基于综合时空特性的混合式轨迹压缩算法

针对车辆全球卫星定位系统(GPS)中如何降低轨迹数据存储空间,提高数据分析及传送速度等问题,提出一种基于综合时空特性的混合式轨迹压缩算法.该算法一方面采用了新的综合时空特性的在线轨迹压缩策略,利用GPS数据的位置信息、时间信息、方向角、速度信息进行轨迹特征点的综合判断,以更准确地选取特征点;另一方面,采用了在线与批处理相结合的混合式轨迹压缩策略,定时采用道格拉斯批量压缩算法对在线压缩的轨迹集进行二次压缩,以提高轨迹的压缩效率.实验结果表明,较现有的时空特性压缩算法,新的综合时空特性在线轨迹压缩策略虽然在压缩率上略有下降,但压缩误差有显著减小.进一步采用混合式压缩策略后,通过选取适当的批处理时间周期,所提算法在压缩率和压缩误差上较现有的时空特性算法均有所改进.     

基于遗传压缩感知的无线传感器网络数据压缩方法

考虑到无线传感器网络WSNs能量、通信带宽、计算能力及成本有限,不适合大规模数据传输,同时存在数据冗余,需要进行数据压缩处理,提出一种新的基于遗传算法的压缩感知CS(Compressive Sensing)重构方法,应用于无线传感器网络数据压缩中。详细阐述分布式WSNs数据压缩特点,压缩感知基本理论,基于遗传算法的CS重构新方法以及在WSNs数据压缩中的应用。通过实验仿真证明,从压缩比、节点平均能耗、网络生存时间和网络时延四个方面,与DCCM算法及CCS算法的WSNs数据压缩算法进行比较,提出的算法具有较高的压缩比,提高了采集数据的重构精度,降低了数据冗余度和网络通信量,提高了网络效率。     

基于GA的矢量数据压缩优化算法

矢量数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用,对增加移动设备的存储能力和提高矢量数据的网络传输效率来说是一项很重要的工作。根据遗传算法理论、Douglas-Peucker算法和矢量数据的特点,提出了基于GA的矢量数据压缩的模型和方法。通过对构成曲线的结点进行二进制编码,以压缩后结点数较少和误差较小为优化目标,并利用Douglas-Peucker算法控制选择、变异和交叉的有效性,所得最优解中值为1的基因对应压缩后的曲线结点。实验结果表明,该方法能够得到较大的压缩率。     

一种基于SDT算法的新的过程数据压缩算法

针对流程工业实测过程数据压缩存储问题,在深入分析旋转门（SDT,Swing Door Trending）算法的基础上,提出了一种基于SDT算法新的过程数据压缩算法（NSDT,New Swing Door Trending）。NSDT算法采用曲线对过程数据进行拟和以实现数据压缩,与SDT算法相比能取得更好的压缩效果。根据理论分析和实验数据结果分析,证明了NSDT算法确实可以在不增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

一种基于SDT算法的新的过程数据压缩算法

针对流程工业实测过程数据压缩存储问题,在深入分析旋转门（SDT,Swing Door Trending）算法的基础上,提出了一种基于SDT算法新的过程数据压缩算法（NSDT,New Swing Door Trending）。NSDT算法采用曲线对过程数据进行拟和以实现数据压缩,与SDT算法相比能取得更好的压缩效果。根据理论分析和实验数据结果分析,证明了NSDT算法确实可以在不增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

无线传感器网络的数据压缩算法综述

介绍无线传感器网络的特点,分析数据压缩技术对无线传感器网络发展的重要性;综述了无线传感网络中数据压缩技术的研究现状并介绍了无线传感器网络中部分有代表性算法的研究成果:根据监测数据在时间和空间上存在某种相关性,分类出基于时空相关性的数据压缩算法;根据采用某种变换去除数据时空相关的冗余信息算法,分类出基于小波变换的数据压缩算法;在集中和分散这两种信息服务都能实现的原则基础上,分类出分布式数据压缩算法;通过对传统的压缩算法进行裁剪和优化,分类出改进的传统数据压缩算法;同时总结了各算法的适用环境及其算法中心思想;最后讨论了无线传感器网络中各种数据压缩算法在现阶段存在的不足及各种压缩方法的未来研究方向.     

稀疏表达的运动数据压缩

随着运动数据越来越多地被应用于动画制作和科研领域,高效的运动数据压缩技术也逐渐成为一个热门的研究课题.基于稀疏表达提出一种新的运动数据有损压缩方法.首先对输入的运动数据进行分析生成稀疏表达字典;然后基于稀疏表达字典对运动数据中的每一帧进行稀疏线性表达;最后用K-SVD算法对字典和稀疏表示进行迭代优化.实验结果表明,本文方法可以达到较高的压缩比(50倍左右),同时保持原始运动数据的完整性,还原后可控制重建误差在肉眼不易分辨的范围内(平均RMS误差2.0以下),并且本文方法特别适用于对较短运动数据的压缩.     

SCADA中历史数据的SDT算法研究与改进

随着物联网和大数据技术的快速发展,数据采集与监视控制SCADA系统每天采集的数据量呈几何级数增长,传统的数据压缩算法--旋转门算法SDT 已经不能满足SCADA系统对历史数据压缩的要求。在深入研究了数据压缩方法尤其是旋转门SDT算法的基础上,提出了一种改进的ASDT 算法,并用Java语言加以实现。ASDT算法通过正弦曲线拟合数据以实现数据压缩,与传统SDT算法的性能相比,ASDT算法能取得更好的压缩效果。实验数据结果表明,相对于传统SDT算法,ASDT算法可以在不显著增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

基于多实体的矢量数据压缩改进算法

矢量数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用,对增加移动设备的存储能力和提高矢量数据的网络传输效率来说是一项很重要的工作。根据动态规划算法理论、Douglas-Peucker算法和矢量数据的特点,提出了基于动态规划算法的矢量数据压缩的模型和改进方法,通过一条参考路径构造一条带形成最小误差搜索范围,同时条带宽度可自适应调整。并将单一实体的优化压缩算法扩展为基于多实体的压缩算法,解决了图层压缩的全局优化问题。实验结果表明,该方法具有较高的效率,能够得到较小的压缩误差。     

基于预测模型的轨迹数据压缩方法

针对目前路网环境下海量轨迹数据压缩效率低下的问题,提出了一种基于预测模型的轨迹数据压缩方法（CTPM）。通过将轨迹数据的时间信息和空间信息分别进行压缩,使得压缩后的轨迹数据在空间维度上无损,并且在时间维度上误差有界,以此提高压缩效率。在空间方面,首先利用部分匹配预测（PPM）算法通过轨迹已经行驶的部分路段对其下一时刻可能的位置进行预测;然后通过删除预测成功的路段来减少轨迹数据的存储代价。在时间方面,首先利用轨迹通行状况具有周期性的特点,构建了不同时间区间的通行速度统计模型,来预测移动对象进入下一路段所需要的时间;然后删除预测时间误差小于给定阈值的路段数据来进行压缩处理。实验结果显示,与已有的基于路网的并行轨迹压缩（PRESS）算法相比,CTPM的空间压缩比和时间压缩比平均分别提高了43%和1.5%,同时时间压缩误差减小了9.5%。实验结果表明所提算法在提高压缩比的同时有效地降低了压缩时间和压缩误差。     

面向时空数据的区块链构建及查询方法

时空数据作为一种同时具有时间维度及空间维度的数据类型,被广泛应用于供应链管理、电子商务等领域,它的完整性及安全性在实际应用中具有重要意义。针对目前时空数据集中式存储方式存在数据不透明且易被篡改的问题,将区块链技术的去中心化、防篡改、可追溯等特性与时空数据管理相结合,提出面向时空数据的区块链构建及查询方法。首先,提出一种基于改进图型区块链（Block?DAG）的时空数据区块链架构ST_Block?DAG;其次,为了提升时空数据的存储及查询效率,在ST_Block?DAG区块链内部采取基于四叉树及单链表的结构存储时空数据;最后,在ST?Block?DAG存储结构基础上实现了多种时空数据查询算法,如单值查询、范围查询等。实验结果表明,与STBitcoin、Block?DAG以及STEth相比,ST_Block?DAG的时空数据处理效率提升了70%以上,时空数据综合查询性能提升了60%以上。所提方法能够实现时空数据的快速存储及查询,可以有效支持时空数据的管理。     

基于对象行为的时空拓扑模型

通过对时空对象的行为进行分析，提出了一种时空拓扑关系模型，并在此基础上提出了时空拓扑的分解和重构算法．该算法既可以跟踪对象本身的历史，同时也可以跟踪在不同的时间段(或时刻)的空间对象之间的关系．模型和算法对于时空拓扑的描述提供了一种可行的解决方案．     

基于多基态修正模型的空间探测数据管理技术研究与实现

传统的空间环境探测数据存储方式效率较低,且难于满足数据时空分析及深度挖掘,也不能基于三维特性开展时空可视化表达。设计了一种满足海量探测数据特点的多基态修正扩展的混合时空模型,并进行了管理系统软件的设计和开发。该系统能较好地组织管理空间环境数据,减少存储空间,并在一定程度上提高了时空数据操作的效率。     

Spatial–temporal compression and recovery in a wireless sensor network in an underground tunnel environment

In an exciting new application, wireless sensor networks (WSNs) are increasingly being deployed to monitor the structure health of underground subway tunnels, promising many advantages over traditional monitoring methods. As a result, ensuring efficient data communication, transmission, and storage have become a huge challenge for these systems as they try to cope with ever increasing quantities of data collected by ever growing numbers of sensor nodes. A key approach of managing big data in WSNs is through data compression. Reducing the volume of data traveling between sensor nodes can reduce the high energy cost of data transmission, as well as save space for storage of big data. In this paper, we propose an algorithm for the compression of spatial–temporal data from one data type of sensor node in a WSN deployed in an underground tunnel. The proposed algorithm works efficiently because it considers temporal as well as spatial features of sensor data. A recovery process is required for recovering the data with a close approximation to the original data form nodes. We validate the proposed recovery technique through computational experiments carried out using the data acquired from a real WSN.     

基于状态和变化的统一时空数据模型

提出了一个基于状态和变化的统一时空数据模型SCUDM(state and change based unified spatio-temporial datamodel).时空数据库的状态是关于对象、空间和时间的三元组,时空数据库的变化就是状态的变化.按照对象域、空间域和时间域将时空数据库中的变化分别投影分解,显式地表达在对象、空间和时间上的变化.而事件是在某一时刻前后,时空实体的变化关系,在事件表达中蕴涵了空间实体之间的时间拓扑关系.SCUDM不仅支持状态和变化的表达,而且支持时间拓扑和空间拓扑的表达.     

数字农业时空信息管理平台*

数字农业中大量时空数据分散在异构系统中,有着不同格式规范、概念术语、数学模型和分析推理方法。采用时空推理、本体论、语义Web和专家系统等技术建立一个数字农业时空信息管理平台,对多源、异构的农业时空数据和推理分析方法进行集中统一的规范化管理。基于该平台构建数字农业应用系统更加方便快捷。     

OSAF-tree--可迭代的移动序列模式挖掘及增量更新方法

移动通信技术和无限定位技术的发展积累了海量的、动态增长的时空数据．利用数据挖掘技术从移动用户的时空行为轨迹当中挖掘用户移动序列模式,在移动通信、交通管理、基于位置服务等领域有着广泛的应用前景．由于移动环境网络资源珍贵、数据量大的特点,传统的序列模式挖掘方法在效率上很难满足需求．OSAF-tree算法基于投影的概念,只需要对数据库进行一遍扫描,就可以很好地处理移动序列模式的挖掘及其增量更新和迭代挖掘问题,这是一个非常高效的算法．与已有的方法相比,OSAF-tree算法在性能和I/O代价等方面都具有明显的优势．     

基于运动补偿的三维小波视频编码

提出了一种新的基于运动补偿的三维小波视频编码方案。通过对原始图象序列沿着运动轨迹进行时间维小波分解以及空间上的二维小波分解，得到不同的时间－空间三维频率子带。然后，将这些子带中的小波系数构成三维方向等级树结构，并采用改进的ＳＰＩＨＴ零树编码算法进行压缩。实验表明，此方法不仅提高了视频编码效率，而且易于进行码率控制，以及实现时间、空间分辨率上的可伸缩编码     

H.263视频编码流的时域错误掩盖

当H．263编码视频流在Internet上传输时，很容易受到信道错误的影响而丢失数据，由于数据的丢失不但会影响当前帧，还会连续传递到以后的解码帧，而导致图象质量的严重恶化，因此必须采用一定的措施来消除这种影响。目前较常用的错误掩盖算法是时域掩盖算法，而时域掩盖算法是利用参考帧来恢复当前帧损坏的图象数据，其计算较复杂，为此，提出了一种基于块匹配原则的时域掩盖算法，同时用三步搜索代替完全搜索来降低算法的计算复杂性，模拟结果显示，该算法由于能够在很短的处理时间内，获得较好质量的图象，因此能适应于视频会议等实时应用的要求。