Título: | Análisis de comparación de filtros de reducción de ruidos para trayectorias GPS. |
Autores: | Zamora Arcentales, Evelyn Lucero ; Jaramillo Parrales, Mario Alejandro |
Tipo de documento: | texto impreso |
Editorial: | Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2020-09-01T04:25:45Z |
Nota general: | openAccess |
Idiomas: | Español |
Palabras clave: | Ingeniería en Sistemas Computacionales , Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas , Proyectos - Ingeniería en Sistemas Computacionales |
Resumen: |
PDF En este proyecto se presentan los algoritmos: Filtro de Kalman Estándar, Filtro de Kalman Extendido y Filtro de Media, para estudiar el problema de ruido que existe en las trayectorias GPS. Para el análisis de los mismos, se realizó un estudio, para su posterior implementación usando la metodología de desarrollo de software tradicional. Para la comprobación de la efectividad de los algoritmos se realizó la comparación de los resultados de la ejecución de los algoritmos sobre la base de trayectorias de Guayaquil/no Lineal y Brasil/Lineal para verificar la calidad de los filtros de corrección de ruido se usó los indicadores de medición; mínimo, máximo, media y análisis estadísticos descriptivos como el conteo de puntos variados con sus porcentajes de variación y ganancia, para que los filtros de Kalman Estándar, Kalman Extendido y Media presenten un mejor nivel de reducción de ruido. In this project the algorithms: Standard Kalman Filter, Extended Kalman Filter and Media Filter are presented, to study the noise problem that exists in GPS trajectories. For their analysis, a study was carried out, for their subsequent implementation using the traditional software development methodology. To verify the precision of the algorithms, the comparison of the results of the execution of the algorithms on the basis of trajectories of Guayaquil/lineal and Brazil/no lineal was carried out to verify the quality of the noise correction filters, the measurement indicators were used; minimum, maximum, means and descriptive statistical analyzes such as the count of points varied with their percentages of variation and gain, so that the filters of Standard Kalman, Extended Kalman and Average present a better level of noise reduction. |
En línea: | http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/48978 |
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Estado |
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ningún ejemplar |