| 大规模移动对象位置信息处理及预测技术研究 |
| 刘奎恩
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| 专业 | 计算机软件与理论
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| 导师 | 李明树
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| 2010-06-01
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| 学位授予单位 | 中国科学院研究生院
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| 学位 | 博士
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| 学位授予地点 | 北京
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| 关键词 | 移动对象跟踪，时空数据管理，轨迹模式发现, 分布式安全存储
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| 摘要 | 随着定位技术和无线通信技术的普及，移动对象规模急剧增大，带来沉重
的通讯和存储开销。如何有效减少移动对象位置更新次数、稳定收集和存储移
动对象运动轨迹，是移动对象数据库领域的研究热点，论文面向大规模移动对
象位置信息处理及预测技术，在综合分析移动对象数据管理相关研究的基础
上，对移动对象的跟踪、负载控制和安全存储进行深入研究，论文的主要工作
及创新性成果如下：
第一，本研究定义了一种适用于移动对象位置预测的主导路径模式，给出
了从历史轨迹数据库中发现该模式的算法，并且从模式定义到挖掘过程中都充
分考虑了表达精度，不仅可表征移动对象未来运动方向，而且可描述对象在这
些运动方向上可能的旅行线路，这些特性使得主导路径模式可以有效应用于移
动对象跟踪场景。
第二，本研究提出了一个基于主导路径模式的移动对象跟踪算法，设计了
主导路径模式索引结构，根据移动对象近期移动轨迹寻找最近最长匹配的主导
路径模式，用于预测该对象在未来时间的旅行路线，进而减少移动对象位置更
新次数。
第三，本研究提出了一个基于数据属性的移动对象跟踪负载控制方法，针
对数据流突发引发的系统过载，给出了使用数据属性来估算数据重要性的轻量
级甩负载框架，保证了移动对象位置信息的平稳收集以及结果的精确性。
第四，本研究提出了一种基于纠删码的轨迹数据分布式安全存储方案，将
轨迹数据分块编码并存储在分布式环境中，不仅保证了数据的完整性和私密
性，而且支持在非中心架构下对数据实施访问控制策略。该方案充分利用网络
边缘的存储能力，来解决巨量轨迹数据的安全存储问题，具有较好扩展性、可
用性和安全性。
最后，本文介绍了用于验证本研究内容的移动对象跟踪和管理平台MOIR，
以及实时监控道路交通状态的数据流管理扩展模块MOIR/MT，为移动对象跟
踪和管理中发现问题和验证思路提供了直观参考。 |
| 学科领域 | 算法理论
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| 语种 | 中文
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| 内容类型 | 学位论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/2320
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| 专题 | 互联网软件技术实验室
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
刘奎恩. 大规模移动对象位置信息处理及预测技术研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院,2010.
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