複数の地理的センサの読み取りでのノイズの補正

Question

誤差の値が不明な地理的な場所のリストと、実際の場所に近い公共の訂正が少ないデータベース（のほとんどがの信頼性が高い）正しい位置を最も正確に近似するためにすべての補正を考慮するアルゴリズム？

静止座標とセンサーの読み取り値の両方にノイズがあるため、地理的なチェックインの問題に似ています。ノイズをモデル化し、最も可能性の高い値を計算する、複数のノイズの多いセンサーの既知の問題を思い出させますが、私はその解決策を思い出しません。

すべての座標は、geography::POINTタイプとしてSQL Server 2008に格納されているため、そのプラットフォーム用の効率的なソリューションが最も役立ちます。

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明確化：座標は時間的ではありません。各測定値は、繰り返し測定のない独自のセンサーから得られます。

Answer 1

SQL Server 2008でそれを実装する方法がわかりませんが、良いアルゴリズムはhttp://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter（http://www.developerstation.org/2011/09/kalman-filter-for-dummies-tutorials.html参照）です。 SQL Serverから、空間インデックスを使用すると便利かもしれない実装では

- 例えば参照​​

もう一つの興味深いリソースがSQL Serverで空間的なサポートをregargindはhttp://www.jasonfollas.com/blog/archive/2008/03/14/sql-server-2008-spatial-data-part-1.aspx

が、Cでのいくつかのアプリケーションでありますカルマンフィルタはhttp://interactive-matter.eu/2009/12/filtering-sensor-data-with-a-kalman-filter/

EDITを参照してください - コメントどおり：

それは考慮にホワイトノイズを要するだけでなく、時間相関の誤差を考慮していないだけでカルマン・フィルタの修正版を使用するより多くの意味を作ることができる要件に応じて - 例えば参照http://hss.ulb.uni-bonn.de/2011/2605/2605.pdf

EDIT 2 - 明確化した後OP：

あなたのシナリオでは、何とかノイズの少ない公共の場所以外の何かのエラーを推測することはできません...あなたはノイズを意識した統計的アルゴリズムを使用することができます...あなたは3,5最も近い座標（空間的サポートに関するリンクを参照してください）を測定し、磁気ワンドに似た例を測定してください...別のオプションは、エラーを適用することですまたは訂正三角測量に似違いに重み付けをすることによってなど

EDIT 3

- OPからのコメントの後：

このようなアルゴリズムの1つは、点集合の最小重量-三角測量で... http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum-weight_triangulationを参照し、 http://code.google.com/p/minimum-weight-triangulator/