路网上移动对象位置预测的技术研究.pdf

摘 要 在一个交通路网中有大量的移动对象，它们的位置信息每时每刻都在不断 地变化。为了预测某个移动对象在未来时刻的位置信息，有必要利用GPS 技术， 通过一个中心数据库来存储移动对象的位置信息。但如何保证预测时的精度同 时又能减少无线网络的通讯代价，传统的方法并不能很好地处理。本文由此提 出了Fast-Slow Bounds 、PTSS 以及GSP 等预测方法，并在文章最后通过实验证 明了这些方法与传统方法相比具有明显的优越性。 关键词 移动对象，路网，位置，模拟，预测 1 Abstract There exist a large number of moving objects in a road network with their locations continuously changing. In order to get the location of some moving object in the future time, it is necessary to store its location into a central database via GPS. The research issue is how to accurately maintain the location of a large number of moving objects while minimizing the number of updates. However, traditional prediction methods are not well suited to handle it. Motivated by this, we propose three novel prediction approaches: Fast-Slow Bounds, PTSS, and GSP. Using detailed experimental comparison, we conclude that these policies are superior to traditional methods. Keywords: moving objects, road network, location, simulation, prediction 2 目 录 第1章 引言……………………………………………………………..…………1 1.1 移动对象数据库简介…………………………………………………………1 1.2 路网中的移动对象数据库……………………………………………………2 第2章 相关工作……………………………………………………….…………4 2.1 路网建模………………………………………………………………………4 2.2 路网上的位置预测……………………………………………………………7 第3章 基于细胞自动机CA的路网模型……………………………………10 3.1 单车道的 CA…………………………………………………………...……10 3.2 双车道的 CA…………………………………………………………...……12 3.3 基于CA 的路网模型RCA……………………………………………..……13 第4章 边界预测法………………………………………………………..……15 4.1 基于模拟的预测算法…………………………………………………..……15 4.2 边界预测法的相关知识………………………………………………..……16 4.3 边界预测法……………………………………………………………