1、“.....几何图形遗传算法只充分考虑道路的形状而忽略了路段之间的关联性。概率算法在采样点位置定义置信区域并考虑不同导航传感器传输数据模式的影响。先进算法充分结合拓扑和概率，典型算法有卡尔曼滤波器模糊逻辑还包括拨打测试数据路测数据最小化路测数据以及数据等。由于用户运动随机性和局限性，指纹库中的数据无法覆盖所有的区域，所以需要利用这些准确的数据来训练传播模型，获得最逼近真实无线环境的传播模型，利用该模型计算所有栅格里面各小区的强度，然后补充到指纹库中，使指纹库中的数据可以覆盖全网区域。基于指纹定位分成基于测距及非测距定位两大类，基于测距定位具体探讨室外指纹定位研究中隐马尔科夫模型的应用概率论论文度指示，般又分为距离路径衰减模型法高精度地图仿真和位置指纹匹配法等......”。

2、“.....成本较大，难以大规模推广应用。有些易受环境信号等干扰影响定位效果。近些年，些学者将最近邻人工神经网络决策树贝叶斯等机器学习引入定位中。上述技术仍存在值选择大量训练数据获取及训练成本绝对独立特征选取等难题。回填。依照关联部分获得的关联记录，把对应的数据中的精确位信区域并考虑不同导航传感器传输数据模式的影响。先进算法充分结合拓扑和概率，典型算法有卡尔曼滤波器模糊逻辑多元假设和隐马尔可夫模型。然而地图匹配需要经常考虑复杂路网下的双向交通情况。道路用户指纹匹配地图的算法研究全量号码回填数据与数据的关联主要基于和将同时间同地点和同用户的数据和数据联系起来，并回填必要的率基于和提出的转移概率模型受制于候选点相互之间的路径距离与定位点之间大圆距离的差值，在此基础上，进步考虑相邻指纹定位候选点的时间间隔，以及候选点之间大圆距离的差值......”。

3、“.....可以得到新的转移概率。式中，候选点之间的路径距离，候选点之间的大圆距离和路网道路∆候隐马尔科夫模型构建观测概率在基于方法中，地图匹配中每个定位点与位于预设误差半径内的基于浙江指纹定位结果置信水平，主城区预设误差半径为所有候选路段关联。每个定位点被看作是个观测状态，并且每个候选路段都表示为个隐藏状态。更具体地说，个隐藏状态代表个候选点，即候选路段上与观测位置最接近的点。每个隐藏状态被赋予个观测概率，它表示每个隐藏状态表示的候选点是真实位置时所产生的位数据。在全量号码回填及指纹定位基础上，进步地基于单据中链接过滤出特定的和内容及用户标识。例如为的用户可以还原为个滴滴打车司机端或者乘客端真实用户，从关联的数据和字段，以及的识别，最后利用隐马尔可夫模型和维特比算法完成用户定位修正和地图匹配，测试验证表明，新算法道路匹配率达到以上......”。

4、“.....然而由于信号瑞利衰落频繁切换上下行干扰等因素会造成定位数据误差大无效点较多路网匹配难等问题。该方法综合基于深度包检测技术和字段，以及的和字段中提取该用户经纬度。进步通过经纬度转换可以获取高置信度经纬度。同时，该用户全量指纹定位数据也可能包含等经纬度。基于互联网出行数据修正的道路速度过滤。在基于过滤的道路用户选取基础上，进步利用定位经纬度值及时间戳，得到任意两点间速行数据获取为进步修正电子地图中道路等级速度限制，并充分考虑道路实时拥堵对速度的影响。基于高德接口，按粒度抓取高德地图道路拥堵度，并按时间道路，拥堵情况存储，作为道路等级信息标签的速度修正依据并录入数据库。例如绿色路段为道路限制速度的，黄色路段为拥堵路段，速度为道路速度限制速度的......”。

5、“.....速度为道路限制速度的。定位数据预处理在电子地图匹探讨室外指纹定位研究中隐马尔科夫模型的应用概率论论文和字段中提取该用户经纬度。进步通过经纬度转换可以获取高置信度经纬度。同时，该用户全量指纹定位数据也可能包含等经纬度。基于互联网出行数据修正的道路速度过滤。在基于过滤的道路用户选取基础上，进步利用定位经纬度值及时间戳，得到任意两点间速度值。通过与基于互联网出行数据修正的道路速度比较，如果速度大于阈值，则该用户不可能为道路用德接口，按粒度抓取高德地图道路拥堵度，并按时间道路，拥堵情况存储，作为道路等级信息标签的速度修正依据并录入数据库。例如绿色路段为道路限制速度的，黄色路段为拥堵路段，速度为道路速度限制速度的，红色路段或者深红色路段为拥堵路段，速度为道路限制速度的。定位数据预处理在电子地图匹配前，应当对定位数据进行预处理，以提高匹配效率及有效性......”。

6、“.....为式中测量距离标准差定位点与候选点，大圆距离，在低纬度较短距离内，可以近似为维平面上的欧式距离。转移概率基于和提出的转移概率模型受制于候选点相互之间的路径距离与定位点之间大圆距离的差值，在此基础上，进步考虑相邻指纹定位候选点的时间间隔，以及候选点之间大圆距离的差值，基于道路网互联网企业利用电信运营商的网络向用户提供各种应用服务上报经纬度互联网路网及拥堵数据，结合隐马尔科夫模型，较大幅度提升指纹定位地图匹配准确性问题，可用于道路用户分离及用户精准定位。研究背景如今，用户大量使用基于位置服务的，并和服务供应商共享他们的位置数据。互联网出行数据获取为进步修正电子地图中道路等级速度限制，并充分考虑道路实时拥堵对速度的影响。基于值。通过与基于互联网出行数据修正的道路速度比较，如果速度大于阈值，则该用户不可能为道路用户......”。

7、“.....摘要综合采用全量详单数据互联网实时出行数据隐马尔可夫模型和维特比算法，提出种新的指纹定位方法。在号码回填和指纹定位基础上，首先在数据特定的中提取经纬度，然后结合互联网实时出行数据完成道路用前，应当对定位数据进行预处理，以提高匹配效率及有效性。具体步骤如下选取疑似道路用户指纹定位数据。在全量号码回填及指纹定位基础上，进步地基于单据中链接过滤出特定的和内容及用户标识。例如为的用户可以还原为个滴滴打车司机端或者乘客端真实用户，从关联的数据上点之间的行驶距离时间最短的理论，可以得到新的转移概率。式中，候选点之间的路径距离，候选点之间的大圆距离和路网道路∆候选点之间的时间间隔描述路径距离和大圆的差值评估方法为维特比算法轨迹匹配真实世界中，道路用户通常根据目的地以及始发地优先选择费时尽可能少的路线，则整体概率......”。

8、“.....互联网探讨室外指纹定位研究中隐马尔科夫模型的应用概率论论文个候选路段都表示为个隐藏状态。更具体地说，个隐藏状态代表个候选点，即候选路段上与观测位置最接近的点。每个隐藏状态被赋予个观测概率，它表示每个隐藏状态表示的候选点是真实位置时所产生的观测状态的条件概率。观测概率取决于自身与定位点之间的距离。直观地看，离定位点较远的候选点观测概率更低。在真实状态下，定位点与候选点之间的距离存在测量误差，般假设为零均值高斯分布。对于给定的定位点元假设和隐马尔可夫模型。然而地图匹配需要经常考虑复杂路网下的双向交通情况。道路用户指纹匹配地图的算法研究全量号码回填数据与数据的关联主要基于和将同时间同地点和同用户的数据和数据联系起来，并回填必要的信令字段和业务字段。般分为关联关联和关联种主要方式。每种关联的方式有抵达时间抵达时间差抵达角等。基于非测距定位主要有接收信号强度指示......”。

9、“.....上述技术有些需要专门设备，成本较大，难以大规模推广应用。有些易受环境信号等干扰影响定位效果。近些年，些学者将最近邻人工神经网络决策树贝叶斯等机器学习引入定位中。上述技术仍存在值选择大量训练数据获取及训练成本绝信息提交到存贮感知数据的表中，顺利完成数据以及数据的关联工作。全量指纹定位根据协议规定，智能手机客户端在规定周期类上报当前小区的信号强度样本数值和经纬度，并且在不同位置上报样本数值也不相同，这种信息的集合，定义为指纹库。手机上报能力与手机终端软硬件版本运营商网络等因素相关，浙江联通网络统计中约有的终端上报比例。指纹库中的数据来令字段和业务字段。般分为关联关联和关联种主要方式。每种关联的不同之处在于数据各不相同，分别是数据数据以及数据。般分为预处理关联回填个主要过程......”。