基于时空特性的GPS轨迹数据压缩算法_张达夫1
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2022-08-03
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基于时空特性的
ＧＰＳ
轨迹数据压缩算法
＊
张达夫
１
张昕明
２
（
１．
辽宁大学信息学院
沈阳
１１００３６
；
２．
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
哈尔滨
１５０００１
）
摘
要
车辆
ＧＰＳ
数据中蕴含的车辆轨迹信息具有重要的理论和应用价值
。
为减少轨迹数据存储
空间
，
提高数据分析及传送速度
，
提出了一种基于时空特性的轨迹数据压缩算法
，
根据
ＧＰＳ
数据点的
时空三维特征
，
计算轨迹特征点判断的距离标准
，
更准确的提取轨迹信息
。
算例分析结果表明
，
基于
时空特性的
ＧＰＳ
轨迹数据压缩算法大幅度减少轨迹压缩误差
，
提高压缩效率
。
关键词
ＧＰＳ
轨迹数据
；
数据压缩
；
时空特性
中图分类号
：
Ｕ４９１．１＋１６
文献标志码
：
Ａ
ｄｏｉ
：
１０．３９６３
／
ｊ
．ｉｓｓｎ
１６７４
－
４８６１．２０１３．０３．００２
收稿日期
：
２０１３
－
０１
－
０５
修回日期
：
２０１３
－
０５
－
１０
＊
国家高技术研究发展计划
（
８６３
计划
）
项目
（
批准号
：
２０１２ＡＡ１１２３１０
）
资助
第一作者简介
：
张昕明
（
１９８７－
），
博士研究生
．
研究方向
：
智能交通系统
．Ｅ
－
ｍａｉｌ
：
１２ｂ３３２００１
＠
ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ
０
引
言
随着技术的成熟和经济的发展
，
全球卫星定
位系统
（
ＧＰＳ
）
在车辆上的应用已经非常普遍
。
无
论是用于导航还是定位
，
ＧＰＳ
都存储着海量的数
据信息
。
据统计
，
如果每
１０ｓ
采集一次
ＧＰＳ
数
据
，
则
１００Ｍｂ
的存储空间只够容纳
４００
辆车
１ｄ
的数据
［
１
］
。
随着车辆数和时间的增多
，
数据量的
扩张难以置信
。
庞大的数据量为数据的存储
、
查
询
、
分析及传送造成很大的困难
。
所以
，
对
ＧＰＳ
数据的压缩算法的研究成为这一领域的热点问题
之一
。
ＧＰＳ
数据中蕴含的车辆行驶轨迹信息
，
对于
交通科学的理论研究及车辆营运管理的实践工
作
，
具有重要价值
。
在对车辆轨迹进行分析研究
时
，
其实只需要存储准确描述车辆轨迹的信息特
征点
，
其他数据点可以简化处理
，
这是对
ＧＰＳ
轨
迹数据压缩的基本思想
。
ＧＰＳ
轨迹数据压缩的
目的是在保留数据所包含的信息的前提下
，
尽可
能的减少数据量
，
缩小数据所占用的存储空间
。
即在保证车辆轨迹准确性的前提下
，
去除冗余定
位点
，
从而减少数据量
。
但在简化数据点的同时
，
必然会丢失一定量的信息
，
所以目前出现的轨迹
数据压缩算法
，
是在数据信息的准确性和数据存
储空间两者之间进行权衡
。
１
轨迹数据压缩算法
轨迹数据压缩算法一般分为
２
大类
，
一是将
运动轨迹进行分段线性化
，
由于其算法形式简单
，
计算复杂度低
，
是最常用的算法
；
另一种是非线性
的轨迹拟合
，
如
Ｂｅｚｉｅｒ
曲线
［
２
］
，
非线性拟合更接近
真实轨迹
，
但是其算法复杂
，
计算量大
。
车辆的运
动轨迹受到实际交通路网的限制
，
所以线性化的
表示方法能够很好的描述现实中车辆的运动状
态
。
因此
，
线性化方法更适合于车辆轨迹数据的
压缩
。
Ｔｏ
ｐ
－
Ｄｏｗｎ
算法及
Ｏ
ｐ
ｅｎｉｎ
ｇ
Ｗｉｎｄｏｗ
算法
是具有代表性的
２
种线性化压缩算法
。
１．１
Ｔｏ
ｐ
－
Ｄｏｗｎ
数据压缩算法
Ｔｏ
ｐ
－
Ｄｏｗｎ
算法根据首末点确定轨迹的大致
方向
，
然后计算所有系列点在该方向的偏离值
，
偏
离值大于给定阈值的即认定为轨迹特征点
，
将所
有轨迹特征点存储
、
完成数据压缩
［
３
］
。
图
１
Ｔｏ
ｐ
－
Ｄｏｗｎ
轨迹压缩算法
Ｆｉ
ｇ
．１
Ｔｏ
ｐ
－
Ｄｏｗｎ
ｔｒａ
ｊ
ｅｃｔｏｒ
ｙ
ｃｏｍ
ｐ
ｒｅｓｓｉｏｎ
ａｌ
ｇ
ｏｒｉｔｈｍ
如图
１
所示
，
Ｔｏ
ｐ
－
Ｄｏｗｎ
算法将数据序列的
第一个点定义为起始点
，
将最后一个点设为浮动
点
。
①
计算其他所有数据点到起始点与浮动点之
６
交通信息与安全
２０１３
年
３
期
第
３１
卷
总
１７６
期
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