基于位置的参与式感知服务

以共享为核心理念,探索一种新型的可扩展的LBS——基于位置的参与式感知服务(LBPSS),用于解决当前LBS系统POI更新缓慢、数据采集困难以及用户黏性小等问题。详细设计了LBPSS系统的架构,并分析LBPSS相比于LBS的优势及特点。针对LBPSS的具体实现问题,提出隐私保护、参与激励机制、数据可信验证、数据挖掘和数据可视化五项关键技术。LBPSS用户能够基于位置提供数据同时获取数据及服务,实现更多类型数据的采集与数据共享利用。最后结合ArcGIS Server和Android平台实现LBPSS在空气质量监控中的应用,验证LBPSS的可行性和有效性。     

天顶对流层干延迟模型高程适用性研究

针对天顶对流层干延迟(ZHD)的3种通用模型, 即Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型, 构建基于探空数据的Radiosonde方法来解算ZHD并将其作为真值, 在北美夏季中纬度地区真实大气和标准大气两种条件下, 通过对比Radiosonde方法与3种通用模型计算的ZHD结果, 对3种通用模型进行高程适用性分析。结果表明, 3种通用模型都适用于0~30 km的高度, Black模型和Saastamoinen模型的精度相近, Hopfield模型精度最差。最后, 构建高气压变化范围的本地化短期ZHD-P模型。     

基于共享位置数据的最短时间路径算法

为了满足人们以最短时间到达目的地的出行需求, 同时合理化地分配人流, 更加充分地利用公共资源, 缓解城市高峰期的道路拥堵问题, 提出一种基于共享位置数据(LBPSS)并以最短时间为目标的最优路径算法, 解决路况信息路网覆盖率不足、更新缓慢及其与现实路况不符等问题, 实现结合实时路况信息的路径导航。结合ArcGIS平台和Android平台, 利用数据库的快速查询、索引支持和集合运用方面的优秀性能, 实现基于共享位置数据的最短时间路径算法的应用实例, 并与目前的常用算法进行试验比较, 验证该算法的可行性和有效性。结果表明, 该方法更具实用价值, 在节省出行时间的同时, 更加合理地对高峰期拥堵道路的车辆进行分流。