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Klassifizierung und Analyse von Indikatoren zur Bewertung der absoluten Positionierungsgenauigkeit
Zusammenfassung: Mit der Entwicklung der Positionierungstechnologie sind Indikatoren zur Bewertung der absoluten Positionierungsgenauigkeit zu einem wichtigen Instrument zur Bewertung der Leistung von Positionierungssystemen geworden. In diesem Artikel werden Indikatoren zur Bewertung der absoluten Positionierungsgenauigkeit klassifiziert und analysiert sowie Codebeispiele in tatsächlichen Szenarien angegeben.
2.1 Indikatoren für Positionierungsfehler
Indikatoren für Positionierungsfehler bewerten hauptsächlich die Beziehung zwischen Positionierungsergebnissen und die tatsächliche Positionsabweichung. Zu den üblichen Positionierungsfehler-bezogenen Indikatoren gehören der mittlere Positionsfehler (MPE), der mittlere quadratische Fehler (RMSE), der maximale Positionsfehler (MPE) usw. Diese Indikatoren können die Genauigkeit der Positionierungsergebnisse intuitiv widerspiegeln.
2.2 Indikatoren im Zusammenhang mit der Rechenkomplexität
Indikatoren im Zusammenhang mit der Rechenkomplexität bewerten hauptsächlich die Recheneffizienz des Positionierungsalgorithmus. Zu den gängigen Indikatoren für die Rechenkomplexität gehören Rechenzeit, Speicherplatz und Energieverbrauch. Diese Indikatoren sind besonders wichtig für Echtzeit-Positionierungssysteme und können sich direkt auf deren Stabilität und Zuverlässigkeit auswirken.
2.3 Indikatoren für die Anpassungsfähigkeit an die Umwelt
Indikatoren für die Anpassungsfähigkeit an die Umwelt bewerten hauptsächlich die Leistung des Positionierungssystems unter verschiedenen Umgebungsbedingungen. Zu den üblichen Indikatoren für die Anpassungsfähigkeit an die Umgebung gehören Änderungen des Positionierungsfehlers unter verschiedenen Umgebungsbedingungen, die Fähigkeit zur Entstörung und die Unterdrückung von Mehrwegeeffekten. Diese Indikatoren können uns bei der Auswahl eines Positionierungssystems helfen, das für verschiedene Szenarien geeignet ist.
# 导入必要的模块 import numpy as np # 真实位置 true_position = np.array([30.0, 120.0]) # 定位结果 estimated_position = np.array([30.5, 121.0]) # 计算平均定位误差 mpe = np.mean(np.abs(estimated_position - true_position)) print("平均定位误差:", mpe) # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(estimated_position - true_position))) print("均方根误差:", rmse) # 计算最大定位误差 mpe = np.max(np.abs(estimated_position - true_position)) print("最大定位误差:", mpe)
Im obigen Code geben wir zunächst die tatsächliche Position und die Positionierungsergebnisse an und berechnen den durchschnittlichen Positionierungsfehler, den quadratischen Mittelfehler und den maximalen Positionierungsfehler mithilfe relevanter Formeln. Diese Indikatoren spiegeln direkt die Präzision und Genauigkeit des Positionierungssystems wider.
Referenzen:
[1] Zhang, K., Sui, Q., & Bi, Y. (2017) A Review on Localization Strategies for Wireless Sensor Networks (Basel, Schweiz), 17(6) , 1303.
[2] LaMarca, A., & Chawathe, Y. (2005) Location Systems: An Introduction to the Technology Behind GPS Synthesis Lectures on Mobile and Pervasive Computing, 1(1), 1-56.
3] Li, C., Luo, Y., Wang, Z. J., Zhang, P., & Song, H. (2019) Eine Umfrage zu erweiterten Lokalisierungstechniken für 5G/B5G-Wireless-Netzwerke, 21 (1), 256-281.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKlassifikationsverfahren zur Bewertung und Analyse der absoluten Positioniergenauigkeit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!