近年来,基于位置服务的技术迅猛发展,产生了海量的路网轨迹数据。而路径范围查询作为一种路网轨迹查询类型,是支持其他查询类型的基础。为了实现对海量路网轨迹数据的高效索引,同时提供精确的路径范围查询服务,提出了一种基于道格拉斯-...近年来,基于位置服务的技术迅猛发展,产生了海量的路网轨迹数据。而路径范围查询作为一种路网轨迹查询类型,是支持其他查询类型的基础。为了实现对海量路网轨迹数据的高效索引,同时提供精确的路径范围查询服务,提出了一种基于道格拉斯-普克算法的学习型索引结构(Douglas-Peuker Based Learned Index Structure,DPLI)。首先将轨迹数据分为多个轨迹段,然后取轨迹段中的点作为轨迹数据的表征,利用映射函数将其映射为一维映射值序列,而后根据键值数量将其划分为多个数据分片。在分片内将首尾数据组成一条线段,然后计算其余数据点距离线段的拟合误差,将超过误差阈值的数据点作为新的线段端点,递归分割原有的直线段,直到所有数据点的拟合误差小于阈值,从而拟合分段线性函数。采用多个路网数据和轨迹数据进行了充分的实验,实验结果表明:与传统索引方法相比,DPLI具有更快的构建效率和磁盘访问效率;与学习索引方法相比,DPLI保持了构建效率的优势,并且达到了100%查询召回率。展开更多
k-匿名机制是LBS(location based service)中保证查询隐私性的重要手段.已有文献指出,现有的k-匿名机制不能有效保护连续性查询的隐私性.提出一种连续查询发送模型,该模型融合了查询发送时间的间隔模型和连续性模型,针对此模型下的两种k...k-匿名机制是LBS(location based service)中保证查询隐私性的重要手段.已有文献指出,现有的k-匿名机制不能有效保护连续性查询的隐私性.提出一种连续查询发送模型,该模型融合了查询发送时间的间隔模型和连续性模型,针对此模型下的两种k-匿名算法Clique Cloaking和Non-clique Cloaking,分别提出了一种连续查询攻击算法.在此攻击算法下,匿名集的势不再适合作为查询匿名性的度量,因此提出一种基于熵理论的度量方式AD(anonymityd egree).实验结果表明,对连续性很强的查询,攻击算法重识别用户身份的成功率极高;AD比匿名集的势更能反映查询的匿名性.展开更多
针对移动机器人的路径规划问题,提出基于任务点全覆盖的能效路径规划算法(full coverage of mission location-based energy efficiency path planning,FCPP)。该算法兼顾了移动机器人的路径长度和续航距离。FCPP算法先依据任务点所在...针对移动机器人的路径规划问题,提出基于任务点全覆盖的能效路径规划算法(full coverage of mission location-based energy efficiency path planning,FCPP)。该算法兼顾了移动机器人的路径长度和续航距离。FCPP算法先依据任务点所在的位置,利用区域覆盖算法构建移动机器人的服务点,并确保每个任务点均被覆盖;再依据这些服务点和移动机器人的始点位置,并利用Christofides算法优化移动机器人的路径,缩短完成任务时间;考虑到移动机器人的充电问题,区域内部署了多个充电站。为了避免移动机器人的电量耗尽现象出现,构建能效路径,使每条路径中任意两个连续服务点间距离不超过移动机器人的续航距离;仿真结果表明,执行1000个任务点时,FCPP算法只需5.33 s,有效地提升了执行任务的效率。展开更多
文摘近年来,基于位置服务的技术迅猛发展,产生了海量的路网轨迹数据。而路径范围查询作为一种路网轨迹查询类型,是支持其他查询类型的基础。为了实现对海量路网轨迹数据的高效索引,同时提供精确的路径范围查询服务,提出了一种基于道格拉斯-普克算法的学习型索引结构(Douglas-Peuker Based Learned Index Structure,DPLI)。首先将轨迹数据分为多个轨迹段,然后取轨迹段中的点作为轨迹数据的表征,利用映射函数将其映射为一维映射值序列,而后根据键值数量将其划分为多个数据分片。在分片内将首尾数据组成一条线段,然后计算其余数据点距离线段的拟合误差,将超过误差阈值的数据点作为新的线段端点,递归分割原有的直线段,直到所有数据点的拟合误差小于阈值,从而拟合分段线性函数。采用多个路网数据和轨迹数据进行了充分的实验,实验结果表明:与传统索引方法相比,DPLI具有更快的构建效率和磁盘访问效率;与学习索引方法相比,DPLI保持了构建效率的优势,并且达到了100%查询召回率。
文摘针对移动机器人的路径规划问题,提出基于任务点全覆盖的能效路径规划算法(full coverage of mission location-based energy efficiency path planning,FCPP)。该算法兼顾了移动机器人的路径长度和续航距离。FCPP算法先依据任务点所在的位置,利用区域覆盖算法构建移动机器人的服务点,并确保每个任务点均被覆盖;再依据这些服务点和移动机器人的始点位置,并利用Christofides算法优化移动机器人的路径,缩短完成任务时间;考虑到移动机器人的充电问题,区域内部署了多个充电站。为了避免移动机器人的电量耗尽现象出现,构建能效路径,使每条路径中任意两个连续服务点间距离不超过移动机器人的续航距离;仿真结果表明,执行1000个任务点时,FCPP算法只需5.33 s,有效地提升了执行任务的效率。
