CN110502598A - 智能自主定位与时空地理数据融合方法 - Google Patents
智能自主定位与时空地理数据融合方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110502598A CN110502598A CN201910779407.1A CN201910779407A CN110502598A CN 110502598 A CN110502598 A CN 110502598A CN 201910779407 A CN201910779407 A CN 201910779407A CN 110502598 A CN110502598 A CN 110502598A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- space
- time
- geodata
- data
- autonomous positioning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
- G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/42—Determining position
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了智能自主定位与时空地理数据融合方法，包括以下步骤：利用北斗三号与GPS公用频点获取实时的自主定位信息；获取时空地理数据，将所有采集到的数据构成时空地理数据集合；对获取的自主定位信息和时空地理数据集合内的数据信息进行时空网格化处理；对时空网格进行编码处理，每级网格变量数值作为因子变量，按照精度分析需求，建立时空网格；根据统计变量值结果建立动态权重和插值函数，输入至融合模型内，进行融合；本发明方法可以有效融合基于北斗三号与GPS公用频点获取的自主定位信息和时空地理数据，融合后的数据内包含信息丰富度高，能够应用于生产生活的多个领域，且融合过程简单，能有效提高融合效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据融合技术领域，尤其涉及智能自主定位与时空地理数据融合方法。
背景技术
天空地一体化概念的提出，进一步促进了空间技术、遥感技术、卫星导航技术、地理信息技术、对地观测技术等时空信息获取技术的发展，在数据化时代，人们可以快速获取多元多样化的时空数据，时空地主数据被大量应用在生活中，因而对时空地理数据与导航定位信息之间的资源融合提出了新的挑战和需求；
现有的导航定位与时空地理数据融合时，融合效率较为地下，同时融合后的数据丰富度较低，仍无法满足数据化时代人们的生产生活需求，因此，本发明提出智能自主定位与时空地理数据融合方法，以解决现有技术中的不足之处。
发明内容
针对上述问题，本发明提出智能自主定位与时空地理数据融合方法，本发明方法可以有效融合基于北斗三号与GPS公用频点获取的自主定位信息和时空地理数据，融合后的数据内包含信息丰富度高，能够应用于生产生活的多个领域，且融合过程简单，能有效提高融合效率。
本发明提出智能自主定位与时空地理数据融合方法，包括以下步骤：
步骤一：获取自主定位信息
利用北斗三号与GPS公用频点获取实时的自主定位信息；
步骤二：获取时空地理数据
利用卫星和航空技术获取步骤一中自主定位信息所处位置的遥感全局影响数据；利用无人机、自动驾驶车配合摄像设备采集该自主定位信息所处位置具体时空数据；利用光纤光栅数据采集仪、分布式光纤数据采集仪、钢弦式传感数据采集仪采集网络及自主定位信息所处位置公用系统中的网络时空数据，将所有采集到的数据构成时空地理数据集合；
步骤三：时空网格剖分
对获取的自主定位信息和时空地理数据集合内的数据信息进行时空网格化处理，按照全球范围进行三维立体时空网格单元剖分，将全球区域的经纬度范围以坐标为网格单元计算原点位置；
步骤四：构建统一的时空网格
对时空网格进行编码处理，每级网格变量数值作为因子变量，按照精度分析需求，建立时空网格，形成时空网格方案；
步骤五：数据融合处理
按照时空网格编码在检索时的时空网格变量值，按照皮尔森相关分析对变量值进行筛选，剔除不相关变量，然后对筛选后的影响变量值的统计量进行计算，计算出每个时空网格内的统计变量值，根据统计变量值结果建立动态权重和插值函数，然后输入动态权重和插值函数至融合模型内，进行自主定位与时空地理数据融合。
进一步改进在于：所述步骤一中获取实时的自主定位信息集体过程为：将北斗三号和GPS公用频点信号通过同一天线进入三个RF射频前端模块，再经过一系列放大、滤波和下变频处理，并通过A/D转换为中频数字信号，将中频数字信号在FPGA的控制下，被采集到FPGA的内部存储器中，以乒乓方式存储成一定长度的数据块，最后通过USB总线控制器，按块传输到计算机上，完成实时自主定位信息的获取。
进一步改进在于：所述步骤一中获取的自主定位信息需要利用精度因子处理器获取精度因子，然后得出自主定位信息中的定位精度优劣信息。
进一步改进在于：所述步骤二中时空地理数据集合包括语言和符号型、文件型、文件与关系数据库混合型、全关系型以及对象关系型。
进一步改进在于：所述步骤三中进行三维立体时空网格单元剖分时，采用四叉树剖分，网格最高层数设置为32级，每级网格再按照二叉树形式分别进行划分。
进一步改进在于：所述步骤五中进行自主定位信息与时空地理数据融合前，需要对自主定位信息和时空地理数据集合中所涉及的多源数据类型以及多源数据中基本信息进行分析，确保自主定位信息和时空地理数据集合中包含空间位置信息和时间属性信息。
进一步改进在于：所述步骤五中进行自主定位信息与时空地理数据融合前，还需要根据分析后的多源数据类型，以及根据可视化表达方式，选择三维可视化表达方式进行分析自主定位信息与时空地理数据，得出分析方案，再将不同的分析方案对应不同的时空网格方案。
本发明的有益效果为：本发明方法可以有效融合基于北斗三号与GPS公用频点获取的自主定位信息和时空地理数据，同时采集的时空地理数据内信息覆盖范围广，融合后的数据内包含信息丰富度高，能够应用于生产生活的多个领域，且融合过程简单，能有效提高融合效率。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
智能自主定位与时空地理数据融合方法，包括以下步骤：
步骤一：获取自主定位信息
利用北斗三号与GPS公用频点获取实时的自主定位信息，将北斗三号和GPS公用频点信号通过同一天线进入三个RF射频前端模块，再经过一系列放大、滤波和下变频处理，并通过A/D转换为中频数字信号，将中频数字信号在FPGA的控制下，被采集到FPGA的内部存储器中，以乒乓方式存储成一定长度的数据块，最后通过USB总线控制器，按块传输到计算机上，完成实时自主定位信息的获取，获取的自主定位信息需要利用精度因子处理器获取精度因子，然后得出自主定位信息中的定位精度优劣信息；
步骤二：获取时空地理数据
利用卫星和航空技术获取步骤一中自主定位信息所处位置的遥感全局影响数据；利用无人机、自动驾驶车配合摄像设备采集该自主定位信息所处位置具体时空数据；利用光纤光栅数据采集仪、分布式光纤数据采集仪、钢弦式传感数据采集仪采集网络及自主定位信息所处位置公用系统中的网络时空数据，将所有采集到的数据构成时空地理数据集合，时空地理数据集合包括语言和符号型、文件型、文件与关系数据库混合型、全关系型以及对象关系型；
步骤三：时空网格剖分
对获取的自主定位信息和时空地理数据集合内的数据信息进行时空网格化处理，按照全球范围进行三维立体时空网格单元剖分，采用四叉树剖分，网格最高层数设置为32级，每级网格再按照二叉树形式分别进行划分，将全球区域的经纬度范围以坐标为网格单元计算原点位置；
步骤四：构建统一的时空网格
对时空网格进行编码处理，每级网格变量数值作为因子变量，按照精度分析需求，建立时空网格，形成时空网格方案；
步骤五：数据融合处理
对自主定位信息和时空地理数据集合中所涉及的多源数据类型以及多源数据中基本信息进行分析，确保自主定位信息和时空地理数据集合中包含空间位置信息和时间属性信息，还需要根据分析后的多源数据类型，以及根据可视化表达方式，选择三维可视化表达方式进行分析自主定位信息与时空地理数据，得出分析方案，再将不同的分析方案对应不同的时空网格方案，然后按照时空网格编码在检索时的时空网格变量值，按照皮尔森相关分析对变量值进行筛选，剔除不相关变量，然后对筛选后的影响变量值的统计量进行计算，计算出每个时空网格内的统计变量值，根据统计变量值结果建立动态权重和插值函数，然后输入动态权重和插值函数至融合模型内，进行自主定位与时空地理数据融合。
本发明方法可以有效融合基于北斗三号与GPS公用频点获取的自主定位信息和时空地理数据，同时采集的时空地理数据内信息覆盖范围广，融合后的数据内包含信息丰富度高，能够应用于生产生活的多个领域，且融合过程简单，能有效提高融合效率。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.智能自主定位与时空地理数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：获取自主定位信息
利用北斗三号与GPS公用频点获取实时的自主定位信息；
步骤二：获取时空地理数据
利用卫星和航空技术获取步骤一中自主定位信息所处位置的遥感全局影响数据；利用无人机、自动驾驶车配合摄像设备采集该自主定位信息所处位置具体时空数据；利用光纤光栅数据采集仪、分布式光纤数据采集仪、钢弦式传感数据采集仪采集网络及自主定位信息所处位置公用系统中的网络时空数据，将所有采集到的数据构成时空地理数据集合；
步骤三：时空网格剖分
对获取的自主定位信息和时空地理数据集合内的数据信息进行时空网格化处理，按照全球范围进行三维立体时空网格单元剖分，将全球区域的经纬度范围以坐标为网格单元计算原点位置；
步骤四：构建统一的时空网格
对时空网格进行编码处理，每级网格变量数值作为因子变量，按照精度分析需求，建立时空网格，形成时空网格方案；
步骤五：数据融合处理
按照时空网格编码在检索时的时空网格变量值，按照皮尔森相关分析对变量值进行筛选，剔除不相关变量，然后对筛选后的影响变量值的统计量进行计算，计算出每个时空网格内的统计变量值，根据统计变量值结果建立动态权重和插值函数，然后输入动态权重和插值函数至融合模型内，进行自主定位与时空地理数据融合。
2.根据权利要求1所述的智能自主定位与时空地理数据融合方法，其特征在于：所述步骤一中获取实时的自主定位信息集体过程为：将北斗三号和GPS公用频点信号通过同一天线进入三个RF射频前端模块，再经过一系列放大、滤波和下变频处理，并通过A/D转换为中频数字信号，将中频数字信号在FPGA的控制下，被采集到FPGA的内部存储器中，以乒乓方式存储成一定长度的数据块，最后通过USB总线控制器，按块传输到计算机上，完成实时自主定位信息的获取。
3.根据权利要求1所述的智能自主定位与时空地理数据融合方法，其特征在于：所述步骤一中获取的自主定位信息需要利用精度因子处理器获取精度因子，然后得出自主定位信息中的定位精度优劣信息。
4.根据权利要求1所述的智能自主定位与时空地理数据融合方法，其特征在于：所述步骤二中时空地理数据集合包括语言和符号型、文件型、文件与关系数据库混合型、全关系型以及对象关系型。
5.根据权利要求1所述的智能自主定位与时空地理数据融合方法，其特征在于：所述步骤三中进行三维立体时空网格单元剖分时，采用四叉树剖分，网格最高层数设置为32级，每级网格再按照二叉树形式分别进行划分。
6.根据权利要求1所述的智能自主定位与时空地理数据融合方法，其特征在于：所述步骤五中进行自主定位信息与时空地理数据融合前，需要对自主定位信息和时空地理数据集合中所涉及的多源数据类型以及多源数据中基本信息进行分析，确保自主定位信息和时空地理数据集合中包含空间位置信息和时间属性信息。
7.根据权利要求6所述的智能自主定位与时空地理数据融合方法，其特征在于：所述步骤五中进行自主定位信息与时空地理数据融合前，还需要根据分析后的多源数据类型，以及根据可视化表达方式，选择三维可视化表达方式进行分析自主定位信息与时空地理数据，得出分析方案，再将不同的分析方案对应不同的时空网格方案。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910779407.1A CN110502598A (zh) | 2019-08-22 | 2019-08-22 | 智能自主定位与时空地理数据融合方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910779407.1A CN110502598A (zh) | 2019-08-22 | 2019-08-22 | 智能自主定位与时空地理数据融合方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110502598A true CN110502598A (zh) | 2019-11-26 |
Family
ID=68588868
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910779407.1A Pending CN110502598A (zh) | 2019-08-22 | 2019-08-22 | 智能自主定位与时空地理数据融合方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110502598A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110989886A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-10 | 广州海格星航信息科技有限公司 | 基于空间地图的三维空间网格选取方法及装置 |
| CN111541879A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-14 | 苏州颢裕智能科技有限公司 | 一种地理信息定位系统在社会面监控摄像机中应用的方法 |
| CN111865698A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-30 | 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所 | 一种基于地理信息的自治域级互联网拓扑可视化方法 |
| CN113157831A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-07-23 | 北京旋极伏羲科技有限公司 | 一种基于时空网格数据的城市信息模型建模方法 |
| CN114090714A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-25 | 中国矿业大学(北京) | 基于地理格网模型矿区生态演变大数据多尺度查询方法 |
| CN114337790A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-04-12 | 江西理工大学 | 一种针对未知信号的陆空立体式定位系统及方法 |
| CN117312479A (zh) * | 2023-12-01 | 2023-12-29 | 星杓(成都)信息科技有限公司 | 一种基于北斗网格位置码的空间位置分析方法及系统 |
| CN117388898A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心) | 一种融合多源数据分析的北斗定位系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104237921A (zh) * | 2014-09-23 | 2014-12-24 | 南京大学 | 基于北斗统一时空基准的智能位置服务装置 |
| CN105372683A (zh) * | 2015-03-31 | 2016-03-02 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种北斗二代与gps公用频点的实时信号接收处理系统 |
| CN108761574A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-11-06 | 中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司 | 基于多源信息融合的降雨量估算方法 |
| CN110068655A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-30 | 中国科学院城市环境研究所 | 一种天空地一体化大气监测系统 |
| CN110136219A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-16 | 太原理工大学 | 一种基于多源数据融合的二三维地图展示方法 |
-
2019
- 2019-08-22 CN CN201910779407.1A patent/CN110502598A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104237921A (zh) * | 2014-09-23 | 2014-12-24 | 南京大学 | 基于北斗统一时空基准的智能位置服务装置 |
| CN105372683A (zh) * | 2015-03-31 | 2016-03-02 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种北斗二代与gps公用频点的实时信号接收处理系统 |
| CN108761574A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-11-06 | 中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司 | 基于多源信息融合的降雨量估算方法 |
| CN110136219A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-16 | 太原理工大学 | 一种基于多源数据融合的二三维地图展示方法 |
| CN110068655A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-07-30 | 中国科学院城市环境研究所 | 一种天空地一体化大气监测系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 胡璐锦等: "基于时空地理格网的空间数据融合方法", 《测绘与空间地理信息》 * |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110989886A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-10 | 广州海格星航信息科技有限公司 | 基于空间地图的三维空间网格选取方法及装置 |
| CN110989886B (zh) * | 2019-11-29 | 2022-05-27 | 广州海格星航信息科技有限公司 | 基于空间地图的三维空间网格选取方法及装置 |
| CN111541879A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-14 | 苏州颢裕智能科技有限公司 | 一种地理信息定位系统在社会面监控摄像机中应用的方法 |
| CN111865698A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-30 | 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所 | 一种基于地理信息的自治域级互联网拓扑可视化方法 |
| CN111865698B (zh) * | 2020-07-30 | 2023-10-17 | 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所 | 一种基于地理信息的自治域级互联网拓扑可视化方法 |
| CN113157831A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-07-23 | 北京旋极伏羲科技有限公司 | 一种基于时空网格数据的城市信息模型建模方法 |
| CN114090714B (zh) * | 2021-11-22 | 2022-04-29 | 中国矿业大学(北京) | 基于地理格网模型矿区生态演变大数据多尺度查询方法 |
| CN114090714A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-25 | 中国矿业大学(北京) | 基于地理格网模型矿区生态演变大数据多尺度查询方法 |
| CN114337790A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-04-12 | 江西理工大学 | 一种针对未知信号的陆空立体式定位系统及方法 |
| CN114337790B (zh) * | 2022-01-05 | 2024-03-29 | 江西理工大学 | 一种针对未知信号的陆空立体式定位系统及方法 |
| CN117312479A (zh) * | 2023-12-01 | 2023-12-29 | 星杓(成都)信息科技有限公司 | 一种基于北斗网格位置码的空间位置分析方法及系统 |
| CN117312479B (zh) * | 2023-12-01 | 2024-01-26 | 星杓(成都)信息科技有限公司 | 一种基于北斗网格位置码的空间位置分析方法及系统 |
| CN117388898A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心) | 一种融合多源数据分析的北斗定位系统 |
| CN117388898B (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-08 | 国家海洋局南海调查技术中心(国家海洋局南海浮标中心) | 一种融合多源数据分析的北斗定位系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110502598A (zh) | 智能自主定位与时空地理数据融合方法 | |
| CN107679229B (zh) | 城市三维建筑高精度空间大数据的综合采集及分析方法 | |
| CN110222911B (zh) | 一种卫星遥感与地面数据协同的雨量站网优化布局方法 | |
| CN101452072B (zh) | 一种用于土地监测的电子信息化系统及其方法 | |
| CN103745018B (zh) | 一种多平台点云数据融合方法 | |
| CN107526786A (zh) | 基于多源数据的地名地址数据整合的方法和系统 | |
| CN109978249A (zh) | 基于分区建模的人口数据空间化方法、系统及介质 | |
| CN110189405B (zh) | 一种顾及建筑物密度的实景三维建模方法 | |
| CN109916413A (zh) | 基于网格划分的道路匹配方法、系统、装置和存储介质 | |
| CN113780174A (zh) | 结合随机森林算法的高植被台风暴雨型滑坡识别方法 | |
| CN109168177A (zh) | 基于软采信令的经纬度回填方法 | |
| CN109741209A (zh) | 台风灾害下配电网多源数据融合方法、系统及存储介质 | |
| CN110807600A (zh) | 一种土壤侵蚀评估系统 | |
| CN110020224A (zh) | 地图兴趣点数据的关联方法、装置、设备及介质 | |
| CN107229682A (zh) | 一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法 | |
| CN114692236A (zh) | 一种面向大数据的国土空间规划底图底数处理方法 | |
| CN106056515A (zh) | 一种社区网格事件聚类特征的提取方法 | |
| CN114240098A (zh) | 一种基于多源数据的智慧园林监管及公园选址的方法 | |
| CN118094196A (zh) | 基于数据分析的土地利用规划方法及规划系统 | |
| CN113740882B (zh) | 利用qar/ads-b数据基于到达功率差的稳健gnss干扰源定位方法 | |
| CN114661744A (zh) | 一种基于深度学习的地形数据库更新方法及系统 | |
| CN106778547B (zh) | 遥感影像地物分类基准库的构建方法及装置 | |
| CN117517213A (zh) | 一种矿区土壤碳含量的采样方法 | |
| CN103246650B (zh) | 一种道路逻辑模型制作方法 | |
| CN103778564A (zh) | 一种设施农业气象预警轻量地理分析方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191126 |