对数据进行削峰和填谷。

8、作为进一步的技术方案,所述方法采用分布式计算框架和分布式文件存储系统或云存储服务,并设有备份方案。

9、作为进一步的技术方案,本专利技术采用一种或多种算法结合的方式进行数据过滤,所述数据过滤采用卡尔曼滤波算法、最小二乘法、hilbert-huang变换中的至少一种。

10、作为进一步的技术方案,所述预处理包括数据清洗、格式转换、数据筛选中的至少一种。

11、作为进一步地的技术方案,所述gps数据包括经度、纬度、高度、速度中的至少一种。

12、另一方面,本专利技术还基于上述方法,提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述gps静漂数据云端过滤方法。

13、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有执行上述gps静漂数据云端过滤方法的计算机程序。

14、与现有技术相比,本专利技术具有以下有益效果:

15、本专利技术通过独特的两级数据处理机制,先进行初步的数据清洗和处理,再利用卡尔曼滤波算法进行滤波处理,进一步提高数据的准确性和可靠性。通过高效的数据处理方法:通过优化数据处理流程和算法,实现高效的数据处理,满足实时性要求。通过多重滤波算法相结合,能够更好地进行数据过滤,并快速运算,提高了定位服务的精确性和实时性。

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【技术保护点】

1.一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述数据存储前还包括,对滤波后的数据进行数据清洗,去除残余的静漂误差。

3.根据权利要求2所述的一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述通过原始数据和过滤后的数据,得到数据特性的方法包括数据检查、数据摘要、数据可视化、相关性分析、数据分组和聚类、数据比较中的一种或多种。

4.根据权利要求3所述的一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述数据排队时对数据进行削峰和填谷。

5.根据权利要求4所述的一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述方法采用分布式计算框架和分布式文件存储系统或云存储服务,并设有备份方案。

6.根据权利要求5所述的一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述数据过滤采用卡尔曼滤波算法、最小二乘法、HILBERT-HUANG变换中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述预处理包括数据清洗、格式转换、数据筛选中的至少一种。

8.根据权利要求1所述的一种GPS静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述GPS数据包括经度、纬度、高度、速度中的至少一种。

9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的GPS静漂数据云端过滤方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至8中任一项所述的GPS静漂数据云端过滤方法的计算机程序。

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【技术特征摘要】

1.一种gps静漂数据云端过滤方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种gps静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述数据存储前还包括,对滤波后的数据进行数据清洗,去除残余的静漂误差。

3.根据权利要求2所述的一种gps静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述通过原始数据和过滤后的数据,得到数据特性的方法包括数据检查、数据摘要、数据可视化、相关性分析、数据分组和聚类、数据比较中的一种或多种。

4.根据权利要求3所述的一种gps静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述数据排队时对数据进行削峰和填谷。

5.根据权利要求4所述的一种gps静漂数据云端过滤方法,其特征在于,所述方法采用分布式计算框架和分布式文件存储系统或云存储服务,并设有备份方案。

6.根据权利要求5所述的一种gps静...

【专利技术属性】
技术研发人员:周志文朱宇翔纪向晴
申请(专利权)人:深圳市麦谷科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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