एकाधिक भौगोलिक सेंसर रीडिंग में शोर के लिए सुधार

Question

अज्ञात त्रुटि-मूल्य वाले geocoded स्थानों की एक सूची और वास्तविक शोर के निकट कम शोर सार्वजनिक सुधारों का डेटाबेस देखते हुए (अधिक जिनमें से विश्वसनीय हैं), मुझे कैसे डिजाइन करना चाहिए एल्गोरिदम सही ढंग से सही स्थान का अनुमान लगाने के लिए सभी सुधारों को ध्यान में रखना है?

दोनों स्थिर निर्देशांक और सेंसर रीडिंग शोर हैं, इसलिए यह भौगोलिक जांच-पड़ताल की समस्या के समान है। यह मुझे कई शोर सेंसर के साथ एक ज्ञात समस्या की याद दिलाता है, जहां आप शोर का मॉडल करते हैं और सबसे संभावित मूल्य की गणना करते हैं, लेकिन मुझे समाधान याद नहीं है।

सभी निर्देशांक SQL Server 2008 में geography::POINT प्रकार के रूप में संग्रहीत किए जाते हैं, इसलिए उस प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक कुशल समाधान सबसे उपयोगी होगा।

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स्पष्टीकरण: निर्देशांक नहीं अस्थायी हैं। प्रत्येक पठन एक अनूठे सेंसर से आता है जिसमें कोई दोहराव माप नहीं होता है।

Answer 1

अल्हटॉ मुझे यकीन नहीं है कि SQL सर्वर 2008 में इसे कैसे कार्यान्वित किया जाए, एक अच्छा एल्गोरिदम http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter हो सकता है (http://www.developerstation.org/2011/09/kalman-filter-for-dummies-tutorials.html देखें)।

एक कार्यान्वयन यह एसक्यूएल सर्वर से स्थानिक सूचकांक का उपयोग करने के लिए उपयोगी हो सकता है के लिए - उदाहरण के लिए देखें http://blogs.msdn.com/b/isaac/archive/2007/05/16/sql-server-spatial-support-an-introduction.aspx

एक और दिलचस्प संसाधन एसक्यूएल सर्वर में स्थानिक समर्थन regargind http://www.jasonfollas.com/blog/archive/2008/03/14/sql-server-2008-spatial-data-part-1.aspx

है हालांकि सी में एक के कुछ आवेदन Kalman फिल्टर देख http://interactive-matter.eu/2009/12/filtering-sensor-data-with-a-kalman-filter/

संपादित करें - टिप्पणी के अनुसार:

आवश्यकताओं यह Kalman छानने का एक संशोधित संस्करण है जो न केवल खाते में सफेद शोर लेता है, लेकिन यह भी समय सहसंबद्ध त्रुटियों पर विचार करता है उपयोग करने के लिए और अधिक समझ कर सकता है पर निर्भर करता है - उदाहरण के http://hss.ulb.uni-bonn.de/2011/2605/2605.pdf

संपादित 2 के लिए देखते हैं - स्पष्टीकरण के बाद ओपी से:

आपके परिदृश्य में कम शोर सार्वजनिक स्थान को छोड़कर किसी भी तरह "अनुमान" त्रुटि के लिए कुछ भी नहीं है ... आप किसी भी शोर जागरूक सांख्यिकीय एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं ... आप 3 या 5 का चयन भी कर सकते हैं निकटतम निर्देशांक (स्थानिक समर्थन के संबंध में लिंक देखें) और उदाहरण के लिए अपने माप को सही करें चुंबकीय छड़ी के समान ... दूसरा विकल्प एक त्रुटि लागू करना होगा या सुधार त्रिकोणीयकरण के लिए इसी तरह के मतभेदों को भार से आदि

संपादित 3 - ओपी से टिप्पणी के बाद:

एक ऐसी एल्गोरिथ्म बिंदु सेट की न्यूनतम-वजन त्रिकोणीयकरण है ... http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum-weight_triangulation देख सकते हैं और http://code.google.com/p/minimum-weight-triangulator/