Аппроксимация корреляционной функции скорости транспортного средства по GPS/GLONASS-данным
Автор: Яшина М.В., Таташев А.Г., Фомина М.Ю.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 1 (49) т.13, 2021 года.
Бесплатный доступ
В настоящей работе разработан подход к анализу данных о перемещении автотранспортного средства, получаемых в результате измерений, которые проводятся с помощью спутниковой навигационной системы. При использовании предлагаемого подхода скорость автотранспортного средства рассматривается как стационарный случайный процесс, корреляционная функция которого принадлежит к одному из заданных классов. По результатам мониторинга выбирается значение параметра корреляционной функции, которое в определённом смысле наилучшим образом соответствует результатам измерений. Решается также задача в определённом смысле оптимального выбора длительности интервала усреднения получаемых в результате мониторинга значений скорости, при этом учитывается, насколько при выбранной длительности интервала усреднения выборочная полученная корреляционная функция скорости соответствует корреляционной функции из гипотетического класса при выбранном значении параметра.
Спутниковые навигационные системы, мониторинг движения автомобиля, стационарный случайный процесс, статистический анализ, корреляционный анализ
Короткий адрес: https://sciup.org/142229704
IDR: 142229704
Список литературы Аппроксимация корреляционной функции скорости транспортного средства по GPS/GLONASS-данным
- Yashina M.V., Dotkulova A.S., Susoev N.P., Fomina M.J. Incommunication measurements for model validation of the follow-the leader model // 2019 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. 2019. P. 1-7.
- Буслаев А.П., Городничев М.Г., Яшина М.В. Интеллектуальные системы: SSHD-мониторинг многополосного движения и автоматическая обработка информации о трафике: учебное пособие. Москва: МТУСИ, 2012. C. 100.
- Buslaev A.P., Yashina M.V., Volkov M.M. Algorithmic and software aspects of information system implementation for road maintenance management // International Conference on Dependability and Complex Systems. 2015. P. 65-74.
- Volkov M.M., Yashina M.V. Modern information and communication approaches to traffic monitoring // Recent advances in mathematics. Proceedings of the 2015 International Conference on Pure Mathematics, Applied Mathematics and Computational Methods. 2015. P. 167-169.
- Buslaev D.A., Yashina M.V., Tatashev A.G., Susoev N.P. Algorithm for Improving of Geo-Location Accuracy in Distributed Monitoring Mobile Systems of Traffic Flow Characteristics // 2020 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. 2020. P. 1-6.
- Greenshilds D.B. A study in highway capacity // Proceed. Highway Research Board. 1934. V. 14. P. 448-477.
- Treiber M., Hennecke A., Helbing D. Congested traffic states in empirical observations and microscopic simulations // Physical review E. 2000. V. 62, N 2. P. 1805-1824.
- Haigen Min, Xin Wu, Chaoyi Cheng, Xiangmo Zhao. Kinematic and dynamical vehicle model-assisted global positioning method for autonomous vehicles with low-cost GPS/camera/in-vehicle Sensors // Sensors. 2019. V. 19. P. 5430.
- Розанов Ю.А. Введение в теорию случайных процессов. Москва: Наука, 1982. 128 c.
- Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. 5-е изд. Москва: Финансы и статистика, 2006. 656 c.
