[發明專利]一種基于長短時記憶網絡LSTM的GPS數據重構方法

在審

• 申請號: 201810140150.0
• 申請日: 2018-02-11
• 公開（公告）號: CN108446324A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發明（設計）人: 張家波;王超凡;張祖凡;李哲
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅;陳棟梁

1.一種基于長短時記憶網絡LSTM的GPS數據重構方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1)、搭建基于Android系統的GPS數據采集平臺，讀取藍牙GPS傳感器的數據并解析；

步驟2)、駕駛車輛上路以不同的車速通過不同的路段，采集車輛GPS實測數據，并將數據整理歸類，分為高精度定位數據和低精度定位數據；

步驟3)、選取步驟2)的高精度定位數據作為特征向量來訓練長短時記憶LSTM網絡，構建預測模型；

步驟4)、選取步驟2)的低精度定位數據，利用已訓練的長短時記憶LSTM網絡預測經緯度，重構GPS數據。

2.根據權利要求1所述的基于長短時記憶網絡LSTM的GPS數據重構方法，其特征在于，所述步驟1)中基于Android系統，以藍牙串口的方式讀取GPS傳感器的廣播信息，首先將原始的協議幀存為多維字符串數組a[M][N]，M表示該數組的行數，N表示該數組的列數，然后根據NMEA-0183協議標準依次匹配字符串a[0]，匹配到對應的字段，進行相應的解析實時的顯示并存至本地。

3.根據權利要求1所述的基于長短時記憶網絡LSTM的GPS數據重構方法，其特征在于，所述步驟2)中，將GPS藍牙傳感器固定在車內，通過包括高速公路，山區道路，城市道路，商圈道路在內的不同的路段，采集車輛行駛過程中的GPS數據，包括經度、緯度、方向、速度及精度因子；然后將數據分類，參照水平精度因子HDOP，HDOP<＝1的數據歸類為高精度的GPS數據，HDOP>1的數據歸類為低精度的GPS數據。

4.根據權利要求1所述的基于長短時記憶網絡LSTM的GPS數據重構方法，其特征在于，所述步驟3)選取高精度GPS數據中連續四個時刻t₁、t₂、t₃、t₄，每個時刻的經度α_i，緯度β_i，速度V_i，方向θ_i，加速度a_i，其中i表示第i個時刻，作為單個樣本的特征輸入LSTM網絡，來進行參數訓練，假設選取N個樣本，則第n個單個樣本的特征矩陣S_n如下所示

這里定義N個樣本訓練過程中的損失函數為

其中α、β為LSTM網絡預測出的經度、緯度，α₀、β₀為實際精確的經度，緯度。

5.根據權利要求1-4之一所述的基于長短時記憶網絡LSTM的GPS數據重構方法，其特征在于，所述步驟1)搭載GPS數據采集平臺，具體包括步驟：

步驟ⅰ、搜索連接藍牙GPS傳感器：

Android設備以客戶端的角色主動連接藍牙模塊的傳感器，軟件實施流程如下：

1.使用registerReceiver注冊BroadcastReceiver來獲取藍牙狀態、搜索設備等消息；

2.使用BlueAdatper的搜索；

3.在BroadcastReceiver的onReceive()里取得搜索所得的藍牙設備信息；

4.通過設備的MAC地址來建立一個BluetoothDevice對象；

5.由BluetoothDevice衍生出BluetoothSocket，準備SOCKET來讀寫設備；

6.通過BluetoothSocket的createRfcommSocketToServiceRecord()方法來選擇連接的協議/服務；

7.連接之后，使用BluetoothSocket的getInputStream()讀藍牙設備的數據。

步驟ⅱ、解析原始GPS數據存至本地。

6.根據權利要求4所述的基于長短時記憶網絡LSTM的GPS數據重構方法，其特征在于，所述步驟4)用已訓練的LSTM網絡預測經緯度，具體實施步驟如下：

若車輛經過短暫的“城市峽谷”，或衛星信號被建筑物短時間遮擋造成GPS定位飄逸，水平定位精度HDOP>1，這種情況下，根據連續前4秒中的樣本數據特征，代入LSTM網絡預測第5秒的GPS數據，從而糾正第5秒所測的經緯度誤差，若第6秒仍發生GPS定位漂移，則根據第2，3，4，5秒的數據來糾正第6秒的經緯度，直到衛星信號恢復正常；最終根據糾正過的GPS點的經緯度和高精度的GPS經緯度結合重構GPS數據。