本文關(guān)鍵詞：基于云計算的自適應可調(diào)節(jié)GPS軌跡地圖匹配策略（英文）

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【摘要】：智慧城市為智能交通管理和交通網(wǎng)絡(luò)智能應用的發(fā)展提供了巨大推動力。近來,智能交通系統(tǒng)(Intelligent transportation systems,ITSs)和移動位置服務(wù)(Location-based services,LBSs)也成為了研究領(lǐng)域的熱點。交通領(lǐng)域數(shù)據(jù)量在快速不斷增長,云計算在巨量數(shù)據(jù)的存儲、接入、管理和處理方面有著巨大作用。交通領(lǐng)域相當比例的數(shù)據(jù)為GPS數(shù)據(jù),此類數(shù)據(jù)具有非頻繁、含噪聲等特性,這使得維護基于GPS的實時交通軟件的服務(wù)質(zhì)量較為困難。在諸多智能交通系統(tǒng)應用中,地圖匹配處理起著將GPS觀測點準確排列于路網(wǎng)中的關(guān)鍵作用�？紤]到準確性時,地圖匹配策略的性能由兩個連續(xù)的GPS觀測點間的最短路徑?jīng)Q定;另一方面,處理最短路徑查詢(Processing shortest path queries,SPQs)耗費著較高計算量�，F(xiàn)有的地圖匹配技術(shù)采用固定參數(shù)(固定的候選點數(shù)量,固定的誤差圓半徑)的辦法,這可能導致確認線路分段時產(chǎn)生不確定性,也可導致低精度結(jié)果(或需進行大量SPQ處理以保證精度)。此外,由于采樣錯誤的存在,較高采樣時間(大于10 s)內(nèi)的GPS數(shù)據(jù)常含有冗余數(shù)據(jù),這也導致需要額外的SPQ處理。由于SPQ處理導致的高運算量問題,現(xiàn)有的地圖匹配策略并不能實現(xiàn)實時應用。在本文中,我們提出一種實時地圖匹配方法(Real-time map-matching,RT-MM)。該方法以云計算為基礎(chǔ),是一種全自適應地圖匹配策略,能夠應對實時GPS軌跡地圖匹配中SPQ處理的關(guān)鍵問題。本研究還通過基于虛擬數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的仿真,對所述方法與現(xiàn)有方法的性能進行了比較。
【作者單位】： Shenzhen
【關(guān)鍵詞】： 地圖匹配 GPS軌跡 可調(diào)節(jié) 云計算 塊同步并行計算(Bulk synchronous parallel BSP)
【基金】：Project supported by the National Basic Research Program(973)of China(No.2015CB352400) the National Natural Science Foundation of China(Nos.61100220 and U1401258) the US National Science Foundation(No.CCF-1016966)
【分類號】：U495
【正文快照】： 1 Introduction In recent years,many organizations are gradually migrating their applications to cloud environments to take advantage of computing and storage elasticity combined with the pay-as-you-go model.The advent and rapid growth of information and

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本文編號：656887