无线GIS空间数据传输技术研究

目前GIS空间数据传输与存储技术正在经历从有线到无线的发展过程。本文主要介绍无线GIS在传输空间数据中的技术和方法。重点阐述无线GIS空间数据传输的基本特点,探讨了无线移动计算环境的关键技术,提出了解决无线GIS空间数据传输的具体解决方案。     

GML空间数据压缩技术研究

针对GML空间数据冗余较大且存储和传输代价高的问题,提出一种GML空间数据压缩方法,采用VTD-XML解析GML文档,设计将树形结构的GML空间数据转换为2个线性结构数据的GBW变换,利用GZip压缩数据并输出。实验结果表明,该方法优于传统压缩方法,在提高GML空间数据压缩率的同时,并未明显增加压缩及解压缩时间。     

地理空间数据数字水印安全技术研究

通过在GIS空间数据中隐藏标识数据生产单位版权和用户使用权属的数字水印的数据安全技术,来跟踪、抵制GIS空间数据的非法流通、非法复制,有效保护数据生产单位的合法权益,推动GIS空间数据的安全共享.方法无论是对于地理空间数据安全管理,还是对于数字水印信息隐藏技术应用领域的扩展都属新的探索.运用所研究的技术方法已开发出相应的应用软件,并利用江苏省1∶ 1万数字地形图数据进行了检验测试,证明该技术方法是可行的.     

基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法

为了解决多尺度GIS数据显示的问题,提出基于拓扑算子的多尺度GIS显示方法。该方法建立基于标签的空间拓扑算子的计算,进行几何体空间关系的判断与合并,实现空间数据的多比例尺表达与显示。实验结果验证该方法的可行性和有效性,并证明其不会产生数据损失。     

基于分类的分布式压缩感知算法

在无线传感器网络中,压缩感知是一种新兴的数据融合方法,能利用少量数据采样进行数据恢复。由于具有较好的节省能耗的性质,压缩感知受到研究人员越来越多的关注。然而,传统的应用于无线传感器网络中压缩感知方法是在汇聚节点得到所有节点的加权和,然后利用重构算法对整个网络中各节点的数据进行恢复,并没有考虑到网络节点的分布式的特性。因此,当网络拓扑较复杂时,应用压缩感知时数据需要传输的次数并不会低于利用最短路径树时数据需要传输的次数。在该文中,我们考虑如何将压缩感知技术更好的和网络节点的分布式结构相结合,使得该技术的更加符合无线传感器网络的需求。     

WebGIS系统中矢量数据的压缩与化简方法综述

空间数据的压缩对于空间数据网络传输以及提高整个WebGIS系统的效率来说是一项很重要的工作。该文针对WebGIS系统中矢量数据压缩问题进行了总结与综述。首先分析了矢量数据压缩的重要性,并对矢量数据压缩技术进行了详细的分类,然后重点分析与比较了Douglas-Peucker压缩方法与小波技术压缩方法,最后简单讨论了WebGIS系统中矢量数据的网络传输策略。     

空间数据的小波变换压缩方法

地理信息系统(GIS)中的空间数据量十分庞大,其中栅格数据以及影像数据占有很大的比重.本文采用基于小波变换的混合编码的方法对不同用途栅格数据进行压缩,节省了数据的存储空间,提高了数据的传输速度,同时也提高了后续分析和处理的效率.     

BSN中基于wi-DFD的轻量级信源编码算法

节点资源受限一直是BSN所面临的主要挑战,其中无线数据传输又占有主要的能量消耗,信源编码是降低BSN中无线通信能耗的有效方法之一.提出了基于wi-DFD模型的用于压缩传输数据的轻量级信源编码算法(简称ISC算法).该方法采用数据融合和自适应技术,找到原始感知数据中的具有重要意义的特征点,并根据这些特征点在已有消息数据包格式的基础上设计新的负载数据压缩包格式,传输该信源压缩包不仅降低了无线传输数据量,所获得的特征点还有助于提高了系统分析能力和识别精度.在已有的中医远程无线医疗BSN系统中进行了实测数据实验,实验结果表明该方法明显减少了无线传输数据量,有效降低无线传输能耗.     

压缩感知的IPv6无线传感网信息隐藏方法

保障隐私数据安全是IPv6无线传感网安全的一个重要研究内容,信息隐藏技术能够利用隐私数据的特点实现数据的不可见性,在隐私安全保护方面发挥着重要作用.针对IPv6无线传感网的特点和数据隐匿性的安全需求,结合压缩感知理论,实现隐秘传输的计算开销集中在资源富裕的汇聚节点端.利用压缩感知,有效地将感知层节点端的计算开销大幅度降低,提出一种适用于IPv6无线传感网环境下的信息隐藏方法.该方法主要包括隐藏密钥的管理、嵌入算法的设计和提取算法的设计,以此为IPv6无线传感网敏感数据的传输提供隐匿性,保障网络中敏感数据的安全性.结果表明,该信息隐藏算法在嵌入过程中,随着敏感数据的增加,通信开销低于25%.     

用于建立三维GIS的八叉树编码压缩算法

复杂的空间数据结构在三维GIS领域中占有突出的地位,它直接关系到GIS的功能和效率,为了有效地进行三维GIS大量数据的存储和管理,重点讨论了三维GIS栅格数据结构中的八叉树编码压缩技术,由于Morton码值的排序是实现八叉树编码压缩的基础,为此,根据Morton码排序的特殊性,提出了采用时间复杂度为O（n）的计数排序算法,使排序速度大为撇提高,在此基础上进行压缩处理,并对算法的时间及空间复杂度进行了分析,在PC机上进行的模拟实验结果表明,在目标复杂度一定的前提下,八叉树存储数据占用空间小（当分割阶次为9阶时,八叉树存储量只占栅格存储量的4.32%）,是一种较为理想的描述复杂海量地理空间数据的压缩结构。     

无线传感器网络基于时空差分阈值Huffman数据压缩

针对无线传感网络（WSN）中节点采集数据后传输消耗能量的问题进行研究，该文提出了一种基于时空差分阈值Huffman模型对时空的数据进行压缩的算法。该算法通过节点在当前时刻采集的数据与节点的上一个时刻的数据进行差值，同时对同一簇内空间的节点差分后数据进行对比分析和减少空间的数据量，再对差值进行动态的Huffman编码。与传统WSNs的数据压缩算法相比，数据的压缩比提高到了30%，网络的生命周期提升了80%和降低了节点的死亡率，同时也保证了节点数据采集的准确性。     

视觉无损的SVG空间矢量数据压缩算法

现有基于可缩放矢量图形SVG的空间矢量数据网络发布往往存在着网络延时大、浏览器资源占用率高等问题。根据窗视变换原理,提出了视觉无损的SVG空间矢量数据压缩算法。该算法通过重新设定SVG的地图范围,根据新的范围对原始空间数据进行变换,从而实现空间数据的约减。实验结果表明,该算法优于常用的Douglas-Peucker算法,在提高压缩率的同时也减少了计算时间。     

基于虚拟网格的无线传感器网络数据融合算法

无线传感器网络的能量供应和通信带宽等资源相对有限,难以适应大量数据的传输,需要在网络内部对原始监测数据进行压缩或聚合处理.为了充分利用其空间和时间相关性来进行数据压缩,提出了一种基于虚拟网格的数据融合算法.该算法基于虚拟网格来构建采集数据矩阵,并分别利用时域差分和二维离散余弦变换来去除时间和空间冗余.仿真实验和理论分析表明:该算法具有良好的压缩性能,有效地降低了节点能耗和提高了网络生命周期.     

多光谱影像星上压缩方法探讨

在星地数据传输信道带宽有限的情况下,为提高星载影像数据的单轨下传量,科研人员已开展卫星影像数据星上压缩方法的研究工作。区别于全色影像的压缩,多光谱或高光谱影像的星上压缩不仅需要考虑诸如JPEG等基于空间相关性的压缩算法,还需要结合如PCA等基于谱间相关性的方法,从而在数据压缩过程中保证空间和光谱两方面的信息保真度。因此,本文将回顾目前基于空间变换和谱间变换,以及基于内容的遥感影像压缩方法。进一步针对常规性监测和灾害应急监测两种需求,在考虑星上数据预处理和智能处理的基础上,提出了一种多光谱或高光谱影像星上压缩的理论框架及其对应的地面数据处理流程。最后,本文指出了多光谱或高光谱影像星上压缩研究工作中需进一步探讨的若干技术问题。     

可查询XML数据压缩技术概述

随着互联网技术的迅速发展,XML已经成为Web上信息表示和数据交换的事实标准。XML数据的冗余性影响了XML数据传输、查询处理等方面的效率,数据压缩是解决冗余的一种途径。介绍了典型的可查询XML压缩技术,阐述了各种压缩技术的优缺点,比较了各压缩技术的压缩率、压缩时间、支持查询的类型等;最后总结了可查询XML压缩技术的不足之处及其发展的趋势。     

球面模型的逼近与数据压缩及推广

提出了一种三维物体表面的逼近表示与数据压缩方法.该方法可以在不增加表示物体表面的数据量(例如面片数量)的情况下,使逼近误差降低约1/2;在逼近误差不变的情况下,使表示物体表面的数据量大幅下降.提出了用与最基本的三维物体--球体表面相交的面片来表示球面的方法,将该方法扩展到了一般曲面.理论分析与实验数据表明,新算法与传统方法相比,其数据压缩比约为35%.该研究在虚拟现实技术和三维模型的数据压缩及传输等领域有较重要的学术及应用价值.     

无线传感器网络中一种分布式数据压缩算法

无线传感器网络有限的能量与通信带宽难以适应网络中大量数据的传输,需要在网络内部对传感数据进行压缩处理。基于任意支撑长度的小波函数,提出了一种分布式数据压缩算法。首先研究边界效应对传感数据重构带来的影响,然后基于虚拟网格环模型给出了一种分布式小波数据压缩算法。理论分析与实验结果表明,该算法能有效地去除传感数据中存在的空间相关性。而且,随着簇头与簇内节点距离的增加,该算法比非分布式方式更节省网络耗能。     

无线传感器网络中基于协同压缩方法的MAC协议

基于无线信号的广播本质,利用传统MAC协议所忽略的串音(overhearing)数据,提出一种方法以在媒介访问控制层去除数据的空间相关性.根据串音所接收到的数据,事件监测节点间协同地对自身的数据进行压缩后再发送,从而在链路层减少冗余信息的传输.首先针对节点间的协同数据压缩问题进行量化,建立线性规划模型;进而提出一种近似最优的、更低时间复杂度(O(N2))的启发式节点筛选算法.在此基础上,设计一种能量有效的、基于协同压缩方法的MAC协议(CCP-MAC),可分布式地控制节点实现该节点筛选算法,相应节点可从筛选出的被压缩节点子集中接收串音数据,融合冗余数据以后再进行发送.实验结果表明,CCP-MAC利用串音数据协调节点进行数据压缩,可在很大程度上节约能量,延长网络的生命周期.     

电磁态势传输方法研究

Windows的区域数据结构和多边形链表是各种电磁态势中作战效能区域表示的可行方法，该文对此分别进行了介绍。对效能区域传输时的数据变换方法、数据传输方式的选择、态势数据压缩等关键问题进行了论述，对两种表示方法下的传输性能进行了比较，为实际应用中如何选择传输方法提供了依据。通过在多个系统中的成功应用，证明该文提出的方法简单、易行。