《複合型移動群智感知關鍵技術研究》是依託北京大學，由王江濤擔任負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：複合型移動群智感知關鍵技術研究
- 項目負責人：王江濤
- 項目類別：青年科學基金項目
- 依託單位：北京大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
近年來，隨著集感知、計算和通信能力為一體的智慧型手機數量快速增長，一種被稱為“移動群智感知”的新型感知模式應運而生。在該模式下，大量智慧型手機用戶通過移動網際網路協作完成智慧城市中的感知任務。已有移動群智感知研究工作所關注的感知任務往往只需要一方面的感知數據（本項目稱之為“原子型任務”），而缺乏對涉及多方面感知數據的複合型任務的探究。作為原子型任務的有益、重要補充，複合型任務能夠感知、理解更為複雜的現象，從而擴展城市感知能力、提升感知深度。本項目在分析複合型任務特徵及衍生技術挑戰的基礎上，凝練此類任務在感知質量度量、任務分配和數據融合三方面的研究子問題，研究以下關鍵技術：（1）複合型移動群智感知質量度量模型；（2）複合型移動群智感知最優任務分配方法；（3）複合型移動群智感知結果融合推理方法。本項目預期形成複合型移動群智感知的整體關鍵技術框架，為相關套用系統的設計和分析提供支撐。
結題摘要
移動群智感知模式下，大量智慧型手機用戶通過移動網際網路協作完成智慧城市中的感知任務。已有移動群智感知研究工作所關注的感知任務往往只涉及一方面的感知數據（本項目稱之為“原子型任務”），而缺乏對涉及多方面感知數據的複合型任務的探究。本項目在分析複合型任務特徵及衍生技術挑戰的基礎上，凝練此類任務在感知質量度量、任務分配和數據融合三方面的研究子問題。本項目主要研究內容和成果包括：（1）複合型移動群智感知質量度量模型。考慮不同子任務在不同時空單元的採樣數量需求的差異，建立三維張量模型。並融合張量模型中各個任務-時間-空間單元的度量指標，以及不同子任務對於複合型任務總體質量的影響程度，建立複合型移動群智感知任務整體感知質量的度量標準。（2）複合型移動群智感知任務最優分配方法。基於不同激勵模型以及質量度量模型，利用參與者的歷史移動軌跡，提出面向不同最佳化目標和約束條件的任務分配策略，使參與者更加有效地協同工作，最佳化整個複合型任務的感知質量。（3）複合型移動群智感知結果推理融合算法。由於感知成本或參與者感知能力的限制，難以保證複合型任務的每個子任務在各個時空單元都能夠獲得相應的採樣數據。本項目利用不同子任務之間、同一子任務不同時空單元之間的數據相關性，使用多種缺失數據推理技術補全空缺數據，進一步提高整個複合型任務的感知質量。基於開放軌跡數據集（法國電信D4D數據集等），本項目對相關框架、模型和算法的有效性進行了驗證。作為原子型任務的有益、重要補充，複合型任務能夠感知、理解更為複雜的現象，從而擴展城市感知能力、提升感知深度。
