CN110502598A - 智能自主定位与时空地理数据融合方法 - Google Patents
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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。
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