本文關(guān)鍵詞：柵矢混合的移動群智感知系統(tǒng)任務(wù)分發(fā)方法

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【摘要】：針對Zoom中基于柵格任務(wù)地圖的分發(fā)方法中冗余數(shù)據(jù)量大、不支持任務(wù)信息漸進傳輸?shù)热秉c,提出了一種柵矢混合的移動群智感知系統(tǒng)任務(wù)分發(fā)方法。該方法通過結(jié)合柵格數(shù)據(jù)和矢量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,有效降低了冗余數(shù)據(jù)量。此外還提出了使用道格拉斯普克算法或任務(wù)優(yōu)先級條件對任務(wù)信息進行漸進傳輸?shù)姆椒ā嶒灲Y(jié)果表明,與原來Zoom中使用基于GIF格式的STIF格式作為任務(wù)信息載體的方式相比,該方法能有效降低任務(wù)分發(fā)過程中所使用的數(shù)據(jù)量。
【作者單位】： 湖南大學信息科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 移動群智感知 任務(wù)分發(fā) 柵矢混合 漸進傳輸
【基金】：湖南省自然科學基金(No.14JJ2051)
【分類號】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言移動群智感知[1](Mobile Crowd Sensing,MCS),目前吸引著眾多的研究者目光。與參與感知(Participatorysensing)和以人為中心的計算[2](Human-centric computing)相比,在MCS場景中,充分地利用了各種各樣的移動設(shè)備和它們所攜帶的傳感器和處理器[3],這些設(shè)備能夠被分配特定

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本文編號：1003847