基于群智感知的移动位置识别关键技术研究
基于群智感知的移动位置识别关键技术研究
随着移动智能终端的发展,人们获取和分享位置信息越来越方便快捷,其内容也从文字转变为图像、文本和智能终端的传感器数据等各种位置相关的数据。充分利用这些丰富的数据,不仅能够获取移动用户自身的物理坐标,而且还能识别用户关注目标的逻辑位置语义,这对实现各种基于位置的服务具有重要意义。同时,群智感知作为一种新型感知模式,能够使参与用户有意识或者无意识地收集大规模、复杂的数据,具有成本低、灵活度高和覆盖范围广等优点。因此,本文关注利用群智感知模式收集位置指纹,并研究移动位置识别关键技术。本文分别从位置指纹库构建、移动位置识别和指纹库维护三个角度出发,以数据收集高效性、位置识别准确性和系统部署低开销为研究目标,提出了相应的方法和关键技术,并构建基于群智感知的移动位置识别系统验证平台。具体来讲,本文的主要贡献如下:(1)面向高效数据收集的群智感知任务分配方法。构建位置指纹库需要为数据收集的参与者分配任务并规划路径,这些任务具有时间敏感性和异构性。根据木桶原理,完成所有任务的时间由最后一个完成任务的参与者决定,我们确定了最长时间最小化的任务分配优化目标。针对该目标,我们提出了基于密母(Memetic)的双向变邻域搜索算法,其中,设计了启发式策略来初始化分配的路径,并设计了双向变邻域搜索结构来调整边界任务;同时,针对参与者的变动性,我们设计了任务再分配模式和轻量级的快速替代算法。通过实验验证,该方法在任务分布异构的场景下提高了任务完成的效率。(2)基于富指纹的移动位置识别方法。富指纹数据除了图像和位置标签,还包含其它丰富的传感器感知的数据。为了利用富指纹实现更加精确的移动位置识别,我们首先提出了以目标坐标为中心的指纹搜索机制,其利用加速度计的坐标矩阵变换获得倾斜角来推算出目标坐标,从而确定精准的指纹搜索空间并建立了子区域重叠的非视觉索引结构;然后,提取指纹库中所有图像的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点,用分层聚类建立词汇树的方法来训练码本,并建立基于视觉词的倒排索引结构来减少不必要的指纹匹配。经过实验验证,该方法能够提高位置识别的准确度。(3)面向精简指纹库的优质指纹选择方法。由于群智感知构建的指纹库冗余多,并且指纹质量良莠不齐,这会浪费移动终端宝贵的硬件资源,需要我们选择优质指纹构建精简指纹库来实现系统的低开销部署。一方面,根据指纹库应具有空间分布多样性的原则,我们提出了自适应空间聚类算法对同一目标的所有指纹分层自适应K-means聚类,使其在方向、角度和距离方面具有多样性。另一方面,根据优质指纹应具有空间显著性的原则,我们提出了公共显著特征点(CSF)的概念,并设计基于自适应聚类的公共显著点检测算法(SAC-CSFD)来选择优质指纹,该算法利用局部敏感哈希索引技术,把图像库中的SURF特征点量化为哈希码,通过判断图像含有的CSF数量来选择高质量指纹。通过实验验证,该方法能够在保证准确率的前提下选择优质指纹。(4)基于群智感知的移动位置识别系统设计与实现。为验证系统的可行性和实用性,我们设计了基于群智感知的移动位置识别系统,实现了指纹采集、任务分配、指纹选择和位置识别等功能模块。综上,从指纹库构建、移动位置识别和指纹库维护三个角度出发,我们实现了一个基于群智感知的移动位置识别系统,提出了一系列解决方法,并通过实验验证其有效性,从而为基于群智感知的位置服务提供了重要的理论和技术支撑。
《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》范文
《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》篇一
一、引言
移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，MCS）作为一种新兴的感知技术，利用大量移动设备收集数据，并在大规模范围内实现环境感知。随着物联网（IoT）和移动互联网的快速发展，群智感知技术已经成为许多领域的关键技术之一。在任务分配过程中，考虑到任务对位置信息的依赖性，以及移动设备的动态性和异构性，如何有效地进行任务分配成为一个重要的研究方向。本文旨在提出一种双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制。
二、问题描述
在移动群智感知中，任务的完成依赖于特定位置上的移动设备。任务分配是移动群智感知中的关键环节，直接影响到整个系统的效率和性能。传统任务分配方法通常基于设备的性能、能源等因素进行分配，但忽视了任务与位置之间的关系。在现实生活中，一些任务需要设备在特定位置进行感知和执行。因此，本文从双视角出发，即设备性能和位置信息，来研究任务分配机制。
三、双视角下的任务分配机制
（一）设备性能视角
首先，我们根据设备的性能和剩余资源进行初步的任务分配。设备性能包括计算能力、能源等指标。在任务分配时，我们根据设备的性能和任务的计算需求进行匹配，确保任务能够被高效地执行。此外，我们还需要考虑设备的剩余资源，如电池电量等，以确保设备在执行任务的过程中不会因为资源不足而中断。
（二）位置信息视角
在位置信息视角下，我们主要考虑任务的地理位置信息与设备的实际位置之间的关系。我们通过地理信息系统（GIS）等技术获取任务的地理位置信息，并利用设备的位置信息来匹配和分配任务。具体而言，我们将根据任务的地理位置信息将任务划分为不同的区域或簇，并根据设备的实际位置将设备分配到相应的区域或簇中执行任务。
此外，我们还引入了一种基于多维度评价的任务与设备匹配算法。该算法综合考虑了设备的性能和位置信息，通过多维度评价来选择最合适的设备执行任务。该算法能够有效地提高任务的执行效率和系统的整体性能。
《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》范文 2
《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》篇一
一、引言
移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，MCS）作为一种新兴的感知计算模式，其利用大量移动设备收集数据并进行信息共享，实现了高效的资源利用和智能的决策支持。然而，在任务分配这一关键环节中，特别是在依赖于地理位置的感知任务中，传统的分配机制常常遭遇效率与实时性之间的挑战。本文将从双视角下（即个体和系统层面）研究移动群智感知中依赖位置的任务分配机制，并深入探讨其相关问题和挑战。
二、双视角下的任务分配背景
在个体视角下，每个移动设备（如智能手机、无人机等）作为群智感知的参与者，需要基于其地理位置和资源能力进行任务分配。这要求任务分配机制能够充分考虑设备的异构性、动态性和实时性。在系统视角下，整个群智感知系统需要高效地协调和管理大量的移动设备，确保任务的及时完成和资源的合理利用。因此，依赖位置的任务分配机制需要在满足个体设备需求的同时，确保系统整体性能的优化。
三、依赖位置的任务分配机制
（一）机制设计 为了实现高效的任务分配，我们提出了一种基于双视角的动态任务分配机制。该机制首先通过定位技术获取每个移动设备的实时位置信息，然后根据任务的地理位置需求和设备的资源能力进行匹配。在个体层面，我们设计了一种基于地理位置和资源能力的设备选择算法，确保每个设备能够承担与其能力相匹配的任务。在系统层面，我们采用了一种动态调度算法，根据任务的紧急程度和设备的可用性进行任务的动态调度。
（二）算法实现
在算法实现上，我们采用了分布式和集中式相结合的方法。首先，通过分布式算法在设备端进行本地任务选择和资源管理，确保每个设备能够根据自身情况选择合适的任务。然后，通过集中式调度器对所有设备进行全局调度，确保任务的及时完成和资源的合理利用。此外，我们还采用了一种基于反馈的优化机制，根据任务的完成情况和设备的反馈信息对算法进行实时调整和优化。
四、挑战与优化策略
面向移动群智感知QoS和QoE的无线网络资源管控技术研究
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《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》范文 3
《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》篇一
一、引言
随着移动互联网的飞速发展，移动群智感知已成为智能城市和物联网领域中不可或缺的组成部分。在这个系统中，依赖位置的任务分配机制尤为重要，它决定了感知任务如何被高效、准确地分配给移动设备，从而确保数据的实时性和准确性。本文将探讨双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制，分析其重要性、应用场景及面临的挑战，并提出一种新型的分配策略。
二、背景与重要性
移动群智感知系统是指通过利用大量的移动设备（如手机、传感器等）组成网络来获取周围环境的感知信息。而任务分配机制是确保整个系统运行的关键。特别是在依赖位置的任务中，如何准确地将任务分配给最近的设备是保证数据实时性和准确性的关键。双视角下则意味着我们不仅要考虑任务与设备之间的空间关系，还要考虑设备之间的协作关系以及任务本身的复杂度。
三、应用场景与挑战
在智能城市中，移动群智感知的应用场景广泛，如环境监测、交通管理、灾害预警等。在这些场景中，依赖位置的任务分配机制尤为重要。然而，在实际应用中，我们面临着诸多挑战。首先，设备的异构性导致不同设备在处理同一任务时可能存在差异。其次，任务与设备之间的空间关系复杂，需要综合考虑设备的位置、可用性以及剩余资源等因素。此外，任务分配的实时性也是一大挑战，特别是在高并发的情况下。
四、新型任务分配策略
针对上述挑战，本文提出一种新型的依赖位置的任务分配机制。该机制从双视角出发，即考虑任务与设备之间的空间关系以及设备之间的协作关系。具体而言，我们首先利用地理信息系统（GIS）和空间聚类算法来分析任务与设备之间的空间关系，确保任务被分配给最近的可用设备。其次，我们考虑设备之间的协作关系，通过建立设备间的通信网络和协作模型来提高任务的执行效率。最后，我们根据任务的复杂度和设备的剩余资源来动态调整任务的优先级和分配策略。
五、实验与分析
为了验证所提策略的有效性，我们在模拟环境中进行了大量实验。实验结果表明，所提策略在保证数据实时性和准确性的同时，能够显著提高系统的整体性能。具体而言，与传统的任务分配机制相比，所提策略在任务完成率、响应时间和资源利用率等方面均取得了显著的优势。此外，我们还对不同场景下的任务分配进行了分析，发现所提策略在不同场景下均具有较好的适应性。
基于移动群智感知的数据采集与处理
基于移动群智感知的数据采集与处理
随着移动互联网的发展，人们的生活和工作方式发生了巨大的转变，移动设备的普及和网络覆盖的完善也极大地促进了信息技术的发展。而在这个过程中，移动群智感知技术的应用越来越广泛。移动群智感知是指利用移动设备、传感器或其他物联网设备进行数据采集和处理，从而构建一个智能化的环境或服务体系。它不仅可以提供精准的环境感知和智能决策，还可以为人们提供更好的生活和工作方式。本文将探讨基于移动群智感知的数据采集与处理。
一、移动群智感知概述
移动群智感知是一种新兴的数据采集与处理技术，它借助移动设备和传感器等物联网技术，在大量的人和物的协作下收集和分析数据，从而建立一个智能化的环境或服务体系。移动群智感知可以跨越时空限制，大幅提升数据采集与处理的效率和精度，同时还为新应用开发提供了一个全新的思路。
移动群智感知的具体实现可以分为三个部分：数据采集、数据处理和数据应用。其中数据采集主要涉及到移动设备和传感器等物联网设备的部署和数据采集方案的设计；数据处理则是将采集到的数据进行清洗、重构和分析，提炼出有用的信息；数据应用则是将处理好的数据应用于具体的服务领域，如环境保护、智慧交通、城市管理等。
二、移动群智感知的应用领域
移动群智感知的应用领域非常广泛，可以应用于各种服务领域，如环境保护、智慧交通、城市管理、健康管理、社交网络等。
1. 环境保护：移动群智感知可以通过志愿者和智能设备的协作，收集环境数据，如空气质量、水质、噪音等，从而监测和预警环境污染和破坏，同时提供环保决策支持。
2. 智慧交通：移动群智感知可以通过车辆和行人移动设备的数据采集，将交通状况实时反馈给交通管理部门，以便及时调整交通信号和路径，缓解拥堵和安全隐患。
3. 城市管理：移动群智感知可以通过城市中的移动设备和传感器等物联网设备，实时采集城市的各种信息，如交通、环境、人口等，从而优化城市管理和规划决策。
4. 健康管理：移动群智感知可以通过采集人体感应与活动数据，如心率、步数、睡眠等，分析和监控人体健康状况，提供准确和实时的健康管理服务。
基于活动感知的移动智能导航算法研究与实现
基于活动感知的移动智能导航算法研究与实现
Chapter 1 引言
移动智能导航系统是人们出行中不可或缺的一部分。随着生活水平的提高，人们出行的需求也越来越多样化和个性化。因此，如何实现更加精准的导航服务成为了一个重要的研究方向。
近年来，随着智能手机的广泛使用，基于手机的移动导航系统得到了快速发展。根据用户的实时位置和目的地，系统可以帮助用户规划最佳的出行路线，减少出行成本，提高出行效率。然而，在实际应用中，单纯依赖位置信息的导航算法不能满足用户的需求，例如用户出行目的、当前出行方式、出行时间等因素都会影响导航结果的准确性。因此，基于活动感知的移动智能导航算法成为了研究的热点。
本文旨在通过对基于活动感知的移动智能导航算法进行研究和实现，探讨如何充分利用用户的活动信息优化导航结果，提高导航准确性和用户满意度。
Chapter 2 相关工作
2.1 GPS定位 目前智能手机上的导航系统主要是通过GPS定位技术来获取用户当前的位置信息。GPS定位技术的优点是精度高，但缺点是可能受到建筑物和其他自然环境的影响，导致定位不准确。因此，在实际应用中，需要综合利用其他传感器获取更加准确的位置数据。
2.2 活动识别
活动识别是指通过传感器等技术获取用户的日常活动模式，如步行、跑步、坐车等，以此来优化导航算法。目前的研究主要是通过机器学习和深度学习等技术来实现活动识别。其优点在于可以提高导航结果的准确性，缺点在于需要大量的数据来训练模型。
2.3 移动智能导航算法
移动智能导航算法可分为规则方法和机器学习方法两种。规则方法从用户出发地点、目的地、距离等因素出发，采用一定的规则来计算最佳的导航路线。机器学习方法则利用大量的数据，通过建立模型来预测最佳导航路线。常见的机器学习方法包括SVM、决策树、神经网络等。
Chapter 3 移动智能导航算法研究
3.1 活动感知算法的原理 基于活动感知的移动智能导航算法的核心原理是通过识别用户当前的活动模式，优化导航结果。具体来说，该算法包括以下步骤：
面向移动群智感知的位置隐私保护研究
面向移动群智感知的位置隐私保护研究
移动群智感知（Mobile crowdsensing, MCS）作为一种新兴的数据收集方法，将传感器网络和移动设备的普及性结合起来，为社会提供了丰富的感知数据。然而，随之而来的是移动群智感知中涉及到的位置隐私保护问题。
位置隐私保护是指在移动群智感知过程中保护用户位置信息的一种技术手段。用户的位置信息包含个人敏感信息，如居住地、工作地等。如果这些敏感信息未经保护地泄露出去，将可能导致用户隐私严重受损甚至面临潜在的风险。因此，提出有效的位置隐私保护方法，是移动群智感知研究中的重要课题。
首先，为了保护移动群智感知参与者的位置隐私，研究者提出了一种基于位置扰动的方法。该方法通过对位置信息进行干扰处理，对用户位置进行一定程度上的模糊化，从而一定程度上减少了敏感位置信息的泄露风险。这种方法具有较好的位置隐私保护效果，但也有可能会引发位置信息的失真问题，影响感知数据的准确性导致结果的不可信。
在位置扰动方法的基础上，研究者们提出了一种自适应的位置隐私保护策略，即根据用户的位置敏感程度动态调整位置扰动的强度。这种策略可以根据用户的需求和敏感信息的重要性来灵活地确定扰动的程度，从而达到位置隐私保护和感知结果的平衡。
此外，为了进一步提高位置隐私保护效果，研究者还提出了一种基于集合覆盖的方法。该方法通过结合不同用户的位置信息，将位置请求分散到多个参与者中，从而难以唯一确定某个用户的具体位置。这种方法能够在一定程度上保护用户位置隐私，但也带来了新的问题，如成本和效率的降低。
针对以上问题，研究者们还提出了一种隐私保护的差分隐私方法。差分隐私是一种保护个体隐私的技术手段，通过在发布的感知数据中引入一定程度的随机噪音，来保护用户的位置隐私。这种方法可以有效减少敏感信息的泄露风险，并保证感知结果的准确性。但需要注意的是，在应用差分隐私方法时需要权衡隐私保护程度和数据使用效果之间的平衡，以兼顾用户隐私和社会效益。
基于移动群智感知的地震预警技术研究
基于移动群智感知的地震预警技术研究
引言
地震是自然界中一种非常严重的灾害，它给人类社会带来的破坏性和影响也是极其巨大的。为了减轻灾害带来的影响，科学家们不断开展研究探索各种地震预警技术。本文旨在观察到群智感知技术，并基于此技术展开研究，以期提供一种更加有效的地震预警技术。
第一章 科学背景
地震作为一种自然灾害，经常带来一些不可预知的危害与影响。在此背景下，科学家们开始尝试寻找并研究可操作性更高、更加广泛进入人们生活的地震预警技术。群智感知技术由于其特殊的定位和强大的实时高性能而引起了科学家们的关注。在此背景下，基于移动群智感知的地震预警技术得以展开以及深入研究。
第二章 移动群智感知技术
移动群智感知技术是利用了普通群众的感知力，通过移动设备收集实时数据并完成大规模的人力感知的一种技术。同时，它还具有强大的实时性、低成本以及高精度等优点。
第三章 基于移动群智感知的地震预警技术 定位技术：通过移动群智感知的技术，可以利用移动设备定位它们所在的位置，并精确获取该位置的震动信息。
数据采集：在地震预警系统中，设备通过感知一定的地震信号，并通过感知数据发出预警信号，以向外发送警报信息。
地震预警标准：地震预警标准是指通过移动群智感知技术得出的预警标准。利用人工智能分析机器学习的技术来处理和识别出信号与噪声的区别，确保对地震的预警具有更好的精度和鲁棒性。
预警信息发布：地震预警系统需要立即向全体受众发布地震预警信息。
预警信息与更新：通过对地震数据预警系统的持续更新，对监测区域进行监测和分析，即时更新震源识别和预警受众范围。
第四章 地震预警技术的优势
1、及时性：基于移动群智感知的地震预警技术可以在地震到来之前及时发出警报信息。
2、准确性：基于人工智能与大数据处理技术来处理数据，提高预警的准确性。
3、可靠性：通过移动设备感知数据的同时，针对数据中的信号及比较干扰的噪声进行处理和分析，提高数据的可靠性。 4、标准化：地震预警标准化，使其在不同种类移动设备之间保持相同的唯一标准。
无线传感器网络下的群智感知技术研究
无线传感器网络下的群智感知技术研究
随着信息技术的不断发展和无线传感器网络的普及，群智感知技术也逐渐成为一项研究热点。群智感知是利用众包的方式，通过众多终端设备共同感知、收集和分析环境信息的一种技术。在无线传感器网络中，通过将各个传感器节点进行有效的协同和合作，就可以实现群智感知技术。
无线传感器网络是由许多能够感知环境信息并具有处理、存储和通信能力的节点组成的网络。这些节点可以通过无线通信技术连接起来，形成一个智能化的网络。在传感器网络中，每个节点通常都具备自我组织、自我调节、自治等能力，能够进行分布式的数据采集、处理和传输。而通过将这些节点合理组织起来，就可以实现无线传感器网络下的群智感知技术。
在实现群智感知技术的过程中，无线传感器网络中的节点可以分成三类：感知节点、中继节点和汇聚节点。其中感知节点负责感知环境信息，中继节点负责协调感知节点之间的数据传输，而汇聚节点则负责将所有收集到的数据汇总并发送到相应的接收端。
为了实现高效的群智感知技术，无线传感器网络中的节点需要具备多种技术和算法支持。一方面，需要对节点的感知能力进行优化和提升，可以通过合理选择传感器的类型和数量来实现。另一方面，针对无线传感器网络中可能存在的诸多问题，如节点失效、数据冗余、数据信任等，还需要采用一系列算法和技术进行解决。
在节点感知能力的提升方面，一个显著的例子就是通过跨层设计来实现。跨层设计是指在不同的OSI参考模型层之间进行信息交互，从而可以实现对节点感知能力的提升。例如，在物理层和MAC层之间实现跨层设计，可以对节点进行更精细的物理参数调整，从而提高传输效率和节点功效。
在算法和技术的应用上，一个常用的技术就是数据交换和协作算法。这种算法通过将数据分成多个部分，在感知节点之间进行交换和协作，从而实现更加高效和精确的数据收集和处理。另外，还可以通过分布式信任机制来建立节点之间的信任关系，实现更加可靠和安全的数据传输和处理。
移动计算中的群智感知
移动计算中的群智感知
CrowdSensinginMobileComputing
杨铮 吴陈沭
清华大学hmilyyz@wucs32@
完成于7月5日，修改于8月27日
摘要
随着无线通信和传感器技术的快速发展，无线移动终端设备呈爆炸式
普及，市场上的手机和平板电脑等设备集成了越来越多的传感器，拥有越来
越强大的计算和感知能力。在这样的背景下，群智感知成为当前移动计算中
的研究热点。无线网络与移动计算的几个著名学术会议中，例如ACM
MobiCom、ACM MobiSys、IEEE INFOCOM等，许多论文都采纳了群智感知的
思想。MobiSys 2011专门开辟一个会议单元收录相关论文，MobiCom 2012
中至少有5篇论文涉及群智感知。 在群智感知中，大量普通用户使用手机、
平板电脑等移动设备作为基本感知单元，通过移动互联网进行协作，实现感
知任务分发与感知数据收集利用，最终完成大规模的、复杂的社会感知任务。
简而言之，群智感知发挥“人多力量大”的特点，将大量草根用户拧成一股
绳，形成随时随地、无孔不入、与人们生活密切相关的感知系统。以前需要
耗费大量人力物力的工作例如道路交通情况监测、大规模无线信号勘测等等
都可以通过群智感知的模式来完成。本文首先介绍了群智感知的基本概念及
其思想，着重讨论了群智感知中的任务分发与收集利用机制，并以监测道路
交通情况和构建建筑物室内地图为代表介绍了两个群智感知的案例，最后在
总结本文的同时探索群智感知中的研究热点。
群智感知的概念
在群智感知中，大量普通用户使用移动设备作为基本感知单元，通过
移动互联网进行协作，实现感知任务分发与感知数据收集利用，最终完成大
规模的、复杂的社会感知任务。
在计算机科学领域，与群智感知相近的概念包括群体计算（Crowd
Computing）、参与式感知（Participatory Sensing）、社群感知（Social