面向 Covid-19 的数字接触追踪

COVID-19 大流行造成了全球紧急状态，据估计如此大量的感染源于 COVID-19 的人传人传播。出于必要，需要追踪曾与有旅行史、无症状且尚未出现症状但未来可能患病的用户接触过的用户。为解决此问题，本工作提出了一种基于辅助 GPS（assisted GPS）与云计算技术的接触追踪方案。开发了一款应用，在全部用户安装后收集各用户的辅助 GPS 坐标。该应用定期将辅助 GPS 数据发送至云端。为确定哪些设备处于 5m 允许限度内，我们对辅助 GPS 坐标进行聚类，并追踪聚类约 t 分钟以衡量传播。我们假设从感染对象感染病毒约需 3 或 5 分钟。对于聚类，所提出的 M 路类树数据结构以度、分、秒格式存储辅助 GPS 坐标。因此，每个用户被映射到树的叶节点。我们将辅助 GPS 位置的“秒”部分拆分为 m 等份，对应纬度（经度）上 d 米。从而，处于 d 米范围内的两名用户将映射到同一叶节点。这样，通过每 t 分钟映射辅助 GPS 位置，我们可查出多少用户与某特定用户接触至少 t 分钟。我们工作的显著特征是，在静态情形（即用户不移动）下对 n 个用户以线性时间 O(n) 运行。我们还提出了一种变体以处理动态情形，即用户移动时。此外，所提方案提供潜在热点检测与安全路线推荐作为附加功能，并通过 10M 用户模拟数据上的实验给出了概念验证。