从城市尺度蜂窝数据中检索相似轨迹
信号处理
2019-10-31 v2 信息检索
摘要
从大规模轨迹数据集中检索相似轨迹对于交通规划和移动性分析等多种应用十分重要。与以往基于细粒度GPS轨迹的工作不同，本文研究了从移动基础设施观测到的蜂窝数据中识别相似轨迹的可行性，此类数据具有更全面的覆盖。为应对蜂窝数据较大的定位误差和低采样率，我们开发了一个整体系统cellSim，其无缝集成了地图匹配与相似轨迹搜索。提出了一系列地图匹配技术，通过考虑蜂窝数据的独特特征（如基站动态密度和双向道路）将基站序列转换为道路网上的运动轨迹。为进一步提高相似度搜索的准确性，地图匹配输出M条不同置信度的轨迹候选，并提出了一种新的相似度度量方案来处理地图匹配结果。同时，动态调节M以维持相似度搜索的低误报率，并提出了两种剪枝方案以最小化计算开销。在大规模数据集和1701公里真实轨迹上的大量实验表明，cellSim提供了高精度（精确率62.4%，召回率89.8%）。
引用
@article{arxiv.1907.12371,
title = {Retrieving Similar Trajectories from Cellular Data at City Scale},
author = {Zhihao Shen and Wan Du and Xi Zhao and Jianhua Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12371},
year = {2019}
}
备注
This paper has been submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing