DTNC：一种面向蜂窝轨迹服务的新型服务端数据清洗框架
网络与互联网体系结构
2017-03-06 v2 数据库
摘要
蜂窝网络运营商提供蜂窝定位服务以满足其用户和移动应用的需求至关重要。然而，由服务端基于网络的方法估计的蜂窝位置带有高空间误差和任意缺失位置。此外，运营商无法获得客户端的辅助传感器数据。本文研究了蜂窝轨迹清洗问题，并提出了一种创新的数据清洗框架，即基于动态交通网络的清洗（DTNC，Dynamic Transportation Network based Cleansing），以改善在线蜂窝轨迹服务中提供的蜂窝位置质量。我们维护一个动态交通网络（DTN），其将网络边与连续更新的行程时间概率分布相关联。此外，我们设计了一个对象运动模型，即行程时间感知隐半马尔可夫模型（TT-HsMM，travel-time-aware hidden semi-Markov model），用于推断 DTN 上最可能的经过边序列。为验证我们的想法，我们使用一家主要蜂窝网络运营商提供的真实世界蜂窝数据以及智能手机收集的 GPS 数据集作为真值进行了全面评估。实验中，DTNC 展现出相对于六种最先进技术的显著优势。
引用
@article{arxiv.1703.00123,
title = {DTNC: A New Server-side Data Cleansing Framework for Cellular Trajectory Services},
author = {Jian Dai and Fei He and Wang-Chien Lee and Gang Chen and Beng Chin Ooi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.00123},
year = {2017}
}