本文關(guān)鍵詞：面向Web大規(guī)模移動對象軌跡數(shù)據(jù)管理與聚集技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 移動對象 全軌跡 預(yù)處理 停留點檢測 分布式數(shù)據(jù)庫 時空立方體 數(shù)據(jù)聚合 動態(tài)地圖

【摘要】：大數(shù)據(jù)時代位置服務(wù)深化發(fā)展,社會公眾對空間信息知識化服務(wù)的需求越來越大。來自于導(dǎo)航定位系統(tǒng)的海量移動對象數(shù)據(jù),來自于地理社交網(wǎng)絡(luò)的海量位置簽到數(shù)據(jù)等時空數(shù)據(jù)正在被用來輔助或指導(dǎo)人們決策。與此同時,新型硬件架構(gòu)的復(fù)雜地理信息系統(tǒng)(GIS,Geographic Information System)在海量數(shù)據(jù)管理、快速分析計算和實時可視化等方面表現(xiàn)出了強勁的生命力。在傳統(tǒng)GIS無法應(yīng)對海量移動對象數(shù)據(jù)的當(dāng)下,開發(fā)與擴展高性能GIS面向移動對象的管理能力,研究面向Web移動對象軌跡數(shù)據(jù)管理與聚集技術(shù)變得愈發(fā)重要。論文結(jié)合高性能GIS硬件架構(gòu)與相關(guān)技術(shù),從移動對象軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲以及動態(tài)地圖可視化三個方面展開研究。1、移動對象原始軌跡記錄中常見的異常數(shù)據(jù)可分為冗余數(shù)據(jù)、飄散數(shù)據(jù)、偏移數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等幾類,在清理時會與正常數(shù)據(jù)發(fā)生判別混淆。設(shè)計了一套預(yù)處理流程來進行系統(tǒng)性清理,在判別移動對象行駛狀態(tài)的基礎(chǔ)上,針對不同異常數(shù)據(jù)采取不同處理技術(shù),實驗證實達到處理效果。2、針對傳統(tǒng)圖層管理不適用于面向web的移動對象大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的問題,設(shè)計移動對象全軌跡模型,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計存儲模型。針對集中式存儲無法滿足查詢與更新性能的問題,采用分布式數(shù)據(jù)庫進行存儲。實驗驗證了存儲模型的合理性,并驗證了分布式數(shù)據(jù)庫在移動對象查詢與更新性能上的提升。3、分析現(xiàn)有移動對象可視化技術(shù)中的性能瓶頸,改善海量移動對象軌跡動態(tài)地圖的繪制性能,設(shè)計了一種時空立方體模型,提出一種面向瓦片的時空立方體數(shù)據(jù)聚合算法。實驗證實算法使客戶端繪制數(shù)據(jù)量壓縮了75%以上,得出在同一瓦片層級,移動對象數(shù)據(jù)量越大,壓縮率效果越好的結(jié)論。4、設(shè)計并實現(xiàn)了面向新型硬件架構(gòu)的復(fù)雜地理信息平臺HiGIS的移動對象管理原型系統(tǒng),將本文提出的方法應(yīng)用于系統(tǒng),并通過演示驗證了其可用性與正確性。
【關(guān)鍵詞】：移動對象 全軌跡 預(yù)處理 停留點檢測 分布式數(shù)據(jù)庫 時空立方體 數(shù)據(jù)聚合 動態(tài)地圖
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P208
【目錄】：

• 摘要10-11
• ABSTRACT11-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 本文的選題背景和研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 面向Web的高性能GIS13-15
• 1.2.2 移動對象軌跡數(shù)據(jù)處理技術(shù)15-17
• 1.2.3 已有研究存在的問題17-18
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)18-20
• 1.3.1 本文的研究內(nèi)容18
• 1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 移動對象軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理20-30
• 2.1 移動對象異常數(shù)據(jù)分析20-21
• 2.2 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理流程21-22
• 2.3 基于狀態(tài)聚集的分段點檢測22-24
• 2.3.1 飄散點檢測22-23
• 2.3.2 停留點檢測23-24
• 2.4 基于高斯濾波的行駛段平滑24-25
• 2.5 實驗分析25-29
• 2.5.1 實驗數(shù)據(jù)25
• 2.5.2 實驗步驟25-26
• 2.5.3 實驗結(jié)果及分析26-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第三章 面向web的大規(guī)模移動對象軌跡數(shù)據(jù)存儲與管理30-40
• 3.1 移動對象的全軌跡建模30-34
• 3.1.1 時空數(shù)據(jù)模型30-32
• 3.1.2 存儲組織模型32-34
• 3.2 分布式數(shù)據(jù)庫存儲34-37
• 3.2.1 分布式數(shù)據(jù)庫基本架構(gòu)34-35
• 3.2.2 數(shù)據(jù)存儲策略35-37
• 3.3 實驗與分析37-39
• 3.3.1 實驗環(huán)境37
• 3.3.2 實驗方法37-38
• 3.3.3 實驗結(jié)果與分析38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于時空立方體聚合的移動對象動態(tài)地圖40-51
• 4.1 問題描述與相關(guān)工作40-42
• 4.2 時空立方體模型42-44
• 4.2.1 時空立方體模型定義42-43
• 4.2.2 移動對象的時空立方體表示43-44
• 4.3 基于時空立方體模型聚合算法44-47
• 4.3.1 瓦片地圖金字塔模型44-45
• 4.3.2 面向瓦片的時空立方體聚合45-47
• 4.4 算法實驗47-50
• 4.4.1 實驗環(huán)境47
• 4.4.2 實驗方法與結(jié)果分析47-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 系統(tǒng)架構(gòu)與系統(tǒng)演示51-59
• 5.1 HiGIS平臺的總體結(jié)構(gòu)51-53
• 5.1.1 HiGIS平臺的硬件架構(gòu)51-53
• 5.1.2 HiGIS平臺的軟件架構(gòu)53
• 5.2 移動對象檢索服務(wù)原型系統(tǒng)架構(gòu)53-55
• 5.2.1 存儲管理模塊54
• 5.2.2 時空檢索與ST-Cube生成模塊54
• 5.2.3 基于服務(wù)的交互可視化模塊54-55
• 5.3 系統(tǒng)演示55-58
• 5.3.1 系統(tǒng)演示環(huán)境55
• 5.3.2 演示流程55-58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-62
• 6.1 本文主要研究成果59-60
• 6.2 研究中存在的不足60
• 6.3 下一步工作展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻63-66
• 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果66-67
• 作者在學(xué)期間參加的與本課題相關(guān)的科研項目67

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