论文研究基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩.pdf

针对现有基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩算法不能有效评估关键点的问题，提出基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩算法——关键点前继修正算法（KPFA）。该算法通过计算同步欧式距离（SED）累积偏移量来发现轨迹点中信息量较大的关键点，同时设置阈值对关键点之前和上一个关键点之后的轨迹点进行修正，更好地保留轨迹信息。实验结果表明，和按时间比例的开窗算法（OPW-TR）及启发式空间质量简化算法的改进算法（SQUISH-E）相比，压缩率相同时KPFA的平均SED误差最小，并且运行时间最快且维持在100000ms。KPFA算法对轨迹点的信息量评估准确度更高，运行时间更稳定。