數(shù)據(jù)融合技術在GPS數(shù)據(jù)處理中的應用.

1、決策和估計任務而進行的信息處理過程 ,有的也叫 信息融合。其任務是 :將所獲 得的信息按一定規(guī)律 結合起來 ,以便于人類觀察、接收、分析和判斷的 形式 ,給人類 提供更為準確、可靠、完整的信息。 1 數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)融合是對多源信息的綜合處理過程 ,它利 用的是人類和其他邏輯思維系統(tǒng) 中常用的基本功能 , 如人類能非常自然地運用人體的各個感覺器官 （眼、 口、耳、 鼻、四肢將外部世界的信息 （圖像、味 道、聲音、氣味、觸覺組合起來 ,通過大腦思 維 器官和先驗知識去分析、理解、推測和判定周圍環(huán) 境和正在發(fā)生的事件 ,從而得 出結論。數(shù)據(jù)融合原 理的實質(zhì)就是模擬人腦綜合處理復雜問題的過程 , 充分利

2、用信 息資源 ,通過對傳感器得來的及其他已 經(jīng)掌握的信息合理支配和使用 ,把空間或時間 上的 冗余或互補信息 ,依據(jù)某種準測來進行組合 ,以獲 得被測對象的一致性解釋或描 述。數(shù)據(jù)融合模型具有分級結構。按信息的抽象程 度 ,融合可分為三級 ,即數(shù)據(jù)級融 合、特征級融合 和決策級融合。數(shù)據(jù)級融合也可稱為像素級融合 , 是在采集到的原 始數(shù)據(jù)層上進行的融合 ,在原始測 報未經(jīng)預處理之前就進行數(shù)據(jù)的綜合和分析 ,是最 低層次的融合 ;特征級融合屬于中間層次 ,它先對 原始信息進行特征提取 （特征可以 是目標的邊緣、 方向、速度等 ,然后對特征信息進行綜合分析和處 理 ;決策級融合 是一種高層次融合

3、,先將多源傳感 信息對目標屬性進行獨立決策 ,再對各自得到的決 策結果進行融合以獲得整體一致的決策 ,其結果為 指揮控制決策提供依據(jù)。因此要 求必須從具體決策 問題的需求出發(fā) ,充分利用特征級融合所提取的測 量對象的各類 特征信息 ,采用適合的融合技術實現(xiàn) , 具體結構如圖一所示。圖一 數(shù)據(jù)融合技術的層次結構圖各級融合又分為時間融合和空間融合。時間融 合是按時間先后對目標在不同 時間的觀測值進行融 合 ,主要用于單傳感器的數(shù)據(jù)融合 ;空間融合是對 同一時刻的 不同位置的觀測值進行融合 ,適用于多傳感器信息的一次融合處理GPS 原始數(shù)據(jù)存在因精度問題產(chǎn)生的誤差、 GPS 數(shù)據(jù)漂移、 “假行駛”現(xiàn)

4、象等 ,這些因素都會影響道 路車速準確性 ,所以有必要在利用 G P S 數(shù)據(jù)分析道 路車速之前 ,對其進行象素級的時間融合。2 數(shù)據(jù)融合在 GPS 數(shù)據(jù)處理中的應用 數(shù)據(jù)融合作為一種數(shù)據(jù)綜合和處理技術 ,實際 上是許多傳統(tǒng)學科和新技術的集成和應用 ,若從廣 義的數(shù)據(jù)融合定義出發(fā) ,其中包括通信、模式識別、 決策論、不確定性理論、信號處理、估計理論、最 優(yōu)化技術、計算機科學、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡等。數(shù) 據(jù)融合的方法很多 ,例如卡爾曼濾波、貝葉斯推理、 D -S 證據(jù)理論、聚類分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、專家系 統(tǒng)、粗糙集理論等等。根據(jù) GPS 原始數(shù)據(jù)的特點 ,以 及對其進行數(shù)據(jù)融合所要達到的目的 ,本

5、文采用具 有相同維數(shù)的關聯(lián)檢驗方法。這類應用的主要方法 是用“距離 ”度量對被關聯(lián)的傳感器測值的 “接近 度”進行量化 ,從而降低 G P S 經(jīng)緯度原始數(shù)據(jù)的精度誤差和干擾誤差2.1 關聯(lián)檢驗的方法關聯(lián)檢驗一般用空間距離度量法、統(tǒng)計度量法以及幾何或統(tǒng)計假設等方法進行。(1空間距離度量法這種方法將 “距離 ” (d表 示為觀測值 (向量X 和 Y 的向量差的模 ,即(2-1d=|X-Y|這種度量把每個觀測位置看作空間中沒有測量誤差的一個點 ,并沒有考慮觀測值的測量特性。(2 統(tǒng)計距離度量法兩觀測值 X 和 Y ( 向量表示之間的統(tǒng)計距離度量一般用下式給出 :(2-2d 2=A T S -1A式

6、中 A =X -Y是觀測值之間的向量差 ;而(2-3是觀測值的方差矩陣 ;當誤差呈高斯分布時 ,A的概率密度函數(shù)為數(shù)據(jù)融合 技術 在 GPS 數(shù)據(jù)處理 中的 應用b-t a 和距離 d,以及車輛行駛方向（用兩點確定一線的原理 ,計算出車輛行 使方向 。把 08:00-10:00這個 時間段內(nèi) ,在周家嘴 路上的黃興路口到江浦路口這個路段內(nèi)東西方向的所有出租車的累計距離除累計時間 ,見公式（2-7 , 這就是未對 GPS 數(shù)據(jù)進行處理的道路車速 =21.89km/h。同理可以得到其它 12個路段的處理前道路車 速,最后對這 13 個路段 的處理前道路車速值進行平均,就可以得到處理前的合計值。（2

7、-7通過公式（2-6可以得到 v,根據(jù)道路狀況 ,我們設定 v 的門限值為 （3.6km/h,80km/h ,速度值 在此范圍內(nèi)則認為 A、B 兩點關聯(lián),是有效數(shù)據(jù) ;否則,則認 為出現(xiàn)前文所述的 G P S 數(shù)據(jù)的精度誤差和 干擾誤差 ,排除此類不關聯(lián)數(shù)據(jù)。通過 這種方法排 除存在精度誤差和干擾誤差的 G P S 數(shù)據(jù),然后再根 據(jù)上面的方法求道 路車速 ,這樣就可以得到處理后 的道路車速。處理前后以及人工測速方式所得到的道路車速 的具體數(shù)值如表一所示。表一 道路車速比較表從表一可以看到 ,關聯(lián)檢驗效果在一部分道路上效果特別明顯。例如公平路到吳淞路 ,處理前是 8.2km/h,處理后是 15

8、.25km/h, 處理后的數(shù)據(jù)和人 工測速 17.13km/h 比較接近。在其它的路段我們也 可以清楚的 看到,通過關聯(lián)檢驗處理后的 G P S 數(shù)據(jù) 能夠比較如實地反映道路車速。因此 ,關聯(lián) 檢驗在 G P S 數(shù)據(jù)處理中有明顯的作用 ,可以提高數(shù)據(jù)的可 信度。3 結束語利用 G P S 數(shù)據(jù)分析道路車速的時候 ,發(fā)現(xiàn)通過 這種方法得到的道路車速和人 工測速得到的有一定 的誤差,本文采用了基于關聯(lián)檢驗的數(shù)據(jù)融合技術 來對 G P S 數(shù)據(jù)進行處理。通過對上海的三縱三橫中 的一橫 “長寧路長壽路天目路周家嘴路 ” 上的出租 車 GPS 數(shù)據(jù)分析處理 ,我們可以看到關聯(lián)檢驗在 GPS 數(shù)據(jù)處理中

9、有明顯 的作用,大大減少了漂移和 “假 行駛”現(xiàn)象帶來的道路車速統(tǒng)計誤差。但是由于路 口 存在紅綠燈的原因 ,根據(jù) G P S 數(shù)據(jù)得到的道路車 速和人工測速得到的道路車速存 在一定的誤差 ,也 就是說這種方法還需要進一步改進來排除由于路口 紅綠燈帶來的 誤差。參考文獻1 劉同明 ,夏祖勛,謝洪成。數(shù)據(jù)融合技術及 其應用。北京 :國防工業(yè)出版社 ,1998.9。2 汪海淵 ,朱彥東,楊東援。數(shù)據(jù)融合技術及其在交通領域中的應用。交通與計算機 ,2001(19 , 42453 姜桂艷 ,江龍暉,王江鋒 ,張曉東。信息融合技術在道路交通參數(shù)預測中的應用。情報科學 , 2004(22 ,435436作者介紹吳娟 ,女,1982.1,江西靖安。同濟大學交通信息工程及控制研究所 ,碩士研究生。主要研究方向:信息通信理論與系統(tǒng) ,I T S ,數(shù)據(jù)融合。張輪,男,1970.7,安徽蚌埠市。同濟大學交通信息工程及控制研究所 ,副教授。主要研究方向 :多媒體網(wǎng)絡通信 ,信息通信理論