基于運動狀態改變的GPS軌跡數據壓縮算法
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針對基于偏移量計算的軌跡數據壓縮算法中對于關鍵點的評估不足以及基于在線軌跡數據壓縮算法中累積誤差和對偏移量考慮不足的問題，提出一種基于運動狀態改變的在線全球定位系統（ GPS）軌跡數據壓縮算法——限定同步歐氏距離（SED）的閾值結合算法（SLTA）。該算法通過軌跡點的轉向角度大小和速度變化大小來評估軌跡點信息量的大??；同時用SED限制點的偏移量，以達到較好的信息保留度。實驗結果表明，SLTA的軌跡壓縮率能夠達到50%左右，與閾值結合算法（TA）相比，SLTA的平均SED誤差（5m以內）可以忽略不計；相對于基于偏移量計算的軌跡數據壓縮算法，SLTA的平均角度誤差最小（1.5°-2.3°），運行時間最穩定。SLTA能夠穩定有效地進行在線GPS軌跡數據壓縮。
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