জিপিএসের অবস্থানের 2D যথার্থতা বাড়ানোর জন্য এটি গড় (ল্যাট, লম্বা) নমুনাগুলি কতটা বোধ করে?


23

বেশ কিছু জিপিএস অ্যাপ্লিকেশন, মত এই এক , অথবা এই এক অর্জন একাধিক (Lat, LON) একটি প্রদত্ত অবস্থান নমুনা অভিমানী যে GPS ইউনিট চলন্ত হয় না, এবং তারপর অনুক্রমে নমুনা গড়ে নিতে একটি "আরও ভালো গনা "2 ডি অবস্থান।

(আমরা এখানে উচ্চতা / উচ্চতার অবস্থান সম্পর্কে যত্ন নিই না!)

দ্বিতীয় অ্যাপ্লিকেশন ( জিপিএস অ্যাভারেজিং ) প্রতিটি নমুনার সাথে সম্পর্কিত নির্ভুলতার মান বর্তমান অবস্থানের জন্য ওজন হিসাবে ব্যবহার করে এবং ততক্ষণে সেই অনুযায়ী ওজনযুক্ত গড় গণনা করে। এটি গড় অবস্থানের নির্ভুলতার একটি অনুমানও সরবরাহ করে।

প্রশ্নাবলী:

1) সাধারণ জ্ঞান আমাদের বিশ্বাস করতে বাধ্য করে যে গড় গড় বৃদ্ধি হওয়া যথাযথতার দিকে পরিচালিত করতে পারে, তবে ফোনের মতো হ্যান্ডহেল্ড ইউনিটগুলির (যেমন ডিফারেনশাল জিপিএস ব্যবহার করে না এমন সাধারণ ডিভাইসগুলি) এটি কতটা বোধ করে ?

২) গড় অবস্থানের গণনা করার জন্য আপনি কি জিপিএস গড় গড়ের পদ্ধতির চেয়ে অন্য কোনও পদ্ধতির সুপারিশ করবেন ?

3) গড় অবস্থানের নির্ভুলতার একটি অনুমান কীভাবে গণনা করবেন?

৪) প্রদত্ত অবস্থানের একাধিক (ল্যাট, লম্বা) নমুনা অর্জন করে আরও ভাল 2 ডি পজিশন অর্জনের গড়ের চেয়ে আলাদা উপায় আছে কি ?


আপডেট 1: 2 হ্যান্ডহেল্ড জিপিএস ইউনিট (সনি ফোন মডেল এসটি 15 আই এবং এসটি 17 আই) সাথে আমার প্রাথমিক গবেষণার ফলাফল 4.5 ঘন্টা পরে একই পজিশনে 3 মি যথার্থতা ফিক্সগুলি নিম্নলিখিত তথ্য দিয়েছিল:

ST15i ফলাফল ST17i ফলাফল

=> এটি লক্ষণীয়ভাবে আকর্ষণীয় যে ফিক্সগুলির অনুমিত নির্ভুলতা 3 মিটার হওয়া সত্ত্বেও, এসটি 17 আই মডেলের মাঝারি / গড় থেকে 3 মিটারেরও বেশি পয়েন্ট ছিল।

=> এছাড়াও উল্লেখযোগ্য হল এসটি 15 আই মডেলের দ্রাঘিমাংশের একঘেয়েমি প্রবাহ।

(দ্রষ্টব্য যে ST15i এর চেয়ে বেশি সংবেদনশীল অ্যান্টেনা রয়েছে এসটি 17i এর চেয়েও আমি বিশ্লেষণ করতে পারলাম এটি এসটি 15i এর তুলনায় গড়ে আরও 3 টি উপগ্রহ ব্যবহার করেছে!)


আপডেট 2: আরও কিছু পরিসংখ্যান এবং সংখ্যা, এখনও একই ডেটাसेट থেকে

ST15i সংক্ষিপ্তসার ST17i সংক্ষিপ্তসার সম্মিলিত পি প্লট

=> ডেটা অবশ্যই স্বাভাবিক নয়

=> আমি ST15i এর মধ্যবর্তী অবস্থান এবং ST17i এর মধ্যবর্তী অবস্থানের মধ্যকার দূরত্বও গণনা করেছি: এটি 3 মিটার, যেন অধ্যয়নটি আমাদের সাথে খেলছে, যেহেতু ব্যবহৃত সমস্ত ফিক্সগুলির যথাযথতা 3 মিটার বা তারও বেশি ছিল। এটি প্রতিটি জিপিএস ইউনিটের যথার্থতা সম্পর্কে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একটি পরিচিত রেফারেন্স ব্যবহারের নীচের পরামর্শটি অবশ্যই স্পষ্ট করে!


2
ইদানীং প্রচুর সানস্পট ক্রিয়াকলাপ হয়েছেজিপিএস সিগন্যালে আয়নোস্ফিয়ারের প্রভাব দেওয়া , আমি অবাক হয়েছি যে আপনি নমুনা বেছে নেওয়ার তারিখটি পক্ষপাতদুষ্ট। অন্য কথায়, সম্ভবত আপনার 11 বছরেরও বেশি সময় প্রয়োজন - একটি সম্পূর্ণ সৌর চক্র
কर्क কুইকেনডাল

1
আপনি কি ক্যালিরিশনের জন্য ব্যবহার করতে পারেন এমন পরিচিত সঠিক স্থানাঙ্কের সাথে কোনও সিওআরএস বা অন্য কোনও জায়গার কাছাকাছি হবেন ? একটি ক্রমাঙ্কন অবস্থান ছাড়া, আমি অনুমান করি আপনি কেবল আরও ভাল নির্ভুলতা পেতে পারেন তবে আরও সঠিক নির্ভুলতা পাবেন না । আমি মনে করি আপনার চার্টগুলি দুর্দান্ত! আপনার যদি আরও ফলাফল থাকে তবে আমি মনে করি এখানে কেবল যুক্ত করা ভাল।
কर्क কুইকেনডাল

3
আপডেটগুলি আকর্ষণীয় এবং মূল্যবান। নোট, যদিও, অবশ্যই মধ্যমা থেকে দূরত্ব সাধারণত বিতরণ করা হবে না! দূরত্ব এমনকি নেতিবাচক হতে পারে না। যদি ড্রিফ্টটি বিভাজনযুক্ত স্বাভাবিক হয়, তবে তত্ত্বটি দূরত্বটি দেখায় ( মধ্যবর্তী স্থানে) একটি মাপানো চি বিতরণ থাকবে । সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে - যা চলাকালীন এখানে দেখানো মত ধরণের আপাত - আপনি উচ্চ ধনাত্মক টেম্পোরাল পারস্পরিক সম্পর্কের নিদর্শন দেখতে পাবেন। সুতরাং, হিস্টোগ্রাম এবং সম্ভাব্যতা প্লটগুলি আমাদের নতুন কিছু বলছে না।
whuber

2
সব সব, আমি একটি GPS অবস্থানের যথার্থতা সব intricacies বুঝতে শুরু করছি: এটা উপায় কি আমি প্রথম চিন্তা আর আরো জটিল। এটি আমাকে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি সম্পর্কে বিস্মিত করে তুলছে: সত্য অবস্থানকে একপাশে রেখে, এবং ভূখণ্ড জরিপের সময় আমরা নিয়মিত ফিরে আসতে পারি এমন একটি রেফ পয়েন্ট ব্যবহার করে, এটি কি সঠিক করার অর্থ দাঁড়ায় অর্থাৎ জরিপটির (লিনিয়ার আনুমানিকতার মাধ্যমে?) যথার্থতা বাড়িয়ে তুলবে? অবস্থানগুলি এবং / অথবা রেফারেন্স পয়েন্ট লোকেশনটির প্রবাহ অনুসারে পথ? উত্তরটি দ্রুত এবং সহজ না হলে এবং কেউ এটি এখানে পোস্ট না করে আমার পক্ষে তার জন্য একটি নতুন প্রশ্ন খোলা উচিত!
জন ডয়েসনেউ

3
(২) শক্তিশালী অস্থায়ী পারস্পরিক সম্পর্কের কারণে আমি অপেক্ষাকৃত স্বল্প সময়ের মধ্যে জন-স্বাভাবিকতা প্রত্যাশা করব, তবে দীর্ঘ সময় ধরে হিস্টোগ্রামগুলি প্রতিসম আকারের হয়ে উঠতে হবে এবং সম্ভবত স্বাভাবিকের সাথে প্রায় নিয়মিত হয়ে উঠবে (সাধারণ পরিচারক বহিরাগতদের সাথে কোনও সন্দেহ নেই)। সিগন্যালগুলি গ্রহণের জন্য অসুবিধাজনক অবস্থানগুলি কীভাবে সংকেতগুলির সাথে আপস করা হয় তার উপর নির্ভর করে এই সাধারণ নিয়মে ব্যতিক্রম উপস্থাপন করতে পারে। (1) (আগের মন্তব্যটি পুনরায় করুন) মনে হচ্ছে আপনি ডিফারেনশিয়াল সংশোধন :-) পুনরায় উদ্ভাবন করেছেন।
হোবার

উত্তর:


12

গড়বৃদ্ধি কেবল তখনই তাৎপর্যযুক্ত হয় যদি আপনি ধরে নেন যে আপনার অবস্থানের পরিমাপের "শব্দ" মোটামুটি প্রতিসাম্পত্য - প্রতিটি দিকে সমানভাবে বিতরণ করা হয়েছে। এটি হ'ল যে কোনও একটি পরিমাপের জন্য এটি কোনও নির্দিষ্ট দিক থেকে ভুল হওয়ার সমান সম্ভাবনা।

এটি সম্ভবত সম্ভব যে আপনি একটি শব্দ বিতরণ পেতে পারেন যা প্রতিসম নয় । উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার জিপিএস ডিভাইসটি নিয়মিতভাবে সমস্ত উপগ্রহের দূরত্বকে অবমূল্যায়ন করে এবং নির্দিষ্ট দিক থেকে আরও উপগ্রহ ব্যবহার করছে (সম্ভবত আপনি একটি খড়ের নীচে দাঁড়িয়ে আছেন), তবে সমস্ত পরিমাপ এতে পক্ষপাতদুষ্ট হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে অভিমুখ. এই উদাহরণস্বরূপ, গড়পড়তা সুস্পষ্টতা উন্নত করবে, তবে এটি আপনার পক্ষপাত সমস্যার সমাধান করবে না।

আমি জানি না যে এ জাতীয় অতিরিক্ত / অবমূল্যায়ন সাধারণ কিনা, তবে আমার সন্দেহ হয় যে এটি বেশিরভাগ ডিভাইসে গড়ের উপযোগিতা কমাতে যথেষ্ট যথেষ্ট হবে। সম্ভবত এটি একটি সামান্য পক্ষপাতিত্ব পরিচয় করিয়ে দিতে পারে, তবে যথার্থতা বৃদ্ধি এখনও নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করবে (উদাহরণস্বরূপ জিওচাচিংয়ের জন্য)।

আপনার 4 টি প্রশ্ন সম্পর্কিত:

  1. অতিরিক্ত পরিমাপের জন্য অপেক্ষা করে এক জায়গায় দাঁড়িয়ে কাটিয়ে ওঠা সময়ের সাথে আপনি নির্ভরযোগ্যতার কতটা মূল্যবান তা নির্ভর করে।
  2. এই অ্যাপ্লিকেশনটিতে এটির পদ্ধতিটি উল্লেখ করা হয়নি তবে এটি সম্ভবত সাধারণ গড় ব্যবহার করে। মিডিয়ান গ্রহণ করা আরও নির্ভরযোগ্য হতে পারে তবে গোলমাল বিতরণটি না জেনে এটি বলা শক্ত হবে। আমি গাউসী আওয়াজ অনুমান করব, যদি আপনি যথেষ্ট পরিমাপ পান তবে সেগুলি প্রায় একই রকম হবে। একাধিক ডিভাইস ব্যবহার করা, প্রতিটি ডিভাইসের সাথে অনেকগুলি পরিমাপ করা এবং তারপরে পুরো সেটটি গড় করা আরও ভাল পদ্ধতি হতে পারে। এটি ডিভাইস-ভিত্তিক পক্ষপাতিত্বগুলি সরিয়ে ফেলবে, তবে স্পষ্টতই তাড়াতাড়ি করা বা সহজ হওয়া সহজ হবে না (যদি আপনার ডিভাইসগুলি নিজেরাই গড় গড়ে তোলে, তবে আপনি কেবল গড় গড় করতে পারবেন - একই ফলাফল)।
  3. আপনি কেবল নির্ভুলতার অনুমান করতে পারেন, পক্ষপাত নয়। যদি আপনি গাউসির শব্দটি ধরে নেন তবে আপনি নিজের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির ভিত্তিতে আপনার অনুমানের (গড়) প্রায় কাছাকাছি একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করতে পারেন । এই লাইভের কয়েকটি ইউনিট (উপগ্রহের সংখ্যার ভিত্তিতে), এবং আপনার অবস্থানের চারপাশে একটি বৃত্ত দ্বারা আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানকে উপস্থাপন করে।
  4. আপনার ডিভাইসটি যে নির্দিষ্ট পদ্ধতিগত ত্রুটিগুলি তৈরি করে তা আপনি যদি না জানেন তবে সম্ভবত না। দেখুন 2।

2
+ 1 - ভাল বিশ্লেষণ এবং পরামর্শ। তবে মনে রাখবেন যে গোলমালের অসম্পূর্ণতা এবং পক্ষপাতের অভাব ভিন্ন জিনিস: নয়েজ বিতরণ নীতিগতভাবে দৃ strongly়ভাবে অসম্পূর্ণ হতে পারে এবং এখনও সঠিক হতে পারে। (4) সম্পর্কিত, আরও বেশি পন্থাগুলি পাওয়া যায় যখন কেউ প্রশংসা করে যে "শব্দ" এর একটি উপাদান রয়েছে যা সময়ের সাথে ইতিবাচকভাবে সংযুক্ত থাকে (একটি ধীরে ধীরে চলমান "প্রবাহ")। এর থেকে বোঝা যায় যে সংশোধনগুলি প্রাপ্তির মধ্যে বেশিক্ষণ অপেক্ষা করা গড়ের যথার্থতার উন্নতি করতে পারে। এটি এও বোঝায় যে সংক্ষিপ্ত সিরিজের সংশোধন থেকে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি আনুমানিকভাবে নির্ভুলতার উপর নির্ভর করে।
whuber

1
ধন্যবাদ নট ১০১, আপনারা যে উত্তরটি প্রত্যাশা করেছিলেন এটিই ছিল এবং এটি আমার চিন্তার বিষয়টি নিশ্চিত করেছে, বিশেষত এখানে জিপিএসের নির্ভুলতা সম্পর্কে কিছু চমৎকার নিবন্ধ সন্ধান ও পড়ার পরে । আমি বুঝতে পেরেছি যে সমস্ত কিছু আসলে আমার নিজের জিপিএসের বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত এবং অন্যান্য জিপিএস চিপ এবং নির্মাতাদের সাথে জিনিসগুলি পরিবর্তন হতে পারে। আমার ধারণা আমি আমার অনুমানগুলি নিশ্চিত করার জন্য বেশ কয়েকটি দিনের মধ্যে সম্ভব হলে সংশোধন করার বিশাল একটি ডেটাসেট সংগ্রহ করার চেষ্টা করব।
জন ডয়েসনেউ

1
@ শুভ আকর্ষণীয় বিষয়। আমি ধরে নিচ্ছি আপনি জিপিএস প্রবাহের কথা বলছেন ? যদি তা হয় তবে তা একঘেয়েভাবে ঘটে এমন কিছু, বা নতুন উপগ্রহ যখন দেখা যায় তখন কিছুটা ঠিক তখনই ঘটে? আমি বলতে চাইছি, যদি এটি একঘেয়ে হয়, তবে আপনি যতক্ষণ এক জায়গায় দাঁড়াবেন, আপনার গড়টিও তত বাড়তে থাকবে। আপনি কীভাবে এই হিসাব করবেন?
nnot101

1
@ জনডোইসনেউ: একটি পরীক্ষাটি দুর্দান্ত ধারণা বলে মনে হচ্ছে। আমার উপলব্ধিটি হ'ল যেহেতু সমস্ত ডেটা পয়েন্ট একই ডিস্ট্রিবিউশন থেকে আঁকা (যদি আপনি প্রবাহ সম্পর্কে হোয়াইট পয়েন্টের জন্য অ্যাকাউন্ট করেন), তবে পৃথক পরিমাপের মধ্যে অনিশ্চয়তা পরিমাপের মধ্যে অনিশ্চয়তার অনুরূপ হতে চলেছে এবং আপনি আরও বা কম কিছু করতে পারেন প্রতিটি পৃথক পরিমাপের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যাসার্ধকে উপেক্ষা করুন এবং পুরো ডেটা সেটের জন্য একটি নতুন গণনা করুন।
nnot101

1
@ না, আপনার সর্বশেষ মন্তব্যে এগুলি দুর্দান্ত প্রশ্ন। সংক্ষেপে, আমরা ত্রুটিটিকে এলোমেলো প্রক্রিয়া হিসাবে দেখতে পারি, তবে সময় মতো এটি ধারাবাহিকভাবে অনুমান করার দরকার নেই: আপনার পরামর্শ অনুসারে এতে ঝাঁপ দিতে পারে। জিপিএসটি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে দীর্ঘ সময় ধরে, একটি নিরবচ্ছিন্ন স্থানে ত্রুটি গড়ে শূন্যের বাইরে চলে যায়। (মহাদেশীয় প্রবাহের হার নির্ধারণের জন্য স্থিরকেন্দ্রগুলিতে দীর্ঘমেয়াদী পাঠ গ্রহণের যৌক্তিকতা এটিই যুক্তি)) "বামন" ত্রুটি প্রক্রিয়াটির একটি ইতিবাচক স্বতঃসংশ্লিষ্ট উপাদান। স্বতঃসংশ্লিষ্টকরণ মানে ত্রুটিগুলি তত্ক্ষণাত্ গড় বের হয় না তবে শেষ পর্যন্ত তাদের উচিত।
whuber

-2

একটি পরিচিত স্থানে দুটি সহ অভিন্ন জিপিএস ডিভাইস ব্যবহার করে। আপনি কি প্রতিটি জিপিএস পড়ার জন্য ত্রুটিটি কাজ করতে এবং দ্বিতীয় জিপিএস ইউনিটে সেই ত্রুটি ডেটাটি পাস করে ডেটা সংশোধন করতে ব্যবহার করতে পারবেন না?


3
এটি কি একটি মন্তব্য বা এটি একটি নতুন প্রশ্ন? যদি তা হয় তবে দয়া করে এখানে পোস্ট তৈরির বিষয়ে গাইডেন্সের জন্য আমাদের সহায়তা কেন্দ্রের পরামর্শ নিন । যদি এটি উত্তর হিসাবে অভিযুক্ত হয় তবে আপনি কি পুরো ব্যাখ্যাটি দেওয়ার জন্য এটি বাড়িয়ে তুলতে আপত্তি করবেন?
whuber
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.