Su abonentų pozicija geografinėje erdvėje susijusi informacija naudojama labai įvairiose srityse: greitajai pagalbai teikti (112 paslauga), teisėsaugoje, krovinių transportavime (stebima kur šiuo metu yra transportuojami kroviniai), turizme, eismo sąlygų stebėjimui, artimiausių ligoninių, restoranų, lankytinų vietų paieškai, pramogoms, mobiliojo tinklo struktūros planavimui (nustačius kur yra didesnis abonentų susibūrimas, pastatoma daugiau bazinių stočių).
Tokia su objektų pozicijomis susijusi informacija kaupiama Judančių Objektų duomenų bazėse (JODB), kuri yra judančių objektų sekimo sistemos dalis. Judančiu objektu laikomas toks objektas, kuris bėgant laikui keičia savo geografinę ir laikinę poziciją trimatėje x,y,t erdvėje. Anksčiau vietos informacijai rinkti buvo naudojama tik GPS technologija. GPS technologijos pagrindinis trūkumas tas, kad ji sunkiai veikia miesto tipo vietovėse ir praktiškai neveikia požeminiuose ir antžeminiuose statiniuose. Tačiau vystantis įvairiomis mobiliosiomis ir bevielėms technologijoms, daugėjant jų naudojimo vietų, atsiranda galimybė tokius duomenis rinkti pasinaudojant ne tik GPS, bet ir GSM, WLAN, Bluetooth ir kitomis bevielėmis technologijomis. Todėl atsiranda galimybė GPS pagalba gautus vietos duomenis patikslinti, papildyti arba netgi, jei nereikalaujama didelio tikslumo, judančių objektų vietą nustatyti be GPS panaudojimo.
Stebint judančius objektus „visur ir visada“ kiekvienam objektui susidaro baigtinis pozicijų skaičius per tam... [toliau žr. visą tekstą] / The usage of moving objects location information becomes very popular nowadays. This location information can be used in many places: for emergency purposes, tracking cars with cargos, animal tracking, tourism, etc. The moving object’s positions can be detected using location techniques, such as GPS, GSM, etc. When detected moving object’s position is kept in Moving Object Databases (MODB). When object’s position is detected constantly we get a lot of positions, which represent the movement of particular object. We can call this movement a trajectory. The main problem is that these trajectories are too big to keep them in database, to update them or to make a search among them. That’s why there is a need for effective trajectory compression methods in order to make trajectories smaller without losing the most important object’s movement information. Different location techniques generate different types of trajectories, so each type of trajectory needs a different approach how to apply compression technique to it. The trajectory compression can be applied while generating trajectory or it can be done when the generation of trajectory is finished. There are presented different trajectory compression methods for different location techniques (GPS, GSM) in this work. These methods are incorporated into location data history restoration system in order to apply them for location data compression. In this work statistical methods for evaluation of location data compression... [to full text]
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2008~D_20080128_112203-66718 |
| Date | 28 January 2008 |
| Creators | Pukėnas, Andrius |
| Contributors | Plėštys, Rimantas, Kanapeckas, Pranas, Kaunas University of Technology |
| Publisher | Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), Kaunas University of Technology |
| Source Sets | Lithuanian ETD submission system |
| Language | Lithuanian |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Master thesis |
| Format | application/pdf |
| Source | http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2008~D_20080128_112203-66718 |
| Rights | Unrestricted |
Page generated in 0.0168 seconds