模态鲁棒回归估计，对观测概率矩阵中的标准差进行估计，选取概率最大的两条候选路段然后引入动态的距离权重因子，通过多个因素构建的函数分别计算两条候选路段的匹配程度，其数值较大的候选路段所对应的为最终确定的候选路段。文过仿真实验验证本文算法的运行效率，分别从种不同的路段中随机选取个定位点，对其单点匹配时间进行统计分析。图为本文算法与其他种对比算法的单点匹配时间的仿真结果比较。从图中可以看出本文算法的单点匹配时间在上下浮动，约为点到线匹配算法的单点匹配时间大部分集中在，约为固定权重匹配算法的单点匹配时间和传统算法的基于隐马尔可夫模型地图匹配算法进行动态距离权重因子分析数理统计论文将冗余数据全部删除。基于隐马尔可夫模型地图匹配算法进行动态距离权重因子分析数理统计论文。图车辆的速度误差图为东向速度误差，经过多次仿真发现速度误差最大值在，并通过计算内的速度误差得出标准差约为。图为北向速度误差，其最大值约为，取平均值经计算得出标准差约为。图为天向速度误差，其速度误差最大值约为，取平均值经计合理值，的计算公式为−，其中−为观测点和待匹配点之间的大圆距离值越大，噪声越大，代表位臵测量越不可信。因此，本文采用多模态鲁棒回归估计，对参数执行运算时，式可更改为其中为损失权函数，选用胡贝尔权函数∧为残差散布度量。由于篇幅限制，不能给出该方法的具体实现步骤，其终的路段检索区域。基于隐马尔可夫模型地图匹配算法进行动态距离权重因子分析数理统计论文。改进地图匹配算法为了权衡地图匹配算法的准确率和时效性，本文首先使用多模态鲁棒回归估计，对观测概率矩阵中的标准差进行估计，选取概率最大的两条候选路段然后引入动态的距离权重因子，通过多个因素构建的函数分别计算两条候选路段的匹配综上所述，单算法很难较好地权衡准确率和时效性，因此，本文结合了几何匹配算法和基于隐马尔可夫匹配算法两种思想，重新定义匹配程度的概念。对传统点到线的匹配算法进行改进，提出了种融入动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配算法。借助仿真实验，验证了本文地图匹配算法的单点匹配时间更少且准确率更高。确定路段检索区域经典算法避免的误差，导致车辆的定位结果显示。地图匹配算法可以解决误差干扰的问题，将定位点匹配到正确的路段上。现有的地图匹配算法可分为种类型基于几何信息的算法，基于拓扑关系的算法，基于概率统计的算法以及复合匹配算法。基于几何信息的算法未考虑道路拓扑结构，易造成匹配。基于拓扑关系的算法易受噪声数据稀疏性等因素的影响，难的概念，并将距离权重因子改为动态，应用到基于的地图匹配算法中，可在定程度上改善本文算法的时效性和准确率。定位点与候选匹配路段的匹配程度为其中为距离权重因子为待匹配点与候选路段间距离的特征值参数为定位点到候选路段的投影距离为角度权重因子为车辆此时行进方向与候选路段之间夹角的特征值参数为论等复合匹配算法虽然准确率很高，但低频采样时率较高，。基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法，可以很好地解决低频采样率较高的问题，但是随着城市道路拓扑结构越来越复杂，导致该算法准确率不稳定，单点匹配耗时长，。匹配程度点到线的匹配算法把全部路段都视为候选路段，计算定位点到所有路段之间的垂直距离，由最小距离确定最佳匹为最终确定的候选路段。研究结果表明本文提出的匹配算法的单点匹配时间约为，匹配准确率可以达到以上，优于其他种对比算法。关键词位臵误差动态距离权重因子匹配时间地图匹配数理统计隐马尔可夫模型定位数据和电子地图均存在难以避免的误差，导致车辆的定位结果显示。地图匹配算法可以解决误差干扰的问题，将定位点匹配到正确的路段上。现有基于隐马尔可夫模型地图匹配算法进行动态距离权重因子分析数理统计论文以解决复杂路网匹配的问题，。基于概率统计的算法涉及复杂的公式证明与推导，算法稳定性不佳，。卡尔曼滤波证据理论等复合匹配算法虽然准确率很高，但低频采样时率较高，。基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法，可以很好地解决低频采样率较高的问题，但是随着城市道路拓扑结构越来越复杂，导致该算法准确率不稳定，单点匹配耗时长配算法。引入动态距离权重因子优化路段检索区域，计算定位点与候选道路间的匹配度，其数值较大的候选路段所对应的为最终确定的候选路段。研究结果表明本文提出的匹配算法的单点匹配时间约为，匹配准确率可以达到以上，优于其他种对比算法。关键词位臵误差动态距离权重因子匹配时间地图匹配数理统计隐马尔可夫模型定位数据和电子地图均存在难以定路段检索区域经典算法选择以车辆定位位臵为区域中心的方形或圆形区域作为路段检索区域。为了提高算法的运行效率，本文通过两次筛选确定路段检索区域，第次筛选利用网格索引对电子地图进行划分，合理选择以车辆当前定位位臵为中心的宫格区域，尽可能减少候选道路数量第次筛选以行车方向为长轴作椭圆形，剔除没有经过椭圆形区域的候选路段，进辆行驶方向与路段方向的夹角为速度权重因子为车辆此时速度的特征值参数和分别为行驶时间和距离为历史匹配程度权重因子为历史匹配程度为第个定位点到第条候选路段的匹配程度为当前定位点数。摘要针对低频采样时地图匹配算法易出错稳定性差等问题，提出了种基于动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配路段。如果点到几条路段的距离都相等，那么会造成无法执行匹配的情况，从而发生。与点到点的匹配算法相比较，点到线的匹配算法的准确率有所提升，但是未考虑道路拓扑结构和车辆行驶轨迹曲线等因素，因此稳定性相对较差，容易产生匹配。本文在传统算法的基础上，引入车辆行驶速度和历史匹配程度两个因素，采用多个因素重新定义匹配程度地图匹配算法可分为种类型基于几何信息的算法，基于拓扑关系的算法，基于概率统计的算法以及复合匹配算法。基于几何信息的算法未考虑道路拓扑结构，易造成匹配。基于拓扑关系的算法易受噪声数据稀疏性等因素的影响，难以解决复杂路网匹配的问题，。基于概率统计的算法涉及复杂的公式证明与推导，算法稳定性不佳，。卡尔曼滤波证据理步减少计算量，确定最终的路段检索区域。基于隐马尔可夫模型地图匹配算法进行动态距离权重因子分析数理统计论文。摘要针对低频采样时地图匹配算法易出错稳定性差等问题，提出了种基于动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配算法。引入动态距离权重因子优化路段检索区域，计算定位点与候选道路间的匹配度，其数值较大的候选路段所对应的基于隐马尔可夫模型地图匹配算法进行动态距离权重因子分析数理统计论文，这也是噪声的合理值。综上所述，单算法很难较好地权衡准确率和时效性，因此，本文结合了几何匹配算法和基于隐马尔可夫匹配算法两种思想，重新定义匹配程度的概念。对传统点到线的匹配算法进行改进，提出了种融入动态距离权重因子的隐马尔可夫模型地图匹配算法。借助仿真实验，验证了本文地图匹配算法的单点匹配时间更少且准确率更高。确献结合时空特性，包括几何拓扑以及速度等约束条件，采用均值标准差的高斯分布表示在隐含状态下得到的观测概率矩阵可以用个定位点和候选路段之间距离的高斯分布来表示定位点的误差。文献仍然使用均值的高斯分布，而标准差是采用绝对中位差来进行鲁棒估计，得到了噪声的合理值，的计算公式为−，其点匹配时间大致相同，约为。本文提出的改进算法的单点匹配时间相对较少，在时效性上更加具有优势。如果定位数据记录中，在连续时间段内车辆的经纬度坐标出现多次重复，则判定该条数据记录为异常数据并剔除。如果定位数据记录中，同车辆出现采集时间多次重复的若干条记录，则判定此数据记录为冗余数据，经过处理后只需保留条格式正确的不再重复的算得出标准差约为。由以上数据可以看出个方向速度误差的标准差最大值为，该值在可接受的误差范围之内，低频采样条件下，完全可以适应各种道路拓扑结构。因此，根据速度误差的仿真结果，当车辆在定区间内行驶的平均速度小于路网的限制速度时，将其权重因子臵为否则，认为车辆不具备在该路段上行驶的条件，将其权重因子臵为。仿真实验首先通体细节见文献。通过多模态鲁棒回归估计可得到更小的值，大约为，这也是噪声的合理值。如果定位数据记录中，在连续时间段内车辆的经纬度坐标出现多次重复，则判定该条数据记录为异常数据并剔除。如果定位数据记录中，同车辆出现采集时间多次重复的若干条记录，则判定此数据记录为冗余数据，经过处理后只需保留条格式正确的不再重复的数据记录，程度，其数值较大的候选路段所对应的为最终确定的候选路段。文献结合时空特性，包括几何拓扑以及速度等约束条件，采用均值标准差的高斯分布表示在隐含状态下得到的观测概率矩阵可以用个定位点和候选路段之间距离的高斯分布来表示定位点的误差。文献仍然使用均值的高斯分布，而标准差是采用绝对中位差来进行鲁棒估计，得到了噪声的法选择以车辆定位位臵为区域中心的方形或圆形区域作为路段检索区域。为了提高算法的运行效率，本文通过两次筛选确定路段检索区域，第次筛选利用网格索引对电子地图进行划分，合理选择以车辆当前定位位臵为中心的宫格区域，尽可能减少候选道路数量第次筛选以行车方向为长轴作椭圆形，剔除没有经过椭圆形区域的候选路段，进步减少计算量，确定最