發(fā)布時(shí)間：2017-10-27 22:14

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

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【摘要】：大數(shù)據(jù)時(shí)代位置服務(wù)深化發(fā)展,社會(huì)公眾對(duì)空間信息知識(shí)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(dòng)對(duì)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(shí)空數(shù)據(jù)正在被用來輔助或指導(dǎo)人們決策。與此同時(shí),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(jì)算和實(shí)時(shí)可視化等方面表現(xiàn)出了強(qiáng)勁的生命力。在傳統(tǒng)GIS無法應(yīng)對(duì)海量移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)的當(dāng)下,開發(fā)與擴(kuò)展高性能GIS面向移動(dòng)對(duì)象的管理能力,研究面向Web移動(dòng)對(duì)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(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲(chǔ)以及動(dòng)態(tài)地圖可視化三個(gè)方面展開研究。1、移動(dòng)對(duì)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(shí)會(huì)與正常數(shù)據(jù)發(fā)生判別混淆。設(shè)計(jì)了一套預(yù)處理流程來進(jìn)行系統(tǒng)性清理,在判別移動(dòng)對(duì)象行駛狀態(tài)的基礎(chǔ)上,針對(duì)不同異常數(shù)據(jù)采取不同處理技術(shù),實(shí)驗(yàn)證實(shí)達(dá)到處理效果。2、針對(duì)傳統(tǒng)圖層管理不適用于面向web的移動(dòng)對(duì)象大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的問題,設(shè)計(jì)移動(dòng)對(duì)象全軌跡模型,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)存儲(chǔ)模型。針對(duì)集中式存儲(chǔ)無法滿足查詢與更新性能的問題,采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了存儲(chǔ)模型的合理性,并驗(yàn)證了分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在移動(dòng)對(duì)象查詢與更新性能上的提升。3、分析現(xiàn)有移動(dòng)對(duì)象可視化技術(shù)中的性能瓶頸,改善海量移動(dòng)對(duì)象軌跡動(dòng)態(tài)地圖的繪制性能,設(shè)計(jì)了一種時(shí)空立方體模型,提出一種面向瓦片的時(shí)空立方體數(shù)據(jù)聚合算法。實(shí)驗(yàn)證實(shí)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(jí),移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)量越大,壓縮率效果越好的結(jié)論。4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向新型硬件架構(gòu)的復(fù)雜地理信息平臺(tái)HiGIS的移動(dòng)對(duì)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(yàn)證了其可用性與正確性。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)對(duì)象 全軌跡 預(yù)處理 停留點(diǎn)檢測(cè) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)空立方體 數(shù)據(jù)聚合 動(dòng)態(tài)地圖
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：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(guó)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(dòng)對(duì)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?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)18-20
• 1.3.1 本文的研究?jī)?nèi)容18
• 1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 移動(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理20-30
• 2.1 移動(dòng)對(duì)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(diǎn)檢測(cè)22-24
• 2.3.1 飄散點(diǎn)檢測(cè)22-23
• 2.3.2 停留點(diǎn)檢測(cè)23-24
• 2.4 基于高斯濾波的行駛段平滑24-25
• 2.5 實(shí)驗(yàn)分析25-29
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)25
• 2.5.2 實(shí)驗(yàn)步驟25-26
• 2.5.3 實(shí)驗(yàn)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(dòng)對(duì)象軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理30-40
• 3.1 移動(dòng)對(duì)象的全軌跡建模30-34
• 3.1.1 時(shí)空數(shù)據(jù)模型30-32
• 3.1.2 存儲(chǔ)組織模型32-34
• 3.2 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)34-37
• 3.2.1 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)基本架構(gòu)34-35
• 3.2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略35-37
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與分析37-39
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境37
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)方法37-38
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于時(shí)空立方體聚合的移動(dòng)對(duì)象動(dòng)態(tài)地圖40-51
• 4.1 問題描述與相關(guān)工作40-42
• 4.2 時(shí)空立方體模型42-44
• 4.2.1 時(shí)空立方體模型定義42-43
• 4.2.2 移動(dòng)對(duì)象的時(shí)空立方體表示43-44
• 4.3 基于時(shí)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(shí)空立方體聚合45-47
• 4.4 算法實(shí)驗(yàn)47-50
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境47
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)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(tái)的總體結(jié)構(gòu)51-53
• 5.1.1 HiGIS平臺(tái)的硬件架構(gòu)51-53
• 5.1.2 HiGIS平臺(tái)的軟件架構(gòu)53
• 5.2 移動(dòng)對(duì)象檢索服務(wù)原型系統(tǒng)架構(gòu)53-55
• 5.2.1 存儲(chǔ)管理模塊54
• 5.2.2 時(shí)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(xiàn)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(xiàng)目67

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本文編號(hào)：1105421