《支持弱鏈路感知的微地理信息管理若干關鍵問題研究》是依託南京航空航天大學，由李博涵擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：支持弱鏈路感知的微地理信息管理若干關鍵問題研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李博涵
- 依託單位：南京航空航天大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
時空數據管理是物聯網信息處理技術的重要分支，將物聯網和空間數據查詢技術結合的方法是研究的主流。已有工作解決了理想環境下空間和感測器網路中最近鄰、空間範圍等帶有聚集屬性的查詢問題。已有方法缺乏在不同層次和粒度條件下能量、覆蓋、時空關係等信息受障礙集、非平面等因素對鏈路質量和查詢影響的考慮，特別在弱鏈路感知條件下無法滿足實際查詢需求。本項目擬採用基於弱影響集的時空多範疇數據建模方法對弱鏈路感知的微地理信息進行管理和分析，進一步將處理過程轉化為反向查詢問題，綜合套用過濾和細化算法對候選集處理以解決海量時空數據在弱鏈路感知下的查詢質量和正確性問題；在此基礎上，擬提出網內反向查詢最佳化算法及其代價模型，確保時空多範疇數據查詢的有效融合，並對其效率進行評估和預測。本課題旨在提高物聯網環境下微地理信息管理的能力，為空間定位、位置服務和移動計算等套用奠定基礎，具有重要的學術價值和實踐意義。
結題摘要
情境感知技術是大數據處理、分析的熱點以及感知技術的主要研究方向。時空弱可用性信息管理是情境感知數據處理的重要組成部分，研究內容涉及室內外空間信息和時空對象(移動對象)。前者包括多層次的拓撲結構和幾何信息，側重建築物之間以及內部的關係與結構分析與建模；後者貫穿於環境中的移動的人或物，側重於位置、軌跡查詢與處理。傳統資料庫適用於處理那些數據在沒有被顯性更新前，屬性相對穩定的數據，而對更新頻繁或增量不明顯的數據處理能力有限。本項目針對帶有時間屬性的弱影響集數據，利用靜態和動態反向最遠鄰查詢算法解決了室內外時空弱影響集的建模、分析、查詢、代價分析。此外進一步研究了支持Crowdsourcing的感知技術的移動對象查詢研究。項目所提出的支持時空弱可用性的感知數據的信息管理技術將原本理想條件下單一有限信息採集、交換、處理轉化為室內外複雜條件下綜合考慮“能-效-時空”之間數據融合關係的弱可用性信息管理。
