GPS数据分析
GPS精密单点定位数据处理分析
GPS精密单点定位数据处理分析在信息技术快速发展的过程中，GPS研究领域中的GPS精密单点定位技术是當前一项研究的热点。
本文就GPS精密单点定位数据处理进行简单分析。
标签：GPS精密单点定位数据处理0前言在过去的GPS应用中，采用都是相对定位的操作方式进行应用。
在使用的过程中通过组成观察两者之间出现的数值，消除各部分之间产生的差值影响，以此来达到高精度的目的。
在使用这种方式的过程中，不会将复杂的误差模型应用在内。
通常指需要采用简单的模型进行精度定位就可以。
但是，相较于目前应用GPS的实际情况来看，依然存在着不少的问题。
在作业的过程中之应用一台接收装置尽心观测，对作业的效率造成影响，同时还使得作业才成本相应增加。
在条件不同的情况，影响也各不相同。
GPS精密单点定位能够有效克服这方面的问题。
同时还能够直接应用，有效解决问题，使得其应用范围前景非常可观。
1 GPS精密单点定位原理与数学模型了解GPS精密单点定位原理与数学模型。
这两方面的认识是开展相关研究活动的前提。
1.1 GPS精密单点定位原理精密单点定位（PrecisePointPositioning）研发的起源是绝对定位思想[1]。
但是精密单点定位相较于常规的绝对定位具有一定的不同之处。
精密单点定位进行定位计算的坐标与钟差主要来源于国际GNSS服务机构IGS提供的相对精度较高的卫星轨道信息与钟差信息。
在使用的过程中出需要应用到观测值，还需要使用载波相位观测值。
与此同时，在误差处理的过程中相较于其他的绝对定位思想存在一定的不同之处。
在误差数据处理的过程中，精密单点定位利用各种模型将观测值进行组合，进而小若或者完善其中产生的误差。
1.2 GPS精密单点定位数学模型首先，传统模型。
在GPS精密单点定位过程中所应用到的传统模型主要采用的载波相位与双频GPS观测点离层，进行组合观测模型。
传统模型组成的共识公示通常是该领域最有名的公式。
将这种模型的公式进行简化如下所示：其次，UofC 模型。
出租车载GPS轨迹数据挖掘与分析
出租车载GPS轨迹数据挖掘与分析一、引言GPS轨迹数据是由出租车上的GPS设备记录下的车辆位置、时间和速度等信息。
这种数据是实时生成的，包含大量的时间序列信息，具有重要的研究和应用价值。
本文将针对出租车载GPS轨迹数据展开挖掘与分析，探讨其应用于出行规划、交通流量预测等方面的潜力。
二、数据预处理由于GPS设备录制的数据存在定位偏差、缺失、误差等问题，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据去噪、数据对齐、数据清洗等步骤。
1.数据去噪：通过滤波算法去除GPS轨迹中的噪声。
常用的滤波算法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。
2.数据对齐：将不同出租车的数据对齐，以便进行统一的分析。
可以使用时间对齐或地理位置对齐的方法。
3.数据清洗：对轨迹进行剔除异常值和重复数据等处理，确保数据的合理性和准确性。
三、基本统计分析在对GPS轨迹数据进行挖掘和分析之前，首先进行基本的统计分析，对数据的分布、特征进行了解。
1.车辆数量统计：统计不同时间段内出租车的数量变化情况，了解城市交通的高峰时段和低谷时段。
2.车辆行驶距离统计：统计不同车辆在不同时间段内的行驶距离分布，了解车辆的使用情况和行驶习惯。
3.行驶速度统计：统计不同时间段内车辆的平均速度分布，探究城市道路的交通状况和拥堵情况。
四、出行规律挖掘通过对GPS轨迹数据的挖掘和分析，可以发现人们的出行规律，进而为出行规划提供有针对性的建议。
1.出租车热点区域分析：通过聚类算法，发现城市的出行热点区域，为出租车的运营提供参考，优化车辆调度和资源配置。
2.出行时间分析：统计不同时间段内的出行量，了解城市交通的高峰和低谷时段，为交通拥堵预警和出行规划提供依据。
3.轨迹相似性挖掘：通过轨迹相似性算法，找出相似的轨迹，为出行规划提供参考，缩短出行时间和交通拥堵。
五、交通流量预测基于GPS轨迹数据的挖掘和分析，可以预测城市的交通流量，为交通管理和出行规划提供决策支持。
1.交通流量预测模型：建立交通流量预测模型，根据历史数据和实时数据，预测不同时间段和地点的交通流量，为交通信号控制和路线规划提供参考。
基于多源数据的城市交通分析
基于多源数据的城市交通分析一、概述城市交通问题一直是城市发展和居民出行的瓶颈，在实际交通运营中，城市交通的流量、拥堵、安全、环保等问题愈加凸显。
为了解决这些问题，交通专家、政策制定者等人士需要综合考虑各种因素，因而需要采用多源数据进行城市交通分析。
本文介绍多源数据的城市交通分析方法，并重点介绍了三种数据类型：GPS数据、智能传感器数据和行程需求数据。
在实践中，交通分析师们通常会从这些数据中提取出有用的信息，例如交通流、拥堵状况、交通行为分析、交通模式分析等等。
二、GPS数据分析GPS数据是指通过全球卫星导航系统采集而来的交通位置信息数据。
GPS数据可通过车辆定位装置等方式采集，再通过算法进行处理和分析，从而获得全局和局部交通信息。
GPS数据对计算交通事故、导航、实时交通信息、维护基础交通设施和其他应用领域有重要贡献。
在城市交通分析中，个体轨迹研究是一种基于GPS的交通研究方法。
该方法在交通流、拥堵状况、路径选项、乘坐时间、交通工具使用率等方面具有很高的准确性。
此外，该方法还可以帮助交通管理部门进行决策制定，例如路线规划优化、出行时间安排等。
三、智能传感器数据分析智能传感器是一种物联网设备，可对交通数据进行实时监测和统计。
智能传感器通常安装在道路上，可采集交通流、交通速度、车流密度、车道变化、车辆类型等数据。
智能传感器可以提供实时交通问题解决方案，同时也能帮助交通管理部门制定交通政策。
在城市交通分析中，智能传感器数据可用于城市交通通行研究、路线规划及预测、拥堵分析和控制，以及交通指标监测，例如坐车时间、行驶距离和交通速度等。
四、行程需求数据分析行程需求数据是指采集到的关于出行需求和偏好的数据。
行程需求数据通常使用在线调查、电话调查、问卷调查等方式采集，以及通过交通工具及其他介质收集数据。
通过行程需求数据可以了解到出行需求的模式、方向、时间和交通工具需求等方面的差异，了解公众对于城市交通设施的需求。
GPS 输出数据的格式分析
二、GPS输出数据的格式分析GPS接收OEM板的型号甚多、性能各异，但它们的GPS定位信息串行输出格式大多采用美国国家海洋电子协会制定的NMEA-0183通信标准格式。
其输出数据采用的是ASCII码，内容包含了纬度、经度、高度、速度、日期、时间、航向以及卫星状况等信息，常用语句有6种，包括GGA、GLL、GSA、GSV、RMC和VTG。
我们也可以通过GPS专用设置软件或普通的串口调试软件发送相应的命令语句给OEM板，把GPS OEM板设置为每隔若干毫秒发送哪种或哪几种NMEA语句，然后该OEM板将这些设置参数存储到板上的EEPROM芯片内，此后该OEM板将按照这些设置每隔相应的毫秒数发送出一个或几个GPS输出NMEA语句。
根据不同的应用需要，设置选择不同的输出记录语句以及它们的发送时间间隔，如本系统我们只关心其时间、经纬度、海拔高度、地面速度信息以及卫星使用数信息，因而可只选用GGA，VTG记录语句并设成每1s发送一次。
不过须注意，这些设置信息只在系统本次上电，并设置后方有效，在下次重新上电时需重新设置。
一条$GPGGA语句包括17个字段：语句标识头，世界时间，纬度，纬度半球，经度，经度半球，定位质量指示，使用卫星数量，水平精确度，海拔高度，高度单位，大地水准面高度，高度单位，差分GPS数据期限，差分参考基站标号，校验和结束标记（用回车符<CR>和换行符<LF>），分别用14个逗号进行分隔。
该数据帧的结构及各字段释义如下：$GPGGA,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,M,<10>,M,<11>,<12>*xx<CR><LF>$GPGGA：起始引导符及语句格式说明（本句为GPS定位数据）；<1> UTC时间，格式为hhmmss.sss；<2> 纬度，格式为ddmm.mmmm（第一位是零也将传送）；<3> 纬度半球，N或S（北纬或南纬）<4> 经度，格式为dddmm.mmmm（第一位零也将传送）；<5> 经度半球，E或W（东经或西经）<6> 定位质量指示，0=定位无效，1=定位有效；<7> 使用卫星数量，从00到12（第一个零也将传送）<8> 水平精确度，0.5到99.9<9> 天线离海平面的高度，-9999.9到9999.9米M 指单位米<10>大地水准面高度，-9999.9到9999.9米M 指单位米<11>差分GPS数据期限（RTCM SC-104），最后设立RTCM传送的秒数量<12> 差分参考基站标号，从0000到1023（首位0也将传送）。
GPS数据分析
GPS数据分析nmea数据如下：$GPGGA,121252.000,3937.3032,N,11611.6046,E,1,05,2.0,45. 9,M,-5.7,M,,00 00*77$GPRMC,121252.000,A,3958.3032,N,11629.6046,E,15.15,359 .95,070306,,,A* 54$GPVTG,359.95,T,,M,15.15,N,28.0,K,A*04$GPGGA,121253.000,3937.3090,N,11611.6057,E,1,06,1.2,44. 6,M,-5.7,M,,00 00*72$GPGSA,A,3,14,15,05,22,18,26,,,,,,,2.1,1.2,1.7*3D$GPGSV,3,3,10,29,07,074,,30,07,163,28*7D注：NMEA0183格式以“$”开始，主要语句有GPGGA,GPRMC,GPGSA,GPGSV,GPVTG，GPZDA等1、 GPS DOP and Active Satellites（GSA）当前卫星信息$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<4>,,,,,<12>,<13>,<14>,<15>,<16>,<17>,<18><1>模式：M = 手动， A = 自动。
<2>定位型式 1 = 未定位， 2 = 二维定位， 3 = 三维定位。
<3>到<14>PRN 数字：01 至 32 表天空使用中的卫星编号，最多可接收12颗卫星信息(上面蓝色处，总共有12个)。
<15> PDOP位置精度因子（0.5~99.9）<16> HDOP水平精度因子（0.5~99.9）<17> VDOP垂直精度因子（0.5~99.9）<18> Checksum.(检查位).2、 GPS Satellites in View（GSV）可见卫星信息$GPGSV,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,?<4>,<5>,<6>,<7>,<8><1> GSV语句的总数<2> 本句GSV的编号<3> 可见卫星的总数，00 至 12。
GPS数据格式与分析
目前GPS（全球定位系统）定位应用市场日趋成熟，正在进入应用的高速发展时期。
看到论坛里不断有人提问关于GPS的问题。
现将个人对GPS的了解写出来跟大家一块探讨。
1、 GPS应用简介近年来GPS系统，已经在大地测绘、海上渔用、车辆定位监控、建筑、农业等各个领域得到广泛应用。
从九十年代我国引进GPS定位技术开始，经过十多年的市场培育，GPS定位应用进入了发展的最好时机，未来十年基于GPS的应用将会改变我们的生活和工作方式。
目前市场上的大部分GPS接受模块都是通过RS232串口与MCU进行数据传输的。
这些数据包括经度、纬度、海拔高度、时间、卫星使用情况等基本信息。
开发人员再依据这些基本数据，进行数据处理来完成整套的定位系统软件。
2、数据格式在进行数据接受编程之前，先介绍一下该模块的数据格式。
它支持NMEA-0183输出格式。
信息如下：GGA位置测定系统定位资料（Global Positioning System Fix Data）GSV 导航卫星资料（GNSS Satellites in View）RMC导航卫星特定精简资料（Recommended Minimum Specific GNSS Data）VTG 方向及速度等相关资料（Course Over Ground and Ground Speed）由于文章篇幅问题，笔者在这里只以接收GGA数据为例，格式如下：$GPGGA,hhmmss,dddmm.mmmm,a,dddmm.mmmm,a,x,xx,x.x,x.x,M,,M,x.x,xxxx*CS例：$GPGGA,033744,2446.5241,N,12100.1536,E,1,10,0.8,133.4,M,,,,*1F说明见表：上面例子中，我们可读出位置信息：北纬24度46.5241分，西经121度00.1536分格林威治时间：3点37分44秒3 部分程序代码（c++）//初始化串口//入口:strComm(串口名) //返回:TRUE(成功);FALSE(失败) BOOL CGPSDlg::InitComm(CString strComm) { int i; DCB dcb; COMMTIMEOUTS TimeOuts; for (i=0; i<3; i++) //串口最多初始化3次{ m_hComm = CreateFile(strComm, GENERIC_READ|GENERIC_WRITE, 0, NULL, OPEN_EXISTING, 0, NULL); if (m_hComm != INV ALID_HANDLE_V ALUE) break; } if (i == 3) //串口初始化失败{ AfxMessageBox("串口初始化失败..."); return FALSE; } SetupComm(m_hComm, MAXLENGTH, MAXLENGTH); //设置发送接收缓冲区大小TimeOuts.ReadIntervalTimeout = 0;//设定5个超时参数TimeOuts.ReadTotalTimeoutMultiplier = 0; TimeOuts.ReadTotalTimeoutConstant = 500; TimeOuts.WriteTotalTimeoutMultiplier = 0; TimeOuts.WriteTotalTimeoutConstant = 500; SetCommTimeouts(m_hComm, &TimeOuts); //设置超时参数GetCommState(m_hComm, &dcb); //获得通信状态dcb.fAbortOnError = FALSE; //有错误不停止dcb.BaudRate = CBR_4800; //波特率4800 dcb.ByteSize = 8; //8位dcb.Parity = NOPARITY; //奇校验dcb.StopBits = ONESTOPBIT; //1位停止位SetCommState(m_hComm, &dcb); //设置通信状态PurgeComm(m_hComm, PURGE_TXCLEAR|PURGE_RXCLEAR); //清空发送和接收缓冲区return TRUE; } //获得GPS参数//注意:从GPS接收到的字符串已经在m_strRecv中,由于是定时接收,所以在这个字符串的头和尾都可能存在// 不完整的NMEA输出字符串,在处理时要特别注意//返回:TRUE(格式正确);FALSE(格式错误) BOOL CGPSDlg::GetGPSParam() { int i,j; CString str,strNEMA; //先判断是否接收到数据if (m_strRecv.IsEmpty()) return FALSE; //若字符串不是以'$'开头的,必须删掉这部分不完整的if (m_strRecv[0] != '$') { i = m_strRecv.Find('\n', 0); if (i == -1) return FALSE; //尾部未接收完整,必须等接收完后才能删除m_strRecv.Delete(0, i+1); //尾部已接收完整(尾部为\r\n结束),删除不完整的部分} //截取完整的NMEA-0183输出语句(m_strRecv中可能有多条语句,每条间以\r\n分隔) for (;;) { i = m_strRecv.Find('\n', 0); if (i == -1) break; //所有的完整输出语句都已经处理完毕,退出循环//截取完整的NMEA-0183输出语句strNEMA = m_strRecv.Left(i+1); m_strRecv.Delete(0, i+1); //下面对各种输出语句进行分别处理if (strNEMA.Find("$GPRMC",0) == 0) { //该输出语句中的各项以','分隔for (i=j=0; strNEMA!='\r'; i++) //j为逗号的计数器{ if (strNEMA == ',') { j++; str = ""; for (i++; strNEMA!=','&&strNEMA!='\r'; i++) str += strNEMA; //str为某项的值i--; //对各项数据分别处理switch (j) { case 1: //时间(UTC) m_strTime = str.Left(6); m_strTime.Insert(2, ':'); m_strTime.Insert(5, ':'); break; case 2: //状态(A-数据有效;V-数据无效,还未定位) if (str == "A") m_strStatus = "有效数据"; else if(str == "V") m_strStatus = "正在定位..."; else m_strStatus = "非法数据格式"; break; case 3: //纬度(ddmm.mmmm) str.Insert(2, "度"); str += "分"; m_strLatitude = str; break; case 4: //纬度指示(N-北纬;S-南纬) if (str == "N") m_strLatitude.Insert(0, "北纬"); else m_strLatitude.Insert(0, "南纬"); break;case 5: //经度(dddmm.mmmm) str.Insert(3, "度"); str += "分"; m_strLongitude = str; break; case 6: //经度指示(E-东经;W-西经) if (str == "E") m_strLongitude.Insert(0, "东经"); else m_strLongitude.Insert(0, "西经"); break; case 7: //速度(单位:节) m_strSpeed = str; break; case 8: //航向(单位:度) m_strCourse = str; break; case 9: //日期(UTC) m_strDate = ""; m_strDate += "20"; m_strDate += str[4]; m_strDate += str[5]; m_strDate += "-"; m_strDate += str[2]; m_strDate += str[3]; m_strDate += "-"; m_strDate += str[0]; m_strDate += str[1]; break; default: break; } } } } else if (strNEMA.Find("$GPGGA",0) == 0) { } else if (strNEMA.Find("$GPGSA",0) == 0) { } else if (strNEMA.Find("$GPGSV",0) == 0) { } else if (strNEMA.Find("$GPGLL",0) == 0) { } else if (strNEMA.Find("$GPVTG",0) == 0) { } else return FALSE; //格式错误} return TRUE; } 相关的主题文章：-------------------------------------------------------------------------------------------------------一、NMEA0183标准语句1、 Global Positioning System Fix Data（GGA）GPS定位信息$GPGGA,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,M,<10>,M,<11>,<12>*hh<CR><LF><1> UTC时间，hhmmss（时分秒）格式<2> 纬度ddmm.mmmm（度分）格式（前面的0也将被传输）<3> 纬度半球N（北半球）或S（南半球）<4> 经度dddmm.mmmm（度分）格式（前面的0也将被传输）<5> 经度半球E（东经）或W（西经）<6> GPS状态：0=未定位，1=非差分定位，2=差分定位，6=正在估算<7> 正在使用解算位置的卫星数量（00~12）（前面的0也将被传输）<8> HDOP水平精度因子（0.5~99.9）<9> 海拔高度（-9999.9~99999.9）<10> 地球椭球面相对大地水准面的高度<11> 差分时间（从最近一次接收到差分信号开始的秒数，如果不是差分定位将为空）<12> 差分站ID号0000~1023（前面的0也将被传输，如果不是差分定位将为空）2、 GPS DOP and Active Satellites （GSA）当前卫星信息$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<3>,<4>,<5>,<6>*hh<CR ><LF><1> 模式，M=手动，A=自动<2> 定位类型，1=没有定位，2=2D定位，3=3D定位<3> PRN码（伪随机噪声码），正在用于解算位置的卫星号（01~32，前面的0也将被传输）。
测绘技术中的GPS定位与GIS空间数据分析
测绘技术中的GPS定位与GIS空间数据分析导语：随着科技的不断进步，测绘技术也得到了巨大的发展。
在测绘领域，GPS定位和GIS空间数据分析成为了不可或缺的重要工具。
本文将从GPS定位和GIS空间数据分析的原理与应用，以及对测绘技术的作用与影响等方面展开阐述。
一、GPS定位技术的原理与应用GPS全球定位系统（Global Positioning System）是利用地球上的卫星进行全球定位的一种技术。
它由一组空间部分和地面部分组成，其中空间部分由一系列导航卫星构成，地面部分由控制站和用户接收机组成。
GPS定位技术的原理是基于卫星信号测量和三角测量原理，通过接收卫星发出的无线电波并测量信号传输的时间，从而计算出接收机所在位置的经纬度和高程。
GPS定位技术在测绘领域具有广泛的应用。
首先，它可以实现地图制作中的精确定位，为地图的更新和维护提供了可靠的数据来源。
其次，GPS定位技术可以在地勘、土地规划和城市建设等方面提供精确的空间定位信息。
再者，它还可以应用于灾害监测、环境保护和资源调查等领域，提供准确的地理信息支持。
二、GIS空间数据分析的原理与应用GIS地理信息系统（Geographic Information System）是将地理数据和信息进行整合、储存、管理、分析和显示的一种计算机系统。
它包括硬件、软件和数据三个基本组成部分。
GIS空间数据分析是其中的重要功能之一，它利用空间关系和地理统计方法等技术手段，对地理要素和现象进行数据分析和模拟，以揭示其空间分布和相互关系。
GIS空间数据分析广泛应用于测绘领域。
首先，它可以实现地理信息数据的可视化和图形化展示，使得数据的含义和空间关系更加直观明了。
其次，GIS空间数据分析可以进行地理统计和大数据分析，为决策者提供精确的空间信息支持。
再者，它还可以进行地理模型和预测，为城市规划和土地利用等方面提供科学的依据。
三、GPS定位与GIS空间数据分析对测绘技术的影响GPS定位和GIS空间数据分析对测绘技术的发展有着深远的影响。
简述gps数据处理基本流程和步骤
简述gps数据处理基本流程和步骤GPS（全球定位系统）数据处理是将采集到的GPS信息进行处理和分析，从而得出有用的信息和结果的过程。
GPS数据处理基本流程可以分为数据采集、数据预处理、数据分析和结果展示四个步骤。
下面将分别介绍这四个步骤的具体内容。
首先是数据采集阶段。
GPS数据的采集是通过GPS接收器获得，GPS接收器可以测量卫星信号和计算位置、速度、时间、姿态等信息。
GPS接收器具有天线接收GPS信号，接收到的信号包括卫星信号和地面干扰信号，卫星信号是由美国国家航空航天局的卫星发出的，地面干扰信号则是由城市的建筑物、树木等形成的。
接收到的信号会被GPS 接收器搜集并保存下来，形成GPS原始数据。
接着是数据预处理阶段。
在数据预处理阶段，需要对采集到的GPS 原始数据进行清洗和筛选。
清洗就是对数据进行去噪声，去除异常值等处理，保证数据的准确性和可靠性。
筛选则是对数据进行筛选，选择需要的数据进行后续处理。
此外，还需要对数据进行校正，如时钟误差校正、电离层延迟校正等，保证数据的精度和稳定性。
然后是数据分析阶段。
数据分析是对预处理过的GPS数据进行处理和分析，从中提取有用的信息。
主要包括轨迹重建、速度计算、加速度计算、路网匹配等过程。
轨迹重建是将GPS数据点连接成轨迹，并对轨迹进行分段处理。
速度计算是根据轨迹数据计算车辆的速度，加速度计算是根据速度数据计算车辆的加速度。
路网匹配是将轨迹数据匹配到实际的道路上，得到车辆在道路上的行驶轨迹。
最后是结果展示阶段。
在结果展示阶段，将数据分析得到的结果以可视化的方式展示出来，使用户能够直观地了解分析结果。
主要包括轨迹图、速度图、加速度图、轨迹匹配图等展示方式。
公路交通部门可以通过这些展示结果了解车辆的行驶轨迹、行驶速度和行驶状态，为交通管理和规划提供有力的数据支持。
综上所述，GPS数据处理的基本流程包括数据采集、数据预处理、数据分析和结果展示四个步骤。
在实际应用中，每个步骤都需要仔细处理和精心设计，才能得到准确、可靠的分析结果。
基于GPS数据的出租车出行时空特征分析
基于GPS数据的出租车出行时空特征分析随着GPS技术的发展和普及，大量的出租车GPS数据被采集并存储。
这些GPS数据记录了出租车在城市中行驶的时空轨迹信息，为我们研究出租车出行的时空特征提供了宝贵的资源。
出租车是城市交通体系中重要的组成部分，出行行为的时空特征分析对交通规划、交通管理以及公共出行服务的优化具有重要意义。
通过对GPS数据的分析，可以深入了解出租车出行的时空特征，为城市交通规划和管理提供决策支持。
一、时空特征分析方法1. 数据采集与预处理首先，需要获取大量的出租车GPS数据。
现如今，很多出租车都配备了GPS设备，可以实时地采集车辆的位置信息。
这些数据可以通过无线网络传输到中心服务器，经过预处理后存储起来。
预处理包括数据清洗、数据脱敏等步骤，以保护用户隐私和数据安全。
2. 轨迹提取与分析对于每辆出租车，其GPS数据可以提供一段时间内的轨迹信息。
通过轨迹提取算法，可以将时空轨迹抽取出来，并进行分析。
轨迹提取算法有多种，如基于密度的轨迹提取算法、基于速度变化的轨迹提取算法等。
3. 时空特征的提取与计算基于轨迹数据，可以提取出租车出行的一些重要时空特征。
主要包括：（1）出发地与目的地分布：通过对出租车出发地和目的地的空间分布进行统计分析，可以了解出租车出行的主要热点区域和流向。
（2）出行距离和时间：分析出租车出行的平均出行距离和时间，可以了解出租车行驶的速度和行驶方向，以及交通拥堵情况。
（3）出行时间分布：通过分析出租车在一天中不同时段的出行情况，可以了解出租车出行的高峰时段和低谷时段。
（4）出行模式：通过对出租车出行模式的研究，可以了解出租车的工作规律和服务方式，对交通规划和出租车管理具有指导意义。
二、时空特征分析结果与应用通过对大量的出租车GPS数据进行时空特征分析，可以得到丰富的结果。
这些结果对于城市交通规划和管理具有重要意义。
1. 交通热点区域的发现通过分析出租车出发地和目的地的分布，可以确定城市中的交通热点区域，即出租车出行的重要路径和目的地。
GPGGA数据分析方法
GPGGA数据分析方法1.位置信息分析：GPGGA数据中包含了纬度、经度和海拔高度等位置信息。
可以将这些数据进行可视化展示，通过地图或者图表的方式展示不同时间点的位置信息。
可以标注起点、终点以及途经的路径，观察移动轨迹和活动范围。
2.时间信息分析：GPGGA数据中还包含了时间信息，可以对时间进行分析，了解位置信息随着时间的变化情况。
可以计算平均速度、行驶时间等指标，对行程进行细化评估。
3.卫星数量及信号强度分析：GPGGA数据中记录了接收到的卫星数量以及信号强度等信息。
可以通过统计卫星数量的变化，了解固定位置的卫星数量分布情况，判断信号强弱对定位精度的影响。
可以将卫星数量和信号强度绘制成线图或者柱状图，直观地展现数量和强度的变化。
4.定位模式及精度分析：GPGGA数据中的定位模式标识了GPS定位的模式，一般包括未定位、单点定位、差分定位等。
可以对定位模式进行统计，了解在不同模式下的定位精度和可用性。
同时，也可以分析水平精度指标，对比不同定位模式下的精度差异。
5.异常数据分析：GPGGA数据中的位置和时间信息可以用于异常数据检测。
可以通过绘制速度、加速度等指标的曲线，对异常值进行判断和排除。
可以进行数据清洗和处理操作，提高数据的质量和可靠性。
6.数据关联性分析：GPGGA数据可以与其他环境数据进行关联性分析。
例如，可以将GPS数据与天气数据、地图数据等进行合并，了解位置信息与环境因素之间的关系。
可以分析位置与天气的相关性、位置与周边设施的相关性等，辅助决策和分析。
7.轨迹预测与路径规划：通过对GPGGA数据进行分析，可以预测和规划未来的行动轨迹和路径。
可以结合历史数据和位置信息，使用算法建立模型，从而预测出最可能的移动路径和行动规划。
8.数据挖掘与可视化：除了以上的分析方法，还可以运用数据挖掘技术和可视化手段，对大量的GPGGA数据进行挖掘和展示。
可以使用聚类算法对位置数据进行聚类分析，发现不同区域的特点和规律。
gps数据解析函数
GPS数据解析函数1. 简介GPS（全球定位系统）是一种利用卫星信号进行地理定位的技术，它已广泛应用于导航、地图、交通、军事等领域。
GPS数据解析函数是一种用于解析GPS数据的功能模块，它可以将从GPS接收器获取的原始数据转化为有意义的位置信息，包括经度、纬度、海拔高度、速度等。
2. GPS数据结构GPS数据通常采用NMEA（National Marine Electronics Association）协议进行传输，其中最常用的数据格式是NMEA 0183。
该格式定义了一种文本协议，每个数据包都以’$’开头，以回车换行符结束。
2.1 数据包格式一个典型的NMEA 0183数据包由多个字段组成，字段之间用逗号进行分隔。
数据包的第一个字段表示数据的类型，后续字段表示具体的数据内容。
例如，$GPGGA表示全球定位系统定位信息数据。
2.2 常用数据字段在GPS数据解析函数中，常用的数据字段有：•经度和纬度：表示地理位置的坐标信息；•海拔高度：表示当前位置的海拔高度；•速度：表示当前位置的移动速度；•方向：表示当前移动方向的角度。
3. GPS数据解析算法GPS数据解析函数的核心是解析接收到的GPS数据包，提取其中的关键信息。
以下是一种常用的GPS数据解析算法：3.1 接收数据GPS数据解析函数首先需要从GPS接收器获取原始数据。
通常，GPS接收器会以串口的形式将数据传输给计算机。
3.2 分割数据包将接收到的数据按照回车换行符进行分割，得到多个完整的数据包。
然后遍历这些数据包，逐个解析。
3.3 解析数据包对于每个数据包，首先判断其类型。
如果是需要的数据类型（例如GPGGA），则解析后续字段；否则忽略该数据包。
3.4 提取信息对于需要解析的数据包，根据字段的位置提取其中的信息。
例如，经度和纬度字段通常位于数据包的第三个和第四个位置。
3.5 数据格式转换将提取到的信息进行格式转换，以便后续的使用。
例如，将经度和纬度字段的度、分、秒格式转换为十进制格式。
【GPS】GPS导航电文（数据格式分析）
【GPS】GPS导航电⽂（数据格式分析）下⾯分析下导航电⽂的格式$GPGSV,3,1,09,04,48,054,45,11,62,050,39,32,17,098,35,28,47,322,34*78 可见卫星信息： 本次GSV语句数⽬：3， 本条是第⼏条：1， 当前可见卫星总数：09 PRN码：04， 卫星俯仰⾓：48， 卫星⽅位⾓：054， 信噪⽐：45 $GPGSV,3,2,09,19,18,057,32,01,74,104,31,07,37,194,30,30,55,239,25*76 $GPGSV,3,3,09,03,14,142,24*47 $GPGSV,3,1,09,04,48,054,41,11,62,050,39,32,17,098,35,28,47,322,34*78 $GPGSV,3,2,09,19,18,057,32,01,74,104,31,07,37,194,30,30,55,239,25*76 $GPGSV,3,3,09,03,14,142,24*47$GPGSA,A,3,01,03,04,07,11,19,28,30,32,,,,2.2,1.2,1.9*38 当前卫星信息， 定位模式：A⾃动， 定位类型：3定位， 第⼀信道PRN码01，第⼆信道PRN码：03，第三信道PRN码：04，第四信道PRN码：07，第五信道PRN码：11，第六信道PRN 码：19，第七信道PRN码：28 第⼋信道PRN码：30，第九信道PRN码32，第⼗-⼗⼆信道PRN码：未知， PDOP因⼦：2.2， HDOP因⼦：1.2， 校验值：1.9*38$GPVTG,358.2,T,358.2,M,4.3,N,8.0,K,A*2C 地⾯速度信息， 以真北为参考基准的地⾯航向，以磁北为参考基准的地⾯航向，地⾯速率：4.3节（海⾥/⼩时），地⾯速率：8.0公⾥/⼩时，A⾃主定位$GPRMC,144709,A,3**8.718538,N,11**4.083277,E,4.3,358.2,140315,4.1,W,A*0D 推荐定位信息，： UTC时间：144709， 定位状态：A，⾃主定位 纬度：3**8.718538，纬度：N， 经度：11**4.083277，经度：E， 地⾯速率：4.3节， 地⾯航向：358.2， UTC⽇期：140315， 磁偏⾓：4.1， 磁偏⾓⽅向：W， 模式指⽰A，校验码$GPGGA,144709,3**8.718538,N,11**4.083277,E,1,09,1.2,,,,,,*70 定位信息， UTC时间：14:47:09， 纬度：3**8.718538，纬度：N北纬， 经度：11**4.083277，经度：E东经， GPS状态：1单点定位， 正在使⽤的卫星数：09， HDOP因⼦：1.2。
GPS数据处理与分析的常用软件与方法
GPS数据处理与分析的常用软件与方法导语：全球定位系统（GPS）是一种利用地球上的卫星进行导航和定位的技术。
随着GPS技术的普及，越来越多的人开始利用GPS数据进行地理信息的处理与分析。
本文将介绍一些常用的GPS数据处理软件和方法，帮助读者更好地利用GPS数据进行研究和应用。
一、GPS数据收集与处理1. GPS数据收集GPS数据的收集是进行数据处理与分析的前提。
通常，采集GPS数据的方法有两种：实时GPS和差分GPS。
实时GPS是指通过GPS接收器实时获取卫星信号来确定位置；差分GPS则是通过接收来自基准站的GPS数据进行差分计算，提高位置的准确性。
2. GPS数据处理GPS数据处理软件主要用于对采集到的数据进行解码、校正和分析。
常用的GPS数据处理软件有Trimble GPS Pathfinder Office、GPSBabel和QGIS等。
这些软件能够将原始GPS数据转化为标准格式，并进行数据的校正和验算，保证数据的准确性。
此外，这些软件还提供了多种数据分析的功能，如路径分析、空间分布分析等。
二、GPS数据分析方法1. 路径分析路径分析是GPS数据处理与分析的重要方法之一。
通过将GPS轨迹数据进行处理，可以提取出路径的信息，如起点、终点、中间节点以及路径长度、时间等。
这对于交通规划、安全监控和环境保护等领域具有重要的应用价值。
2. 空间分布分析空间分布分析是利用GPS数据进行地理空间信息的分析。
通过对GPS数据进行空间分布分析，可以了解物体在空间上的分布情况，并进一步探索其背后的规律和关联性。
例如，通过对GPS轨迹数据进行密度分析，可以研究特定区域内的人口分布情况，为城市规划和资源配置提供科学依据。
3. 轨迹预测与模拟通过对历史GPS数据进行分析，可以预测和模拟出未来的轨迹。
这对于交通管理、气象预报和环境监测等领域具有重要意义。
例如，通过对车辆GPS数据进行分析，可以预测交通拥堵区域和拥堵时间，提供交通路线的优化建议。
基于GPS的行车数据挖掘与分析
基于GPS的行车数据挖掘与分析随着科技的不断进步，GPS定位技术已经不再是一个新鲜事物。
几乎每个手机都有GPS功能，人们在外出旅行、健身或者出差时都可以用GPS来记录自己的行程，这些数据也可以被用于其他一些方面。
其中之一就是行车数据挖掘和分析。
随着交通工具的普及，越来越多的人选择了自驾出行，那么车辆的位置信息、行驶轨迹、速度等等都可以通过GPS来记录和存储。
这些数据虽然看似无用，但是经过合理的处理和分析，就可以得出许多有价值的信息，比如某段路段的拥堵情况、道路危险点、人流密集区域等等。
因此，基于GPS的行车数据挖掘和分析在现代交通领域中具有非常广泛的应用前景。
行车数据挖掘包括多方面的内容，比如轨迹分析、时间分析、空间分析等等。
其中，轨迹分析是最基础的部分。
通过对车辆的轨迹进行分析，可以得出比较准确的车速、行驶时间、行驶距离等信息。
同时，在轨迹分析的基础上，还可以通过路网模型来进行路径规划，预测未来路线并避免出现拥堵等问题。
行车数据挖掘还可以通过时间分析来得出车辆行驶时间的规律。
不同的时间段车流量不一定相同，比如早上和晚上高峰期交通拥堵较为明显，而白天和深夜交通则相对较为畅通。
通过数据分析，我们可以制定出更加合理的路线规划，避免出现交通拥堵等问题，为行车活动提供更优质的体验。
空间分析则是行车数据挖掘中比较综合的一个环节。
通过空间分析，可以将车辆的行驶轨迹和周围环境的数据进行比对分析。
比如车辆在某一个区域停留的时间比较长，则说明这个区域可能有特别奇特的风景、餐饮店或者商业中心，有可能将这些点作为旅游营销的推广点。
还可以将空间分析和时间分析相结合，来预测交通拥堵、道路状况等，帮助司机们选择最优路线，并能够更加准确地预测到达目的地的时间。
行车数据挖掘和分析的应用还远远不止这些。
比如在行车安全监测方面，也可以通过基于GPS的车辆位置信息，来监控道路的安全性和车辆行驶的安全性。
这些都是基于大量的行车信息数据，通过分析和挖掘得出的结论，真正实现了数据的运用价值。
GPGGA数据分析方法
GPGGA数据分析方法GPGGA数据分析方法是对全球定位系统（GPS）的定位数据进行解析和分析的过程。
GPGGA是GPS中的一个标准数据格式，包含了定位信息，如经度、纬度、海拔高度、时间等。
以下是关于GPGGA数据分析的方法。
1.数据读取和处理：首先，需要将GPGGA数据从源文件中读取出来。
GPGGA数据通常以行为单位，并以逗号分隔各个字段。
因此，可以使用文件读取函数逐行读取数据，并使用字符串分割函数将各字段提取出来。
2.数据预处理：在开始分析之前，需要对数据进行一些预处理。
首先，检查数据的有效性，如检查数据是否完整，是否包含了必要的字段，以及各字段是否符合合理的范围。
另外，可以对一些特殊字段进行处理，例如将经度和纬度从度分秒格式转换为十进制格式。
3.数据解析：-UTC时间：表示定位的时间，通常以小时、分钟和秒为单位。
可以将其转换为特定的日期和时间格式以方便后续分析。
-经度和纬度：表示定位的地理位置。
可以将其转换为十进制格式，并结合地图信息进行可视化展示。
-定位质量指示符：表示定位的精度和可靠性，通常是一个数字。
可以根据具体应用需求对数据进行筛选和过滤。
-海拔高度：表示定位点的高度，通常以米为单位。
可以结合地图信息进行可视化展示，如绘制高度等值线。
4.数据分析：在数据解析之后，可以进行进一步的数据分析。
以下是一些常见的分析方法：-轨迹重建：可以使用经度和纬度信息将数据点绘制在地图上，重建GPS轨迹。
这对于分析移动路径和运动轨迹非常有用。
-时间分析：可以对定位数据的时间进行分析，例如计算平均定位时间、最长定位时间或定位间隔时间等。
这可以用来评估定位的稳定性和持久性。
-空间分析：可以对定位数据的空间分布进行分析，例如计算平均位置、最远距离或密度等。
这可以用来评估定位的准确性和分布特征。
-高度分析：可以对海拔高度数据进行分析，例如计算平均高度、最高高度或高度变化等。
这可以用来评估运动路径的高度特征和变化。
GPS RTK数据处理与分析
GPS RTK数据处理与分析索佳武汉技术服务中心赵新维在GPS RTK作业过程中，经常会遇到各种各样的问题，其中最主要的还是求转换参数以及转换参数精度的问题。
有时也会遇到本文所描述的由于已知点采用的坐标系不一致，从而使RTK 作业不能达到预期的效果。
本文将根据在某地区进行RTK作业时的实测数据对这次的测量结果进行分析和处理。
一测试略图13流动点其中13号点为已知二等三角点，其余点都是已知导线点（城建坐标系）已知点坐标：表1 单位（米）点号X Y HA 90240.191 22101.055 34.023 87954.145 23568.368 20.9755 87724.435 23873.436 21.2387 87794.397 24209.068 20.9188 87769.055 24335.232 20.89510 87537.345 24475.347 20.90613 87715.226 24786.080 21.542RTK作业时，以A点作为基准站，3号点作为参考站求得转换参数后开始作业，测得各点坐标为：表2 单位(米) 点号X Y H 与已知坐标差值⊿X ⊿Y ⊿H5 87724.733 23871.988 ----- 0.298 -1.448 -----7 87793.105 24208.741 20.871 -1.292 -0.327 -0.0478 87767.451 24334.533 20.887 -1.604 -0.699 -0.00810 87535.477 24474.506 21.955 -1.868 -0.841 -1.04913 87721.716 24785.567 22.580 6.490 -0.513 1.038从上表的数据可以看到随着离开基准站的距离越远坐标差值逐渐增大，而最远的13号点的坐标与已知的坐标相差最大。
对测量结果受到的影响经过分析认为存在如下几种可能：1 是否采用的坐标不一致从而产生了这样的结果；2 利用A点和3号点所求的转换参数未考虑到整个测区的范围；3 是否由于在市区进行RTK作业数据链在传输过程中受到干扰等；为了查找是什么原因导致了这样的结果，首先对手簿中记录的数据进行了检查，并把3、5、7、8、10、13这些点的固定解结果下载到计算机。
GPS数据的特征提取与分析
GPS数据的特征提取与分析GPS（全球定位系统）是一种通过卫星定位来确定地球上的位置的技术。
在现代社会中，GPS已广泛应用于交通、物流、导航、军事等众多领域。
但是，随着GPS数据的快速发展，如何从海量的GPS数据中提取有用的信息成为了研究热点之一。
本文将探讨GPS数据的特征提取与分析方法。
一、GPS数据的特征GPS数据包含时间、经度、纬度、高度、速度、方向、精度等信息，这些信息可以反映出行动轨迹、速度变化、信号强度等特征。
下面将详细介绍GPS数据的特征。
1. 行动轨迹GPS数据可以记录下用户的定位信息，从而反映用户的路径轨迹。
路径轨迹通常体现出用户的行动轨迹，如运动员的训练轨迹、车辆的行车轨迹、旅游者的路线轨迹等。
路径轨迹可以为用户提供参考，帮助他们更好地规划出行路线，也可以用于监管、追踪等方面。
2. 速度变化GPS数据中的速度信息，可以反映出用户在不同位置的移动速度，如车辆在高速公路上的行车速度、运动员在不同时间段的运动速度等。
速度变化可以用于评估用户的运动能力，或者评估车辆在行驶过程中的合理性和安全性。
3. 信号强度GPS数据中的信号强度可以反映出用户所处的信号环境，如天气、地形、建筑物等对GPS信号的干扰情况。
这些影响因素，可能会导致GPS信号的丢失或者变弱。
因此，在分析GPS数据时，需要考虑这些因素的影响，以准确反映用户的情况。
二、GPS数据的特征提取方法为了更好地利用GPS数据，需要根据用户的需求，提取出有意义的信息。
下面将简述GPS数据的特征提取方法。
1. 轨迹提取轨迹提取方法通常基于GPS数据中的位置信息，通过位置点的连线来描述用户的路径轨迹。
常见的轨迹提取方法包括：基于距离阈值的轨迹提取法、基于时间阈值的轨迹提取法、基于密度的轨迹提取法等。
2. 速度提取速度提取方法通常基于GPS数据中的速度信息，通过对于速度变化的分析来提取出用户的行车状态。
常见的速度提取方法包括：基于积分的速度提取法、基于加速度的速度提取法、基于滑动窗口的速度提取法等。
GPS差分定位的数据处理与精度分析方法
GPS差分定位的数据处理与精度分析方法GPS差分定位是一种常用的定位技术，通过正确处理GPS接收机接收到的信号，并利用差分修正，可以提高定位的精度。
本文将介绍GPS差分定位的数据处理方法，并分析其精度问题。
一、GPS差分定位的原理GPS差分定位是基于GPS信号的接收机和参考站之间的相对测量差异来实现的。
它利用参考站接收到的真实位置和GPS接收机接收到的位置信息之间的差异，计算出接收机的位置误差，并进行修正。
数据处理是GPS差分定位中的关键步骤。
首先，接收机会接收到来自GPS卫星的信号，并计算出其接收到信号的时间。
然后，接收机将接收到的信号与参考站接收到的信号进行比较，计算出两者之间的相对误差。
二、GPS差分定位的数据处理方法1. 数据预处理在进行差分定位之前，首先需要对接收到的数据进行预处理。
这包括对信号进行滤波和去噪处理，以提高信号的质量和准确性。
同时，还需要对接收到的信号进行时间同步，以确保数据的一致性。
2. 数据差分与修正接收机接收到的数据与参考站接收到的数据之间存在一定的差异，需要通过差分计算来确定接收机的位置误差。
这一过程包括计算接收机和参考站之间的相对距离和接收机的位置误差，并进行修正。
3. 数据处理与解算在进行数据处理和解算时，需要使用一定的数学模型和算法来确定接收机的位置。
这包括进行最小二乘估计等数学方法，以提高定位的精度和准确性。
三、GPS差分定位的精度分析GPS差分定位的精度受到多种因素的影响。
首先，天线的位置和姿态误差会对定位的精度产生影响。
接收机的接收能力也会对定位的精度产生一定的影响。
其次，GPS卫星的位置精度和时钟精度也会对定位的精度产生影响。
卫星的几何配置和可见性也会影响定位的精度。
此外，大气延迟和多路径效应等因素也会对定位的精度产生一定的影响。
最后，数据处理的方法和算法也会对定位的精度产生影响。
不同的算法和处理方法有不同的精度和准确性，需要根据具体情况选择合适的方法。
GPS静态测量数据处理精度控制指标分析
GPS静态测量数据处理精度控制指标分析
一基本精度指标
各级GPS网测量精度用相邻点弦长标准差σ表示，固定误差与比例误差见表1，其中公式为：
σ=
式中σ为标准差,mm
a为与接收设备有关的固定误差,mm
b为比例误差,ppm或10-6
d为相邻点间距离,km （GPS网中相邻点间距离见表1）
注：当边长小于200m时，边长中误差应小于20mm
二基线解算质量控制指标
1 基线本身限制
表2 基线测量限差表
（1）同一时段观测值的数据剔除率应小于10％。
（2）复测基线的长度较差，其值应符合下式：s d≤
（3）同步时段中，一切可能的三边环的坐标分量相对闭合差和全长相对闭合差
10-)：
不宜超过表3的规定(1×6
表3 坐标分量闭合差规定表
X Y Z S W W W W ⎫
≤⎪
≤⎪
⎬
≤⎪
⎪
≤⎭
式中n 为闭合环边数，σ为相应级别规定的精度(按实际平均边长计算)。
表4 闭合环或符合路线边数的规定
三 网平差质量控制指标
（1）无约束平差中，基线分量的改正数（V △x ，V △y ，V △z ）绝对值满足下式：
333x y z V V V σσσ∆∆∆⎫
≤⎪
≤⎬
⎪
≤⎭
（2）约束平差中，基线向量的改正数与经过粗剔除后的无约束平差结果的同名
基线相应改正数的较差的绝对值应满足要求(2x dV σ∆≤，2y dV σ∆≤，2z dV σ
∆≤)； （3）最弱边相对中误差精度满足表1中相应要求。
gps分析报告
GPS分析报告1. 引言GPS（全球定位系统）是一种通过卫星定位和导航的技术，广泛应用于交通、航空、军事等领域。
本报告旨在对GPS数据进行分析，并提供相关结论和建议。
2. 数据收集与处理我们收集了一段时间内的GPS数据，并进行了初步处理。
数据包括位置信息、时间戳和速度等。
接下来，我们将对这些数据进行分析。
3. 数据分析3.1 轨迹分析我们首先对GPS数据中的轨迹进行分析。
通过对位置信息的统计，我们可以得出车辆或个人的运动路径和行为模式。
例如，我们可以计算出每个位置点之间的距离，从而了解运动轨迹的长度和形状。
3.2 速度分析通过对速度数据的统计分析，我们可以了解车辆或个人在不同时间段的行驶速度情况。
这对于交通管理和路径规划等领域具有重要意义。
我们可以计算平均速度、最高速度和最低速度，并绘制速度分布图。
3.3 时间分析时间信息在GPS数据分析中也是一个重要的方面。
我们可以通过统计每个时间段内的位置点数量，了解车辆或个人的活动时间分布。
此外，我们还可以分析不同时间段的速度和行驶路径，以得出相关的结论。
4. 结果与讨论4.1 轨迹分析结果根据我们对GPS数据进行的轨迹分析，我们发现车辆或个人的运动路径主要集中在城市中心和主要道路附近。
此外，我们还观察到在某些时间段内，轨迹呈现出较为规律的行驶模式。
4.2 速度分析结果通过对速度数据的分析，我们发现车辆或个人的平均速度为XX km/h，并且速度分布呈现出双峰曲线的形态。
这可能与交通流量和道路状况等因素有关。
4.3 时间分析结果根据我们对时间信息的分析，我们发现车辆或个人的活动时间主要集中在工作日的早晚高峰时段。
此外，我们还发现在周末和假期期间，活动时间呈现出较为均匀的分布。
5. 结论与建议根据以上分析结果，我们可以得出以下结论和建议： - 在城市规划中，应重点关注城市中心和主要道路附近的交通流量和道路状况，以提高交通效率。
- 在交通管理中，可以结合不同时间段的速度和活动时间分布，制定合理的交通控制措施。
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nmea数据如下：$GPGGA,121252.000,3937.3032,N,11611.6046,E,1,05,2.0,45.9,M,-5.7,M,,00 00*77$GPRMC,121252.000,A,3958.3032,N,11629.6046,E,15.15,359.95,070306,,,A* 54$GPVTG,359.95,T,,M,15.15,N,28.0,K,A*04$GPGGA,121253.000,3937.3090,N,11611.6057,E,1,06,1.2,44.6,M,-5.7,M,,00 00*72$GPGSA,A,3,14,15,05,22,18,26,,,,,,,2.1,1.2,1.7*3D$GPGSV,3,3,10,29,07,074,,30,07,163,28*7D注：NMEA0183格式以“$”开始，主要语句有GPGGA,GPRMC,GPGSA,GPGSV,GPVTG，GPZDA等1、 GPS DOP and Active Satellites（GSA）当前卫星信息$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<4>,,,,,<12>,<13>,<14>, <15>,<16>,<17>,<18><CR><LF ><1>模式：M = 手动， A = 自动。
<2>定位型式 1 = 未定位， 2 = 二维定位， 3 = 三维定位。
<3>到<14>PRN 数字：01 至 32 表天空使用中的卫星编号，最多可接收12颗卫星信息(上面蓝色处，总共有12个)。
<15> PDOP位置精度因子（0.5~99.9）<16> HDOP水平精度因子（0.5~99.9）<17> VDOP垂直精度因子（0.5~99.9）<18> Checksum.(检查位).2、 GPS Satellites in View（GSV）可见卫星信息$GPGSV, <1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,?<4>,<5>,<6>,<7>,<8><CR><LF><1> GSV语句的总数<2> 本句GSV的编号<3> 可见卫星的总数，00 至 12。
<4> 卫星编号， 01 至 32。
<5>卫星仰角， 00 至 90 度。
<6>卫星方位角， 000 至 359 度。
实际值。
<7>讯号噪声比（C/No）， 00 至 99 dB；无表未接收到讯号。
<8>Checksum.(检查位).第<4>,<5>,<6>,<7>项个别卫星会重复出现，每行最多有四颗卫星。
其余卫星信息会于次一行出现，若未使用，这些字段会空白。
3、Global Positioning System Fix Data（GGA）GPS定位信息$GPGGA,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,M,<10>,M,<11>,<12>*hh<CR>< LF><1> UTC时间，hhmmss（时分秒）格式<2> 纬度ddmm.mmmm（度分）格式（前面的0也将被传输）<3> 纬度半球N（北半球）或S（南半球）<4> 经度dddmm.mmmm（度分）格式（前面的0也将被传输）<5> 经度半球E（东经）或W（西经）<6> GPS状态：0=未定位，1=非差分定位，2=差分定位，6=正在估算<7> 正在使用解算位置的卫星数量（00~12）（前面的0也将被传输）<8> HDOP水平精度因子（0.5~99.9）<9> 海拔高度（-9999.9~99999.9）<10> 地球椭球面相对大地水准面的高度<11> 差分时间（从最近一次接收到差分信号开始的秒数，如果不是差分定位将为空）<12> 差分站ID号0000~1023（前面的0也将被传输，如果不是差分定位将为空）4、Recommended Minimum Specific GPS/TRANSIT Data（RMC）推荐定位信息$GPRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,<10>,<11>,<12>*hh<CR><LF><1> UTC时间，hhmmss（时分秒）格式<2> 定位状态，A=有效定位，V=无效定位<3> 纬度ddmm.mmmm（度分）格式（前面的0也将被传输）<4> 纬度半球N（北半球）或S（南半球）<5> 经度dddmm.mmmm（度分）格式（前面的0也将被传输）<6> 经度半球E（东经）或W（西经）<7> 地面速率（000.0~999.9节，前面的0也将被传输）<8> 地面航向（000.0~359.9度，以真北为参考基准，前面的0也将被传输）<9> UTC日期，ddmmyy（日月年）格式<10> 磁偏角（000.0~180.0度，前面的0也将被传输）<11> 磁偏角方向，E（东）或W（西）<12> 模式指示（仅NMEA0183 3.00版本输出，A=自主定位，D=差分，E=估算，N=数据无效）5、 Track Made Good and Ground Speed（VTG）地面速度信息$GPVTG,<1>,T,<2>,M,<3>,N,<4>,K,<5>*hh<CR><LF><1> 以真北为参考基准的地面航向（000~359度，前面的0也将被传输）<2> 以磁北为参考基准的地面航向（000~359度，前面的0也将被传输）<3> 地面速率（000.0~999.9节，前面的0也将被传输）<4> 地面速率（0000.0~1851.8公里/小时，前面的0也将被传输）<5> 模式指示（仅NMEA0183 3.00版本输出，A=自主定位，D=差分，E=估算，N=数据无效）6、GPZDA日期和时间$GPZDA,<1>,<2>, <3> , <4> , <5> , <6> *CC<CR><LF><1> UTC时间，hhmmss（时分秒）格式<2> 日<3> 月<4> 年<5> 本地时区小时便宜量<6>本地时区分钟便宜量NMEA目录NMEA简介$GPGGA（定位信息）$GPGSA（当前卫星信息）$GPGSV(可见卫星信息)$GPRMC（推荐定位信息数据格式）$GPVTG（地面速度信息）$GPGLL（地理定位信息）编辑本段NMEA简介NMEA是全国海洋电子协会（National Marine Electronics Association）；国际海上电子协会（National Marine Electronics Association）或（National Marine Electronics Association）获得国际海事电子协会缩写，同时也是数据传输标准工业协会，在这里，实际上应为NMEA 0183。
它是一套定义接收机输出的标准信息，有几种不同的格式，每种都是独立相关的ASCII格式，逗点隔开数据流，数据流长度从30-100字符不等，通常以每秒间隔选择输出，最常用的格式为"GGA"，它包含了定位时间，纬度，经度，高度，定位所用的卫星数，DOP值,差分状态和校正时段等，其他的有速度，跟踪，日期等。
NMEA实际上已成为所有的GPS接收机和最通用的数据输出格式，同时它也被用于与GPS接收机接口的大多数的软件包里。
NMEA-0183协议定义的语句非常多，但是常用的或者说兼容性最广的语句只有$GPGGA、$GPGSA、$GPGSV、$GPRMC、$GPVTG、$GPGLL 等。
下面给出这些常用NMEA-0183语句的字段定义解释。
编辑本段$GPGGA（定位信息）例：$GPGGA,092204.999,4250.5589,S,14718.5084,E,1,04,24.4,19.7,M,,,,0000*1 F 字段0：$GPGGA，语句ID，表明该语句为Global Positioning System Fix Data（GGA）GPS定位信息字段1：UTC 时间，hhmmss.sss，时分秒格式字段2：纬度ddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段3：纬度N （北纬）或S（南纬）字段4：经度dddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段5：经度E（东经）或W（西经）字段6：GPS状态，0=不可用(FIX NOT valid)，1=单点定位(GPS FIX)，2=差分定位(DGPS)，3=无效PPS，4=实时差分定位（RTK FIX），5=RTK FLOAT，6=正在估算字段7：正在使用的卫星数量（00 - 12）（前导位数不足则补0）字段8：HDOP水平精度因子（0.5 - 99.9）字段9：海拔高度（-9999.9 - 99999.9）字段10：地球椭球面相对大地水准面的高度字段11：差分时间（从最近一次接收到差分信号开始的秒数，如果不是差分定位将为空）字段12：差分站ID号0000 - 1023（前导位数不足则补0，如果不是差分定位将为空）字段13：校验值编辑本段$GPGSA（当前卫星信息）例：$GPGSA,A,3,01,20,19,13,,,,,,,,,40.4,24.4,32.2*0A 字段0：$GPGSA，语句ID，表明该语句为GPS DOP and Active Satellites（GSA）当前卫星信息字段1：定位模式，A=自动手动2D/3D，M=手动2D/3D 字段2：定位类型，1=未定位，2=2D定位，3=3D定位字段3：PRN码（伪随机噪声码），第1信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段4：PRN码（伪随机噪声码），第2信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段5：PRN码（伪随机噪声码），第3信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段6：PRN码（伪随机噪声码），第4信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段7：PRN码（伪随机噪声码），第5信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段8：PRN码（伪随机噪声码），第6信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段9：PRN码（伪随机噪声码），第7信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段10：PRN码（伪随机噪声码），第8信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段11：PRN码（伪随机噪声码），第9信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段12：PRN码（伪随机噪声码），第10信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段13：PRN码（伪随机噪声码），第11信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段14：PRN码（伪随机噪声码），第12信道正在使用的卫星PRN码编号（00）（前导位数不足则补0）字段15：PDOP综合位置精度因子（0.5 - 99.9）字段16：HDOP水平精度因子（0.5 - 99.9）字段17：VDOP垂直精度因子（0.5 - 99.9）字段18：校验值编辑本段$GPGSV(可见卫星信息)例：$GPGSV,3,1,10,20,78,331,45,01,59,235,47,22,41,069,,13,32,252,45*70字段0：$GPGSV，语句ID，表明该语句为GPS Satellites in View（GSV）可见卫星信息字段1：本次GSV语句的总数目（1 - 3）字段2：本条GSV语句是本次GSV语句的第几条（1 - 3）字段3：当前可见卫星总数（00 - 12）（前导位数不足则补0）字段4：PRN 码（伪随机噪声码）（01 - 32）（前导位数不足则补0）字段5：卫星仰角（00 - 90）度（前导位数不足则补0）字段6：卫星方位角（00 - 359）度（前导位数不足则补0）字段7：信噪比（00－99）dbHz 字段8：PRN 码（伪随机噪声码）（01 - 32）（前导位数不足则补0）字段9：卫星仰角（00 - 90）度（前导位数不足则补0）字段10：卫星方位角（00 - 359）度（前导位数不足则补0）字段11：信噪比（00－99）dbHz 字段12：PRN 码（伪随机噪声码）（01 - 32）（前导位数不足则补0）字段13：卫星仰角（00 - 90）度（前导位数不足则补0）字段14：卫星方位角（00 - 359）度（前导位数不足则补0）字段15：信噪比（00－99）dbHz 字段16：校验值编辑本段$GPRMC（推荐定位信息数据格式）例：$GPRMC,024813.640,A,3158.4608,N,11848.3737,E,10.05,324.27,150706,,,A* 50 字段0：$GPRMC，语句ID，表明该语句为Recommended Minimum Specific GPS/TRANSIT Data（RMC）推荐最小定位信息字段1：UTC时间，hhmmss.sss 格式字段2：状态，A=定位，V=未定位字段3：纬度ddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段4：纬度N（北纬）或S（南纬）字段5：经度dddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段6：经度E （东经）或W（西经）字段7：速度，节，Knots 字段8：方位角，度字段9：UTC日期，DDMMYY格式字段10：磁偏角，（000 - 180）度（前导位数不足则补0）字段11：磁偏角方向，E=东W=西字段16：校验值编辑本段$GPVTG（地面速度信息）例：$GPVTG,89.68,T,,M,0.00,N,0.0,K*5F 字段0：$GPVTG，语句ID，表明该语句为Track Made Good and Ground Speed（VTG）地面速度信息字段1：运动角度，000 - 359，（前导位数不足则补0）字段2：T=真北参照系字段3：运动角度，000 - 359，（前导位数不足则补0）字段4：M=磁北参照系字段5：水平运动速度（0.00）（前导位数不足则补0）字段6：N=节，Knots 字段7：水平运动速度（0.00）（前导位数不足则补0）字段8：K=公里/时，km/h 字段9：校验值编辑本段$GPGLL（地理定位信息）例：$GPGLL,4250.5589,S,14718.5084,E,092204.999,A*2D 字段0：$GPGLL，语句ID，表明该语句为Geographic Position（GLL）地理定位信息字段1：纬度ddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段2：纬度N （北纬）或S（南纬）字段3：经度dddmm.mmmm，度分格式（前导位数不足则补0）字段4：经度E（东经）或W（西经）字段5：UTC时间，hhmmss.sss 格式字段6：状态，A=定位，V=未定位字段7：校验值。