轨迹数据相似性查询及其应用研究

发布时间：2024-03-10 11:30

　　轨迹数据在日常生活、商业应用与科学研究等方面起着日益重要的作用。随着无线通信与移动计算技术的快速发展,我们所能获取到的轨迹数据规模也变得前所未有的庞大。如此大量的轨迹数据既带来了巨大的研究价值,也对数据管理、计算与挖掘提出了严峻的挑战。受限于存储与计算能力,一方面需要研究如何在确保数据质量的前提下对轨迹数据进行压缩,另一方面需要研究如何高效地完成一些基础操作,例如轨迹的相似性查询。本文以轨迹数据相似性查询为研究重点,针对现有研究成果的不足,提出了相应的轨迹压缩算法与高效的轨迹相似性查询算法。在此基础上,本文还探索了轨迹数据的应用,设计并实现了一个基于磁场传感器的细粒度字符输入系统。具体而言,本文开展了以下研究： 1.基于重要轨迹段的轨迹相似性查询研究。现有的轨迹压缩算法只是孤立地压缩单条轨迹,而且压缩之后的轨迹与原始轨迹相比,丢失了细节的语义信息。为此,本文提出了一种新的轨迹压缩算法,通过将轨迹分段,并计算每一段的权重,可以将权重较高的轨迹段提取出来,组成压缩轨迹。本算法可以将轨迹中重要部分的细节全部保留下来,使得压缩轨迹的语义更完整。实验结果表明本算法可以在确保轨迹数据可用性的前提下...

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【部分图文】：

图1.1一条典型的轨迹（图摘自[4])

图1.1一条典型的轨迹（图摘自[4])图1.1中展现了一条典型的轨迹。轨迹数据是时间序列数据的一种特例，一般而言，将维度大于或等于2的时间序列数据称为轨迹数据。因为本文主要研宄对象是二维或更高维度的时间序列数据，因此在后文中认为时间序列与轨迹是等价的。常见的轨迹数据，除了通过G....

图2.9基于运动速度与方向的轨迹压缩（图摘自[4])

图2.9基于运动速度与方向的轨迹压缩（图摘自[4])图2.9中是本算法的一个例子。假设po与Pi包含在压缩轨迹中，并且物体在Pi处的运动速度与方向都是己知的。当采集到轨迹点P2时，根据物体在:Pi处的运动速度、运动方向、速度和方向的误差阈值，以及Pi与P2之间的时间间隔，可以构建....

图2.17I^fiXeo￡(/i(Q，（7）的图示

图2.17I^fi_Xeo￡(/i(Q，(7)的图示2.2.2.3LB_ImprovedLBJCeogh被提出来之后，有一些工作在其基础上进行了扩展[46^49]，

图4.2米用Douglas-Peucker算法将CharacterTrajectories数据集中一条时间序列的分段结果，其中m=8

?2040:80100120140-3^2,^图4.2米用Douglas-Peucker算法将CharacterTrajectories数据集中一条时间序列的分段结果，其中m=84.4.3.2时间序列段旋转将时间序列分段之后，对每一条时间序列段而言，需要找到一....

本文编号：3924724