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基于约束主曲线的GPS轨迹融合方法研究及应用的开题报告
一、选题背景
随着全球定位系统（GPS）技术的普及和发展，越来越多的人使用GPS设备记录他们的出行轨迹，并将这些轨迹存储到移动设备或云端服务器中。因此，在许多应用场景中，需要将不同来源的GPS轨迹数据进行融合，以获得更准确、更全面的出行历程。而GPS轨迹数据的融合需要考虑多种因素，并且如何准确地表示出行轨迹及如何保留轨迹数据的有效信息是融合的关键所在。
在现有的GPS轨迹融合方法中，一些方法只是简单地将所有轨迹数据进行组合，而忽略了对数据的有效性和准确性的考虑，因此无法获得准确和可靠的融合轨迹。同时，由于GPS设备本身存在精度误差和噪声信息，因此如何准确地重构出行轨迹是GPS轨迹融合方法的重要挑战。
为了解决这些问题，我们提出了一种基于约束主曲线的GPS轨迹融合方法，通过对每个GPS轨迹点进行约束，以获得更准确、更全面的出行轨迹。
二、研究内容
1.GPS轨迹数据预处理
GPS定位设备捕捉到的轨迹数据包括位置点和时间戳。在预处理阶段，我们将对数据进行滤波和纠偏，同时根据时间戳对数据进行排序。
2.约束主曲线生成
在生成约束主曲线时，我们将对每个GPS轨迹点进行约束，以获得更准确、更全面的出行轨迹。具体地，我们采用了基于贝塞尔曲线的方法来构建约束主曲线，其中每个主曲线点都与周围的GPS点相对应，以保留更多的信息。
3.轨迹数据融合
在融合阶段，我们将对所有GPS轨迹数据进行基于约束主曲线的重构。具体地，我们将采用基于Gibbs采样的蒙特卡洛方法，并利用约束主曲线来指导轨迹的生成和优化。
4.应用的实现
本研究将在Android平台上实现一个移动应用程序，其中用户可以记录其出行轨迹，并将记录保存到本地或云端服务器中。在使用期间，用户可以通过记录的轨迹对其出行历程进行分析和展示。
三、研究意义
1.提高GPS轨迹融合的精度和效率；
2.对移动设备上的出行活动进行准确和全面的分析；
3.将提供一个实用的移动应用程序，以帮助人们更好地理解自己的出行习惯和自己的行动轨迹。
四、进度安排
1.确定研究方法和理论，完成文献综述、研究方案的编写和详细的进度安排；
2.实现GPS轨迹数据的预处理和约束主曲线的生成，并设计蒙特卡洛方法来进行GPS轨迹融合；
3.根据实际场景和数据进行实验和结果的分析和验证；
4.实现移动应用程序的界面和功能，以便进行实际测试和应用。
五、预期成果
1.一篇学术论文，描述了基于约束主曲线的GPS轨迹融合方法和实现；
2.一个可以对GPS轨迹数据进行融合的移动应用程序；
3.一组实验结果和数据分析，以说明所提出的方法的有效性和优越性。
六、参考文献
1.HuaS,LiuW,LiangX.GPStrajectoryfusionbasedonrobustprincipalcomponentanalysisandfinite-volumeparticlefilter[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2018,67(8):7560-7571.
2.XieK,ChenJ,HuF.Real-timetrackingandfusionofmultimodepositioningdataunderurbanenvironment[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2017,18(10):2621-2633.
3.GaoY,ZhangY,LuX.Robusttrajectoryfusionforautonomousdriving[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2018,19(4):1171-1181.