NPLAZA算法：移动对象实时轨迹化简新方法

“基于PLAZA的移动对象轨迹实时化简方法” 本文探讨了移动对象轨迹实时化简的问题，旨在设计一种更简洁、高效的算法。该研究以PLAZA算法为基础，对移动对象的轨迹化简进行了改进。PLAZA算法是一种经典的轨迹简化算法，它通过消除轨迹中的冗余点来降低数据量，同时保持轨迹的主要特征。然而，原始的PLAZA算法并未考虑到移动对象的实时特性，如速度和方向变化。 在本文中，作者提出了一个名为NPLAZA的新算法，该算法引入了“分区角度”的概念，这一概念对于移动对象的轨迹化简尤为适用。分区角度考虑了移动对象在空间中的运动方向，有助于更精确地控制化简过程中的误差。此外，NPLAZA还利用移动对象的瞬时速度和位置信息，从距离和方向两个维度来控制简化过程中的精度。 为了进一步提高化简的效率和稳定性，NPLAZA采用了区域过滤的思想。通过构建一个“安全区域”，该区域限制了插值点的误差范围，使得在保持轨迹整体形状的同时，可以有效地过滤掉不必要的点。这种方法确保了即使在处理高速移动或方向突然变化的对象时，也能实现准确的轨迹化简。 实验结果显示，NPLAZA算法具有较小的误差，且在轨迹化简过程中表现出高效和稳定性。这表明，该算法在移动对象数据库应用中，尤其是在需要实时处理大量轨迹数据的场景下，具有显著的优势。 移动对象轨迹化简是地理信息系统（GIS）、物联网(IoT)和智能交通系统等领域的重要研究课题。通过优化轨迹数据，可以减少存储和传输的需求，提高系统性能，并有利于对移动对象的行为分析和预测。NPLAZA算法的提出，为解决这一问题提供了新的思路和技术支持。 关键词：移动对象；轨迹化简；PLAZA算法；区域过滤；实时化简 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3695(2014)05-1316-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2014.05.007 这项工作是由王欣然和杨智应两位学者完成的，他们分别在上海海事大学信息工程学院计算机系从事硕士研究生和博士研究，主要研究方向涉及算法、移动计算以及分布式计算等领域。他们的研究为移动对象轨迹处理提供了新的理论和技术基础。