用真实转弯平滑飞机GPS数据

我有历史飞机轨迹数据，数据点的间隔从1秒到1分钟不等。这些点通常会出现急转弯。我正在寻找对数据重新采样的最佳方法的建议，以生成更真实地表示所遵循路径的平滑路径（例如，每n秒点一次）。能够使用某些性能特征（例如方向变化率）参数化功能将非常有用

我知道卡尔曼滤波、贝塞尔曲线拟合、样条曲线等数据平滑算法。但是，您建议探索哪些算法作为生成平滑转弯的起点？

是一种通过一系列点近似拟合曲线的算法

生成的曲线的点数大大减少，并且其容错性是可配置的，因此您可以根据需要对其进行调整

一般而言：

• 较低的容错能力：点数越多，精确度越高，执行次数越少
• 更高的容错能力：点数更少，精确度更低，执行速度更快

一些有用的链接：

• A，是的

如果生成的曲线必须精确通过点，则需要插值算法而不是近似算法，但请记住，这些算法不会减少点计数

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一种非常好的插值样条线类型是。

有趣的问题。在这种情况下，如何定义平滑？取决于像每秒度数这样的转弯率？我有关于飞机类型的信息，所以它的潜在转弯率和爬升率。我也有速度和高度。数据已被清理，以删除任何可能错误的虚假点。我可以简单地编写一组模拟飞机本身的函数。但我很好奇，是否有其他的解决方案可以用来生成曲线。为什么要平滑它们？你总是用平滑来引入爱神。顺便说一句：每个GPS接收器都有一个“动态模型”设置，允许设置飞机模式（标准是多用途或自动）。因此，我认为，如果数据是用一个正确设置的GPS设备记录的，就不需要再进行冒烟了。此外，你应该在你的问题中添加删除答案的注释：“你想（平滑）插值”，而不是平滑。此外，我预计“急转弯”（可能是拐角）是线性插值的结果。这些急转弯不包含在原始数据中。（您可能看不到每个1s间隔包含20个位置的急转弯）.i expcect，sharp Turns是1分钟样本的线性插值结果。对于您的应用程序，请确保选择一个插值，其结果路径穿过您的位置。许多插值，如B样条插值，不会穿过点。