一种最优化的轨迹数据L∞-PLA压缩算法

TP30%TP274+.2; 随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L∞)下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为mDisPLA∞),并给出一种在线MDisPLA算法予以解决.该算法利用"分治-融合"的策略扩展一维最优化PLA算法,以最优化...

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Veröffentlicht in:深圳大学学报（理工版） Jg. 41; H. 5; S. 574 - 582
Hauptverfasser: 赵环宇, 孙国豪, 黎彤亮, 杨坚, 庞超逸
Format: Journal Article
Sprache:Chinesisch
Veröffentlicht: 东华大学计算机科学与技术学院,上海 201620 01.09.2024
河北省科学院生物研究所,河北石家庄 050081%浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院,浙江宁波 315100
河北省科学院应用数学研究所,河北石家庄 050081
河北省信息安全认证技术创新中心,河北石家庄 050081%东华大学计算机科学与技术学院,上海 201620%河北省科学院应用数学研究所,河北石家庄 050081
Schlagworte:
分段线性近似
算法理论
compression algorithm
time series
synchronous error bound
piecewise linear approximation
时间序列
maximum error bound
轨迹数据
algorithm theory
最大误差限定
压缩算法
同步误差限定
trajectory data
ISSN:1000-2618
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP30%TP274+.2; 随着全球定位系统的发展和应用,巨量的轨迹数据被实时收集,给数据的传输、存储和分析带来挑战.基于分段线性近似(piecewise linear approximation,PLA)的数据压缩技术因具有简单直观、压缩存储低和传输快的特点被广泛应用和研究.针对现有轨迹PLA压缩方法不能最优化地在线压缩多维数据的现状,在最大误差限定(maximum error bound,记为L∞)下提出多维轨迹数据的最优化PLA压缩问题(记为mDisPLA∞),并给出一种在线MDisPLA算法予以解决.该算法利用"分治-融合"的策略扩展一维最优化PLA算法,以最优化地压缩多维轨迹数据.MDisPLA算法具有线性时间复杂性,可以生成最少的不连续分割,且可以保证生成直线表示的质量,即原始数据点和对应解压缩点之间的同步误差具有上界.通过与基于同步距离锥交(cone intersection using the synchronous Euclidean distance,CISED)的轨迹压缩算法进行理论和实验比较,验证了 MDisPLA算法是稳健的,可生成具有保质性的直线表示.MDisPLA算法以更低的内存消耗,较CISED算法提高了 14倍左右的处理速度,降低了约48％的分割个数和10.5％的存储个数.MDisPLA算法在保证压缩质量的同时,显著提高了处理速度和降低了存储空间,整体上优于CISED算法.
ISSN:1000-2618
DOI:10.3724/SP.J.1249.2024.05574