Abstract-State-of-the-art bana komprimeringsmetoder innebär vanligtvis hög komplexitet rum-tid eller ge otillfredsställande kompressionshastigheter, vilket leder till snabb utmattning av minne, beräkning, lagring och energiresurser. Deras förmåga är ofta begränsad när de arbetar i en resursbelastad miljö, särskilt när datavolymen (även om den är komprimerad) överstiger lagringsgränsen. Därför föreslår vi en ny online-ram för felbundet komprimering och åldrande som kallas Amnesic Bounded Quadrant System (ABQS), vars kärna är Bounded Quadrant System (BQS) algoritm familj som innehåller en normal version (BQS), snabb version (FBQS), och en progressiv version (PBQS). ABQS hanterar intelligent en given lagring och komprimerar banorna med olika feltoleranser beroende på deras ålder. I experimenten genomför vi omfattande utvärderingar för BQS-algoritmfamiljen och ABQS-ramverket. Med hjälp av empiriska GPS-spår från flygande rävar och bilar, och syntetiska data från simulering, visar vi effektiviteten av de fristående BQS algoritmer för att avsevärt minska tid och utrymme komplexiteten i banan kompression, samtidigt avsevärt förbättra komprimeringshastigheten av de state-of-the-art algoritmer (upp till 45 procent). Vi visar också att drifttiden för målet resursbegränsad hårdvaruplattform kan förlängas med upp till 41 procent. Vi verifierar sedan att med ABQS, med tanke på datavolymer som är mycket större än lagringsutrymmet, ABQS kan uppnå 15 till 400 gånger mindre fel än basvärdena. Vi visar också att algoritmen är robust till extrema bana former.
Liu m.fl. I REF föreslogs det amnesiska kvadrantsystemet (ABQS) online för att anpassa sig till resursanpassade miljöer genom att automatiskt anpassa komprimeringsprocessen till tillgängliga lagringsresurser och sedan komprimera banor med hjälp av toleranser för banafel som fastställts enligt banornas ålder.
A Novel Framework for Online Amnesic Trajectory Compression in Resource-Constrained Environments
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}