Pet*_*ron 6 sql-server algorithm sensor geolocation noise
给定一个具有未知错误值的地理编码位置列表和一个靠近真实位置的噪声较小的公共校正数据库(大多数是可靠的),我应该如何设计算法来考虑所有校正以逼近真实位置最准确的？
固定坐标和传感器读数都是有噪声的,因此它类似于地理登记问题.它让我想起了多个噪声传感器的已知问题,您可以在其中对噪声建模并计算最可能的值,但我不记得解决方案.
所有坐标都作为geography::POINTSQL Server 2008中的类型存储,因此该平台的有效解决方案将是最有用的.
澄清:坐标不是暂时的.每次读数均来自独特的传感器,无需重复测量.
虽然我不确定如何在 SQL Server 2008 中实现这一点，但一个好的算法可能是http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter（请参阅http://www.developerstation.org/2011/09/kalman-filter -for-dummies-tutorials.html）。
对于实现，使用 SQL Server 中的空间索引可能会有所帮助 - 例如，请参阅http://blogs.msdn.com/b/isaac/archive/2007/05/16/sql-server-spatial-support-an -简介.aspx
SQL Server 中另一个有趣的资源 regargind 空间支持是http://www.jasonfollas.com/blog/archive/2008/03/14/sql-server-2008-spatial-data-part-1.aspx
尽管在C中卡尔曼滤波器的一些应用请参见http://interactive-matter.eu/2009/12/filtering-sensor-data-with-a-kalman-filter/
编辑 - 根据评论：
根据要求，使用卡尔曼滤波的修改版本可能更有意义，它不仅考虑白噪声，还考虑时间相关误差 - 例如参见http://hss.ulb.uni-bonn.de/ 2011/2605/2605.pdf
编辑2 - 在OP澄清之后：
在您的场景中，除了噪音较小的公共场所之外，没有什么可以“猜测”错误...您可以使用任何噪声感知统计算法...您甚至可以选择 3 或 5 个最近的坐标（请参阅有关空间支持的链接） ）并校正您的测量结果，例如类似于磁棒...另一种选择是通过类似于三角测量等的加权差异来应用误差校正。
编辑3-OP评论后：
一种这样的算法是点集的最小权重三角测量...请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum-weight_triangulation和http://code.google.com/p/minimum-weight-triangulator /
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