云计算环境下基于位置服务的关键技术研究.pdf

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1、信息工程云计算环境下基于位置服务的关键技术研究张奇松朱梓嘉崔家昕余侠琛(大连东软信息学院，辽宁大连116023)【摘要】随着科技的发展，基于位置的服务(location－basedservice，LBS)带来了无限的商机。但是传统模式平台建设并不能满足现阶段人们日益增长的业务需求，在数据扩展，平台读写速度，平台支撑容量以及建设和运营成本等方面上形成相应瓶颈。随着云计算的兴起，将云计算结构用于基于位置服务的平台，推动了LBS的发展和应用，因此本文在云计算环境的基础上研究基于位置服务的系统平台关键技术。【关键词】云计算LBSWeb语义1关键技术1．1云计算环境下的LBS系统框架结

2、构设计与构建本文首先以IaaS(InfrastructureasaService)，即基础设施即服务的服务模式部署位置服务平台，降低位置服务平台的运行维护成本。其次，部署完毕的位置服务平台所使用的各种空间数据以DaaS(DataasaService)，即数据即服务形式获取，GIS引擎以SaaS(SoftwareasaService)即软件即服务的方式获取。第三，平台建设者开发基于OpenLS(OpenLocationService)，即开放位置服务的LBS核心服务，并将其发布到位置服务平台。位置服务提供商基于平台中的LBS核心服务搭建位置服务应用程序，并将所开发的各种应用程序

3、以SaaS的形式发布到位置服务平台。其结构如图1所示:图2云计算环境下LBS系统信息融合神经网络处理构造图析，确定向量中心个数，即隐层网络神经元的个数，以及半径宽度δj，即隐单元接受域大小，从而确定建立神经网络结构。第五层对第三层输入的数据进行融合，利用ＲBF神经网络建立训练数据神经网络并对实验数据进行拟合仿真，得到总体数据拟合网络，最后得到信息总体评分与三个衡量维度建的影响变化关系。1．3LBS系统中基于改进人工蚁群算法的动态目标最优路径规划当前LBS系统中一般只能追踪静态目标，或是能追踪动态目标，但不能给出追踪目标的最短路径。本项目设计的供应链框架中，利用移动终端设备，通

4、过无线网络将自己的需求(即追踪被追踪对象)传递给服务器端，服务器端通过处理，调用安装在被追踪对象上的ＲFID装置，ＲFID装置通过GIS系统将被追踪对象以及附近的建筑物的位置和速度，实时的返回给服务器端，服务器端通过改进人工势场算法，计算出在无碰撞的前提下，达到被追踪目标图1云计算环境下的LBS的框架结构的路径，同时利用蚁群算法作为全局路径搜索策略，计算到达被追1．2云计算环境下的LBS系统中的信息融合研究踪目标的最短路径，最后及时的将结果传递给供应链用户的移动云计算网络环境中，用户创作信息量急剧增长且凸显出明显终端设备，用户可以依照该结果迅速做出相应反应策略。的位置特征，针

5、对如何充分发掘信息潜藏价值为用户决策提供服2结论务支撑，本项目将利用ＲBF神经网络融合原理，提出面向位置服本文致力于研究云计算环境下的LBS平台的关键技术研究，务的多源信息融合方法;应用空间向量模型，在对多用户创作位提出一种基于云计算环境下的LBS框架结构，在框架结构中深入置信息进行特征维度提取基础上，对用户创作位置信息从不同维研究云计算环境下系统平台语言的表示与构建、定位与追踪模型度进行业内访谈评分及网络训练。其工作原理如图2所示。算法的建立有优化以及平台云端之间的信息融合。第一层为选取的由车主经过车载智能终端发布的用户创作信息。参考文献:第二层主要应用方法在对车载用户信息

6、关键向量提取的基［1］张园．移动位置服务应用发展研究［J］．信息通讯技术，2011础上，通过小范围的专业调研对每个衡量维度进行评分，并最终对(2):24～30．整个位置信息进行评分，实现原始位置信息到数据向量的转化。［2］唐科萍，许方恒．基于位置服务的研究综述［J］．计算机应用研第三层数据输入层用于输入目标影响因素如:位置标识准确究，2012(12):18～25．性衡量数据、用户信息发布可行性衡量数据以及追踪目标发布时［3］向劲峰，雷州，张龙．基于关系和状态的移动云位置信息服效性衡量数据。务［J］．上海大学学报:自然科学版，2013(2):45～50．第四层网络学习层主要用于

7、学习衡量的各维度数据与总体衡［4］周傲英，杨彬，金澈清．基于位置的服务架构与进展［J］．计算量数据间的变化规律。利用K均值方法对训练数据进行聚类分机学报，2011，34(7):1155～1171．—7—