我想增加我的 AIS 或 GPS 数据的密度，以便之后进行更精确的分析。在我的研究过程中，我遇到了不同的方法，例如插值、过滤或插补。对于前两种方法，毫无疑问，它们可以用来近似两个收集的数据点之间的点。然而，在插补的情况下（例如 MICE），我还没有在文献中找到确定位置数据的方法。
这就是为什么我想问是否有人知道一篇关于这个主题的论文，以及通过插补来近似确定进一步的位置数据是否有意义。
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您描述的问题是AIS/GPS 数据的轨迹重建。有许多关于一般轨迹重建的论文（例如，参见this），但 AIS 数据非常具体。
据我所知，AIS 数据的不规则性是一个众所周知的问题，没有标准的方法来处理。然而，有一些出版物试图解决这个问题。重建问题与轨迹预测问题有关，因为这两者共享一些方法（我认为后者在科学界更受欢迎）。
传统上，AIS 轨迹重建是使用一些物理模型完成的，这些模型考虑了地球的曲率和其他因素，例如数据噪声（请参见此处、此处和此处的示例）。最近的方法尝试使用LSTM 神经网络。
我对 GPS 数据了解不多，但我认为这些方法与上面提到的方法非常相似（特别是考虑到您可能想要处理海事数据的事实）。
于 2019-11-20T10:35:09.930 回答