论文笔记：Hidden Markov Map MatchingThrough Noise and Sparseness

news2024/9/22 13:40:15

sigspatial 2009

1 方法介绍

1.0great circle和route距离

1.1 和ST-matching的比较

1.1.1 转移概率和观测概率

和同一年的ST-matching很类似，也是使用HMM来进行路网匹配论文笔记：Map-Matching for low-sampling-rate GPS trajectories（ST-matching）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

ST-MATCHINGHMMM（本文）
状态转移矩阵 P(c_i\rightarrow c_j)

F_t(c_i \rightarrow c_j) \times V(c_i \rightarrow c_j)

F_t(c_i \rightarrow c_j)=\frac{\sum_{1}^k(e_u' \cdot v \times \bar{v_ij})}{\sqrt{\sum_1^k(e_u' \cdot v)^2} \times \sqrt{\sum_1^k( \bar{v_ij})^2}}

 V(c_i \rightarrow c_j)=\frac{||o_{t+1}-o_t||_{euclidean}}{||c_i-c_j||_{route}}

 

\frac{1}{\beta}e^{-\frac{d_t}{\beta}}

d_t=| ||o_t-o_{t+1}||_{great\_circle}-||c_i-c_j||_{route}| 

观测概率矩阵

N(c_i^j)=P(c_i^k|o_i)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma}e^{-\frac{||c_i^k-o_i||^2}{2\sigma^2}}

正态分布均值都是0，唯一不同的是ST-matching的标准差使用的是20，这里使用的是

 

1.1.2 HMM执行方式

  • STmatching是希望路径的F值越大越好
  • 这里就是和HMM一样，找到最后概率最大的那条路径

2 实验

 2.1 实验数据

  • 一辆装有GPS设备的车，行驶在已经规划好的路线上，每秒记录一次经纬度
  • 全长约80公里，行驶时间约为2小时。结果产生了7531个带有时间戳的纬度/经度对。

 2.2 评估标准

 2.3 结果

2.3.1 算法准确度和采样频率、噪声之间的关系

 

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