【摘要】：隨著移動(dòng)智能終端的發(fā)展,人們獲取和分享位置信息越來越方便快捷,其內(nèi)容也從文字轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像、文本和智能終端的傳感器數(shù)據(jù)等各種位置相關(guān)的數(shù)據(jù)。充分利用這些豐富的數(shù)據(jù),不僅能夠獲取移動(dòng)用戶自身的物理坐標(biāo),而且還能識(shí)別用戶關(guān)注目標(biāo)的邏輯位置語義,這對(duì)實(shí)現(xiàn)各種基于位置的服務(wù)具有重要意義。同時(shí),群智感知作為一種新型感知模式,能夠使參與用戶有意識(shí)或者無意識(shí)地收集大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù),具有成本低、靈活度高和覆蓋范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。因此,本文關(guān)注利用群智感知模式收集位置指紋,并研究移動(dòng)位置識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)。本文分別從位置指紋庫(kù)構(gòu)建、移動(dòng)位置識(shí)別和指紋庫(kù)維護(hù)三個(gè)角度出發(fā),以數(shù)據(jù)收集高效性、位置識(shí)別準(zhǔn)確性和系統(tǒng)部署低開銷為研究目標(biāo),提出了相應(yīng)的方法和關(guān)鍵技術(shù),并構(gòu)建基于群智感知的移動(dòng)位置識(shí)別系統(tǒng)驗(yàn)證平臺(tái)。具體來講,本文的主要貢獻(xiàn)如下:(1)面向高效數(shù)據(jù)收集的群智感知任務(wù)分配方法。構(gòu)建位置指紋庫(kù)需要為數(shù)據(jù)收集的參與者分配任務(wù)并規(guī)劃路徑,這些任務(wù)具有時(shí)間敏感性和異構(gòu)性。根據(jù)木桶原理,完成所有任務(wù)的時(shí)間由最后一個(gè)完成任務(wù)的參與者決定,我們確定了最長(zhǎng)時(shí)間最小化的任務(wù)分配優(yōu)化目標(biāo)。針對(duì)該目標(biāo),我們提出了基于密母(Memetic)的雙向變鄰域搜索算法,其中,設(shè)計(jì)了啟發(fā)式策略來初始化分配的路徑,并設(shè)計(jì)了雙向變鄰域搜索結(jié)構(gòu)來調(diào)整邊界任務(wù);同時(shí),針對(duì)參與者的變動(dòng)性,我們?cè)O(shè)計(jì)了任務(wù)再分配模式和輕量級(jí)的快速替代算法。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法在任務(wù)分布異構(gòu)的場(chǎng)景下提高了任務(wù)完成的效率。(2)基于富指紋的移動(dòng)位置識(shí)別方法。富指紋數(shù)據(jù)除了圖像和位置標(biāo)簽,還包含其它豐富的傳感器感知的數(shù)據(jù)。為了利用富指紋實(shí)現(xiàn)更加精確的移動(dòng)位置識(shí)別,我們首先提出了以目標(biāo)坐標(biāo)為中心的指紋搜索機(jī)制,其利用加速度計(jì)的坐標(biāo)矩陣變換獲得傾斜角來推算出目標(biāo)坐標(biāo),從而確定精準(zhǔn)的指紋搜索空間并建立了子區(qū)域重疊的非視覺索引結(jié)構(gòu);然后,提取指紋庫(kù)中所有圖像的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征點(diǎn),用分層聚類建立詞匯樹的方法來訓(xùn)練碼本,并建立基于視覺詞的倒排索引結(jié)構(gòu)來減少不必要的指紋匹配。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法能夠提高位置識(shí)別的準(zhǔn)確度。(3)面向精簡(jiǎn)指紋庫(kù)的優(yōu)質(zhì)指紋選擇方法。由于群智感知構(gòu)建的指紋庫(kù)冗余多,并且指紋質(zhì)量良莠不齊,這會(huì)浪費(fèi)移動(dòng)終端寶貴的硬件資源,需要我們選擇優(yōu)質(zhì)指紋構(gòu)建精簡(jiǎn)指紋庫(kù)來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的低開銷部署。一方面,根據(jù)指紋庫(kù)應(yīng)具有空間分布多樣性的原則,我們提出了自適應(yīng)空間聚類算法對(duì)同一目標(biāo)的所有指紋分層自適應(yīng)K-means聚類,使其在方向、角度和距離方面具有多樣性。另一方面,根據(jù)優(yōu)質(zhì)指紋應(yīng)具有空間顯著性的原則,我們提出了公共顯著特征點(diǎn)(CSF)的概念,并設(shè)計(jì)基于自適應(yīng)聚類的公共顯著點(diǎn)檢測(cè)算法(SAC-CSFD)來選擇優(yōu)質(zhì)指紋,該算法利用局部敏感哈希索引技術(shù),把圖像庫(kù)中的SURF特征點(diǎn)量化為哈希碼,通過判斷圖像含有的CSF數(shù)量來選擇高質(zhì)量指紋。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法能夠在保證準(zhǔn)確率的前提下選擇優(yōu)質(zhì)指紋。(4)基于群智感知的移動(dòng)位置識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。為驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性和實(shí)用性,我們?cè)O(shè)計(jì)了基于群智感知的移動(dòng)位置識(shí)別系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了指紋采集、任務(wù)分配、指紋選擇和位置識(shí)別等功能模塊。綜上,從指紋庫(kù)構(gòu)建、移動(dòng)位置識(shí)別和指紋庫(kù)維護(hù)三個(gè)角度出發(fā),我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于群智感知的移動(dòng)位置識(shí)別系統(tǒng),提出了一系列解決方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性,從而為基于群智感知的位置服務(wù)提供了重要的理論和技術(shù)支撐。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP212.9
【圖文】：

群智感知作為一種新型感知手段，將大量用戶的移動(dòng)終端設(shè)備作為基本感知單逡逑元，借助多種通信方式進(jìn)行協(xié)作，實(shí)現(xiàn)感知任務(wù)的分發(fā)和感知數(shù)據(jù)的收集，最終完逡逑成大規(guī)模、復(fù)雜的社會(huì)感知任務(wù)［３］。如圖１－２所示，針對(duì)本文的指紋收集形式，該感逡逑知模式可以分為三個(gè)模塊：基礎(chǔ)指紋庫(kù)構(gòu)建模塊、用戶位置查詢模塊和指紋庫(kù)動(dòng)態(tài)逡逑更新模塊。逡逑基礎(chǔ)指紋庫(kù)構(gòu)建模塊招募志愿者并利用其移動(dòng)終端完成參與指定位置的任務(wù)。逡逑感知任務(wù)的數(shù)據(jù)主要是通過參與者下載平臺(tái)提供的Ａ：ｐｐ，來完成移動(dòng)終端的各種傳逡逑感器數(shù)據(jù)的收集，這些數(shù)據(jù)通過ＷｉＦｉ、ＧＳＭ網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒⻊?wù)器端，經(jīng)過指紋過濾存逡逑入指紋庫(kù)。在服務(wù)器端，一方面，服務(wù)器對(duì)指紋收集的參與者規(guī)劃路經(jīng)，并根據(jù)參與逡逑者的貢獻(xiàn)提供相應(yīng)的激勵(lì)回報(bào)。另一方面，服務(wù)器對(duì)這些感知的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、過濾和逡逑處理。這些數(shù)據(jù)可以分為三類：人為設(shè)置數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)。逡逑４逡逑

第一章緒論逡逑該系統(tǒng)要求用戶按規(guī)則拍兩張照片，并根據(jù)兩張照片的成像距離來計(jì)算目標(biāo)到用戶逡逑的距離（如圖１－３所示），用該距離輔助實(shí)現(xiàn)對(duì)室外位置識(shí)別。逡逑第一次拍照邐第二次拍照逡逑的鏡面邐的鏡面逡逑邐：：：：－夕’拍逡逑，邐＿－－－－－攝逡逑十邐邋邋目逡逑Ｖ邐Ｖ邐＊ｓ？＊ｗ逡逑成像距離１邐成像距離２逡逑圖１－３邋ＣａｍＬｏｃ采用兩次成像來判斷用戶到目標(biāo)的距離逡逑眾多學(xué)者對(duì)指紋的匹配提出相關(guān)方法，這種被稱為“參與式感知”或者“移動(dòng)逡逑群智感知”的感知模式，能夠利用手機(jī)端更加豐富的傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的位置逡逑指紋識(shí)別。結(jié)合以上和移動(dòng)位置識(shí)別的相關(guān)工作，我們利用移動(dòng)設(shè)備（如智能手機(jī)）逡逑端強(qiáng)大的感知功能，綜合運(yùn)用群智感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)利用富指紋數(shù)據(jù)和圖像搜索技術(shù)逡逑實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)更加準(zhǔn)確地識(shí)別。逡逑１．４．３精簡(jiǎn)指紋庫(kù)逡逑群智感知作為一種新型感知模式，能夠招募一批志愿者有意識(shí)或者無意識(shí)地收逡逑集大規(guī)模、復(fù)雜的感知任務(wù)［３］。然而，這些群智感知的位置指紋庫(kù)含有大量的冗余逡逑數(shù)據(jù)

任務(wù)數(shù)量很少；但是，有的區(qū)域任務(wù)分布稠密，參與者花費(fèi)較短的行走時(shí)間，卻完成逡逑任務(wù)數(shù)量很多。逡逑如圖２－１所示，在時(shí)間敏感的群智感知平臺(tái)上，云端的服務(wù)器負(fù)責(zé)分配任務(wù)并為逡逑每個(gè)參與者規(guī)劃路徑，需要實(shí)時(shí)掌握每個(gè)參與者的位置；每個(gè)參與者根據(jù)指定的路逡逑徑完成任務(wù)并得到獎(jiǎng)勵(lì)。他們之間的交互步驟如下：首先，每個(gè)參與者利用ＧＳＭ、逡逑３Ｇ／４Ｇ或者Ｗｉｎ、藍(lán)牙等向服務(wù)器發(fā)送所在位置。其次，服務(wù)器根據(jù)要完成的任務(wù)逡逑數(shù)量及其位置，設(shè)計(jì)每個(gè)參與者的路徑，使總體時(shí)間最小化。然后，每個(gè)參與者根據(jù)逡逑所指定的路徑完成分配的任務(wù)，并將其上傳到云端的服務(wù)器。最后，服務(wù)器根據(jù)每逡逑個(gè)人的貢獻(xiàn)設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)／報(bào)酬，并分配給參與者。因此，本章關(guān)注如何在服務(wù)器端為參逡逑與者設(shè)計(jì)高效的任務(wù)分配方案，來實(shí)現(xiàn)總體時(shí)間最小化的優(yōu)化目標(biāo)。與該任務(wù)分配逡逑目標(biāo)相似的是距離相關(guān)的優(yōu)化目標(biāo)成果

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：2810482