2025年GPS轨迹异常处理模拟卷

2025年GPS轨迹异常处理模拟卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不是GPS卫星信号的主要误差来源？A.卫星星历误差B.接收机内部噪声C.电离层延迟D.天线安装倾斜2.在GPS轨迹数据中，突然出现位置坐标数值急剧增大或减小的现象，通常被称为？A.轨迹漂移B.位置跳变C.速度突变D.平滑度差3.适用于处理轨迹断裂（数据缺失）的方法是？A.高斯滤波B.中值滤波C.插值法D.奇异值分解4.基于统计学原理，通过设定阈值来识别异常值的方法通常属于？A.机器学习方法B.传统信号处理方法C.图像识别方法D.物理模型方法5.在车辆GPS轨迹监控中，常见的“幽灵轨迹”（GhostTrack）现象通常与哪种因素关联？A.卫星几何构型差B.基站信号干扰C.车辆高速行驶D.数据传输延迟6.使用卡尔曼滤波处理GPS轨迹数据，其主要目的是？A.完全消除所有误差B.平滑高频噪声，融合多源数据C.识别所有异常点D.增加轨迹数据量7.将轨迹数据中的异常值替换为其邻域内其他数据点的平均值，这种方法最可能是？A.移动平均滤波B.线性插值C.最小二乘法拟合D.数据清洗中的均值替换8.下列哪种坐标系统通常用于表示GPS接收机接收到的卫星信号原始观测值？A.WGS-84B.ECEFC.独立坐标系D.原始观测值坐标系（如NED）9.在进行轨迹数据质量评估时，除了位置精度，通常还会关注？A.轨迹的直线度B.轨迹的平滑度C.速度的大小D.时间戳的准确性10.将两段时间连续的轨迹数据连接起来，形成完整轨迹的过程，可以称为？A.轨迹拼接B.轨迹纠偏C.轨迹预测D.轨迹加密二、判断题（每题1分，共10分，请在括号内打√或×）1.GPS信号的多路径效应是指卫星信号经过电离层反射到达接收机。（）2.任何超出预设阈值的GPS数据点都应被视为异常点。（）3.使用线性插值可以很好地恢复轨迹中的短期断裂。（）4.GPS轨迹异常处理在测绘领域不重要，但在车辆监控领域非常重要。（）5.轨迹数据的平滑度越低，说明数据质量越好。（）6.基于机器学习的异常检测方法不需要先验知识。（）7.高斯滤波和中值滤波都属于非线性滤波方法。（）8.轨迹异常处理的目标是修正所有与实际运动不符的数据点。（）9.UTC时间与GPS时间存在固定的偏移量。（）10.轨迹异常处理是一个完全自动化的过程，不需要人工干预。（）三、简答题（每题5分，共20分）1.简述GPS信号传播过程中主要存在哪些误差类型，并说明其中至少两种误差对轨迹数据可能产生什么影响。2.描述两种不同的GPS轨迹异常类型，并简要说明如何通过可视化方法初步判断这些异常。3.解释什么是轨迹数据的平滑度，并列举至少两种可以提高轨迹平滑度的方法及其基本原理。4.在处理GPS轨迹数据时，进行数据清洗（异常处理）的重要性体现在哪些方面？四、分析题（共30分）1.（15分）假设你获得了一段车辆GPS轨迹数据，该数据记录了车辆每隔10秒的位置（经纬度）和速度。在分析这段数据时，你发现：*在时间点t=100s时，车辆位置坐标突然跳变到远离实际行驶路线的地点，随后在t=110s时又跳回接近正常路线的位置。*在时间点t=200s至t=210s期间，车辆速度数据显示为0，但根据常识判断此时车辆应仍在行驶。*在时间点t=300s时，车辆位置数据完全缺失。请分析上述三种现象分别可能是什么原因造成的（至少提出一种可能性），并针对每种现象，提出一种可能的处理或修正方法，并简述该方法的基本思路。2.（15分）简要阐述在一个典型的GPS轨迹异常检测与处理流程中，通常包含哪些主要步骤？对于每个步骤，说明其目的和可能使用的技术或方法。例如，可以包括数据预处理、异常识别、异常分类、异常处理、结果验证等环节。试卷答案一、选择题1.D2.B3.C4.B5.B6.B7.D8.D9.B10.A二、判断题1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.×三、简答题1.误差类型：主要包括卫星钟差、接收机钟差、大气延迟（电离层和对流层）、多路径效应、轨道误差（星历误差）、接收机位置误差等。影响：例如，大气延迟会导致测距误差，使定位点偏离真实位置；多路径效应会引入虚假信号，造成轨迹数据抖动或错误；轨道误差会使卫星位置信息不准确，从而影响计算出的地面点位。卫星钟差和接收机钟差影响测距的精度基础。2.异常类型1：位置跳变。可视化判断：在轨迹图上表现为点与点之间出现不连续的大距离跳跃，与车辆预期行驶路径明显不符。异常类型2：速度突变或停滞。可视化判断：在速度-时间图上表现为速度值出现瞬间急剧升高、降低或变为零，且与车辆实际状态不符；在轨迹图上可能表现为短时间内的异常弯曲或折点。3.平滑度：指轨迹线条的连续性和光滑程度，反映数据受随机噪声干扰的大小。提高方法1：高斯滤波（GaussianFiltering），原理：利用高斯函数对数据进行加权平均，给予近邻数据点更大权重，从而抑制高频噪声，使曲线变平滑。提高方法2：移动平均滤波（MovingAverageFiltering），原理：对数据序列中的每个点，取其及其周围邻近点的平均值作为该点的输出值，通过牺牲部分时间分辨率来平滑数据。4.重要性：保证数据质量，为后续分析（如路径规划、速度计算、里程统计）提供可靠依据；消除错误数据对结果造成的误导；满足不同应用场景对数据精度的要求（如高精度测绘、安全监控）；提升数据分析算法的效率和准确性。四、分析题1.分析与处理：*t=100s位置跳变：可能原因：信号丢失与重新锁定、短暂的强干扰、数据传输错误、粗差。处理方法：轨迹拼接/断点连接。思路：找到跳变前后的有效连续数据点，使用线性或曲线插值连接这两个点，或根据上下文轨迹趋势进行修正。*t=200s-210s速度为0：可能原因：信号丢失、数据错误、车辆短暂停靠（但与“应仍在行驶”矛盾）、算法计算偏差。处理方法：速度插值/修正。思路：如果认为是信号丢失，可用前后时间段的有效速度数据进行线性插值；如果认为是错误，可按前后速度趋势修正；如果存在短暂停靠可能，需结合具体应用场景判断是否保留或修正为0。*t=300s数据缺失：可能原因：信号丢失、数据传输中断、接收机故障、记录错误。处理方法：轨迹插值/断点填充。思路：使用t=300s前后有效时间点及其对应的位置数据，采用线性插值、样条插值等方法估算并填充缺失位置信息，形成连续轨迹。2.轨迹异常处理流程步骤与说明：*步骤1：数据预处理。目的：准备数据格式，便于后续处理。方法：数据清洗（去除明显错误）、格式转换（统一坐标/时间系统）、时间对齐、坐标转换（如地理坐标转平面坐标）。*步骤2：异常识别。目的：检测数据中偏离正常模式的点或段。方法：基于统计阈值（如标准差）、基于波形/形态特征（如平滑度指标）、基于机器学习模型（如孤立森林、聚类）、可视化检查。*步骤3：异常分类/定位。目的：判断异常的类型（跳变、断裂、噪声等）和位置。方法：根据识别结果，结合上下文信息或特定规则进行分类，精确定位异常区间。*步骤4：异常处理/修正。目的：根据异常类型和严重程度，采用适当方法进行处理。方法：插