移动话费查询范文
移动话费查询范文（精选6篇）
移动话费查询 第1篇
随着3G网络和智能移动终端的广泛应用,基于位置的服务(location-based services,LBS)得到飞速发展与普及,现已广泛应用在军事、交通、物流、医疗、民生等领域[1]。LBS作为一种重要的信息服务方式,倍受各大运营商重视[2],纷纷投入巨资建平台、健全产业链、拓展应用,希冀借助差异化位置服务维系老用户、发展新用户,提升核心竞争力[3]。3G网络的不断普及使得运营商之间的竞争更趋白热化,位置服务将具备动态3D地图、POI实时更新、实时交通导航等2G时代不具备的特点,被各运营商视为最具发展前景的3G业务。
LBS包含两层意思:确定对象位置与提供与位置相关的信息服务。位置服务对于许多查询请求都至关重要,但现实中的对象位置具有高度变化性,移动对象处于不断运动的过程中,每一时刻的具体位置与采集信息存在一定的偏差,使得获取的数据无法准确表达对象的实际位置。下文就平台定位技术选择、查询系统模块设计、安全策略等关键技术实施进行了论述。
2 位置查询系统结构
本节介绍所研究的移动用户位置查询系统平台的选择、框架的构建、定位技术的选择及在具体平台上的系统实现。
2.1定位技术的选择
定位技术的选择上,通过把基于终端设备的GPS定位技术和基于通信网络的定位技术相结合,以增强系统不同环境条件下的定位成功率。
在室外环境下,如果手机内置GPS芯片,我们可以采用GPS定位技术。GPS定位是目前室外空间使用最为广泛的卫星定位技术,由美国国防部1987年设计研制,起初只用于军事用途。GPS定位技术需要手机接收4颗或4颗以上的GPS卫星信号,同时解调卫星的导航电文,手机利用信号时延得出与各颗卫星的伪距,利用这些信息计算手机的精确位置。采用GPS定位的优势是:可以在全球范围内实现全天候、实时地为用户连续提供精确的位置、速度和时间信息。
通常在室内环境下我们采用基于网络的TDOA定位技术。TDOA定位技术是在已知基站经纬度的条件下,通过测量终端到两个基站的无线信号传播时间差,来计算移动终端到两个基站的距离差,从而得到终端的位置。其优点是响应速度快,约为3s至6s,对环境无特殊要求。
2.2结构设计
本文的位置查询系统可以分为位置服务端和短信服务端两个部分,如图1所示。位置服务端用来在特定环境下选择最佳的定位方式获取当前位置。短信服务端主要用来发送/查询对象当前位置,并对位置信息进行加密和解密处理。
(1)位置服务端:本系统基于Android平台,支持Android2.3.3 及以上系统。手机可通过GPRS或者Wi-Fi连接到网络。默认情况下采用网络定位方式,室外手动设置成GPS定位方式可实现精确定位。系统启动后首先使用GPS或网络方式得到自身位置信息,然后在短消息配置页面设置位置访问权限。当收到他人位置查询请求时,首先判断查询密令是否正确,然后根据客户位置访问权限判断是否给予回复。系统根据联系人回复的位置信息进行距离计算和地图标注,在此基础上实现了KNN查询,可查询距离客户最近的一个或多个联系人。
(2)短信服务端:本系统中联系人的位置数据以短信的方式获取,系统使用点对点的短信业务,客户发送查询指令给查询对象,查询对象以短信方式回复客户对象位置,系统监听位置短信找出KNN标记到地图上。图2所示为一个查询过程。
查询过程如下(以中国移动用户B为例)。
(1)客户A向客户B发出位置查询请求,A通过无线网络发送查询密令至其所在的MSC,MSC根据消息中的短信中心地址,通过七号信令网转发该条短信至用户归属短信中心。短信中心鉴权后向客户B归属HLR查询接客户B所在位置。通过无线网络下发短信到客户B。
(2)客户B收到客户A的查询请求后首先进行鉴权。客户A通过鉴权后,系统以密文方式回复当前位置。客户A收到客户B的位置回复后进行解密并计算彼此距离,并标注客户B的位置到地图上。客户采用上述方式对查询对象集合U1…Un进行位置查询找出KNN。
3 位置查询系统设计
笔者设计的系统主要由定位模块、信息处理、对象管理等几个模块组成。
本系统旨在实时查询某一范围、某段时间内通讯录联系人的当前位置,如在位置A查找5 分钟内离我最近的10 个联系人。该系统具备以下功能:1用户登录系统后,可选择GPS或网络方式实现自我定位。2用户也可查找自身周边的事物(如附近有确切地标的建筑物和著名景点)。3用户可以通过发送指令的方式查询其他用户位置,当收到其他用户查询指令时也可自动回复用户当前位置。4系统可根据其他用户位置信息计算彼此距离,找出KNN。5在地图上标记KNN。
3.1定位模块设计
定位模块的功能是利用GPS或网络方式获取对象位置信息。系统利用GPS和网络方式相获取移动用户位置信息,成功定位后位置信息由Location Manager实例提供给应用程序。Android应用框架提供了Location Manager来支持设备的位置查询。系统中笔者用Main Activity中调用系统函数get System Ser-vice来获得一个Location Manager的实例,该实例管理一系列位置提供者并负责提供位置信息给应用程序。
3.2消息处理模块设计
信息处理模块的功能是当收到位置查询请求时对当前位置信息进行加密处理后自动回复。
短信接收的时候用一个继承自Service的Back Service来在后台连续监听新接收的短信内容,判断是否为位置查询密令。如果是查询密令,则获取当前位置信息并解析成短信内容格式,SMSmanger实现位置加密信息的自动转发(自动转发的短信内容为intent构建时加密过的短信,而非用户的真实位置信息),否则,将不予回复。当收到其他用户位置信息时,对象管理模块通过访问短信数据库,读入位置短信进行解密,然后进行距离计算和地图标注。
3.3对象管理模块设计
对象管理模块的功能是对收到的对象位置信息进行解密,信息解密后根据用户当前位置计算彼此间距离,并以距离为关键字进行插入排序,从而找出KNN,并在地图上标注KNN。
系统中使用的经纬度坐标,是使用地心坐标系表示的。该坐标系下,某点的经度是指过该点子午面与格林尼治子午面的夹角,纬度是该点与地心的连线与赤道面的夹角。假设球面上两点P1(x1,y1), P2(x2,y2),其中x为纬度,y为经度,并假设a=cos(x1-x2),b=cos(y1-y2),CX12=cos(x1)*cos(x2),R为地球半径,则可得P1与P2间的距离[17] 。距离D计算公式(1)所示:
公式1是假设地球为一个正球体时的距离计算公式,并未考虑地球不同经纬度上半径的变化,所以精度不算太高。但是通过实验测试,系统可以满足人们日常生活中查询其他用户位置的需求。为了提高查询效率、降低处理器负载,系统中采用了公式1计算用户与其他用户间的距离。
3.4 安全策略
考虑到系统是以短信的方式查询联系人当前位置,短信业务是一种异步的通信方式。这就给保护客户及联系人的位置信息带来了挑战,因为任何知道查询指令的人都可能通过查询指令获取到联系人的当前位置。所以有必要对用户位置信息进行加密。从而增加陌生人截获用户位置信息的难度。DES、RSA加密法是现今使用最多最为通用的加密方法,但DES加密算法需要把信息分为N组,每组64 位,然后对N组信息加密。RSA加密算法产生密钥很麻烦,分组长度太大,为保证安全性,n至少需要600bits以上,这时运算代价很高。考虑到DES和RSA方法过于复杂,轻量级的加密算法更适合文中的系统。由于手机处理能力有限,为了提高查询效率,降低处理器功耗,XOR加密法更适合该用户位置查询系统。
基本加密过程如下:位置短信发送过程中采用密文发送,笔者利用XOR加密法,分别用经度密钥和纬度密钥分别与位置信息的经纬度取异或作为传递密文,具体加密流程如图3所示,
图4 中给出了对位置经度信息(lng:20.59375)的一个加密实例。这样做的目的是避免知道查询密令的陌生人获取到联系人的位置信息,即便陌生人截获了用户位置信息或者破解了查询密令也不能得到用户的真实位置信息。解密时系统用密钥与密文取异或就能得到明文位置信息进行KNN查询。
前文提到联系人位置查询指令可以双方约定,这本身就是一种位置隐私保护策略,正常情况双方的查询密令不可能主动告知第三方,除非有人很希望第三方也知道自己的位置。
4 实验与结果分析
笔者在三星S7562i手机上搭载Android4.0.3系统的平台上实现了该联系人移动位置服务系统。系统采用高通骁龙Snap-dragon MSM7227A单核CPU,主频为1GHz,系统运行内存为768MB 。系统工作流程如图5所示。
下面是笔者在三星S7562i的客户端所测的部分实验数据,图6为用插入排序算法得到的KNN在地图上的标注。
为了测试系统采用不同定位方式时的定位精度,这里在室外环境下(室内系统采用GPS无法定位)选择A、B、C、D、E五个典型地点分别采用GPS定位和网络定位方式进行定位测试,并把定位结果和精确地标作对比,并作了误差分析,测试结果如下,表1所示为系统采用GPS定位方式时的测试数据,表2所示为系统采用网络定位方式时的测试数据。
5 结束语
基于移动网络查询系统的设计与开发 第2篇
摘 要:目前大多数学校学生信息的查询是基于纸质和有线互联网络的查询,既不方便,效率又低。针对开放实验的特殊性,设计开发了基于移动网络的信息查询系统,并对其部分功能模块进行了分析、设计与实现。
关键词:移动 移动网络 移动查询 开放实验
中图分类号:TP311.52 文献标识码:B 文章编号:1673-8454(2009)13-0025-03
当前高等院校正逐步实施学分制,学分制是以学分为计量单位,以选课制为核心。选课制打通了各层次各科类的学习,使得学生的上课内容、上课地点、上课时间都没有原来的稳定,有很大的波动性。[1] 对于选课信息的查询,从原来的口头纸质查询到目前的电子查询,都存在一定的不便。因此建立一个公平、快速、高效的,符合学分制学生信息查询的信息查询系统已刻不容缓,基于目前移动网络的强大优势(普及),我们设计了基于移动网络的信息查询系统,方便学生可以在任意地点、任意时间进行随时随地的信息查询,这就大大提高了学生查询信息的效率和质量。
一、目前学校信息查询现状及存在问题
目前学校中学生信息的查询还是基于有线网络的查询,虽说现在有线上网已经很方便,但还没有达到随时随地的地步,还存在一定的局限性,那么基于无线网络的移动信息查询及反馈系统就应运而生了。
本文以湖南大学为例,为了提高学生的动手能力、激发学生的学习兴趣、培养学生的实践能力和创新精神,教学计划规定“开放实验”为全校通识教育平台课程,在文化素质教育系列课程中设置了1学分的“开放实验”综合课程,要求学生自主选择不少于16学时的开放实验项目。[2]开放实验有它的特点:时间开放、内容开放、地点开放、教学模式的开放,这些特点决定了它的随意性、骤变性,在给学习者提供个性化学习环境的同时,也为学习者获取相关信息带来额外的繁琐,为了确保上课时间、地点、内容的准确性,每次上课之前都要登录校园网来查询相应的课程信息,目前学校学生对相关信息的查询主要是通过联网计算机登录http://sjjx.hnu.cn进行查询。虽说现在网络已经无处不在,但对于课程任务较重的本科生来说,要抽出课余时间或者休息时间专门去机房查询,而且,由于学校机房数量有限,大多时候都要排队等待,占用学生大量的时间,另外校园网的网络速度有时也较慢,有待提高。在上实验课的时候,几乎每节课都会有学生因为找不到实验地点而迟到,做“RC电路时间与时间延时”实验的学生会跑到“伯努力原理与飞机升力”实验室去。有些实验比如“离子束磁控溅射镀膜演示实验”,好多学生以为是在大学物理演示实验室做。所以,在预约的实验时间,都到了大学物理演示实验室,到了才发现找错了地方,匆匆忙忙地又去找相应的实验地点。另外对实验成绩的查询也要登录站点才能查到,基于这些不便,利用无线移动网络传递高度个性化信息的巨大优势,我们设计开发了基于无线网络的移动信息查询及反馈系统。
二、信息查询及反馈系统的设计
短信息服务所具有的随时随地性,使得它在某些学习情境下具有比E-mail和Web更为优秀的表现。本系统是为实现学生对个人高度个性化信息的查询而设计的,个性化信息包括学生档案、选修课程、考试成绩等。其中学生档案包括学生姓名、出生年月、学号、院系、班级。课程信息包括学生所选课程名称、上课时间、上课地点。以上这些信息都可以以系统自动回复的形式发送给查询者。另外,教学管理人员也可以通过此系统人工向个别未交实验报告的学生发送催交实验报告的通知。此系统还具备群发功能,可以以群发的形式向学生发送考试通知、调课通知和最新动态等公共信息。在本系统里,我们考虑到教务管理员需随时访问系统以进行系统维护。
经过分析,本系统要实现以下功能:
1.用户认证。本系统用户有教务管理员和学生。系统所含信息包括学生私人信息,为保护学生个人隐私,用户必须通过认证才能向系统发送请求,系统能够自动识别用户的类型,查找相应个人信息。[3]
2.课程管理。教务管理员可以根据实际需求添加、删除和修改课程信息,修改上课时间、上课地点;添加、删除和修改学生记录。
3.查询管理。允许学生在规定的查询期限内查询课程信息;若某个实验成绩不及格,则该生可以在下一学期开课的时候再次选择或者重新选择新的实验项目,以获得课程学分,否则,将不能获得所选修课程的学分。
三、系统主要功能介绍
1.注册模块的实现
本系统对学生和教务管理人员同时开放,为了确保学生信息安全,所以对于注册模块的实现,我们要求用户用真实信息注册,本系统设计要求学生用学号注册,教务管理人员用工号注册,因为在数据库部分,学生数据是和学号绑定在一起的,这样以便查询命令在数据库内准确搜索个人信息。注册模块的实现代码如下:
Private Sub Command2_Click()
Dim opt1, opt2 As Integer
Dim result As Long
Dim pwd As String
Dim pos As Integer
Dim start As Single
Dim rst As Recordset
′Form1.MSComm1.Output = "AT^SCID" + vbCr
start = Timer
Do While Timer < start + 0.5
DoEvents
Loop
′pwd = Form1.MSComm1.Input
If Trim(pwd) <> "" Then
pos = InStr(1, pwd, "SCID:")
pwd = Trim(Mid(pwd, pos + 19, 6))
opt1 = CInt(Left(pwd, 2))
opt2 = CInt(Right(pwd, 4))
result = opt1 * opt2 * 2
pwd = str(result)
pwd = Right(pwd, 6)
If Trim(pwd) = Trim(txtSeries.Text) Then
Set rst=db.OpenRecordset("select*from register")
With rst
.Edit
.Fields("number") = Trim(pwd)
.Update
End With
rst.Close
Set rst = Nothing
MsgBox "注册成功,欢迎您使用朗力群发软件!"
Unload Me
Else
MsgBox "你输入的注册码有错误,请重新注册!"
txtSeries.Text = ""
txtSeries.SetFocus
End If
End If
End Sub
ConvToHex = ConvToHex & str
Next i
End Function
2.短信群发系统
在此查询系统里,公共信息可以以群发的形式发送,通过把发送对象添加到群里,达到群发目的。而且对于那些要求定期或者定时发送的信息,例如“五一”、“十一”、圣诞节、新年等到了,所发的祝福短信,都可以事先编辑或下载一些祝福或问候短信,为其设置发送时间,届时系统将自动予以发送。对于考试通知、调课通知和最新动态等公共信息用群发系统发送会更加方便、快捷、实效。只要学生随身携带手机,随时随地都可以接收到相关的信息。本系统共有五项基本功能:
(1)电话簿管理。对学生信息进行编辑,由于在一个学校里学生学号是唯一的,将学生信息和学生学号进行绑定,方便学生身份的认证以及学生信息的查询。
(2)短消息管理。对一些常用的短信息进行编辑管理,建立常用短消息数据库,以备使用时方便、高效。
(3)发送短消息。将编辑或下载好的短消息通过群发的方式发送到指定用户的手机。
(4)接收短信箱。显示收到的所有短消息。
(5)发送短信箱。显示已发送的所有短消息。
3.自动回复系统
对于学生的个人信息,有很大的个性化,如果还是人工回复的话,工作量会很大且繁琐,在回复的过程中还有可能出现误发的可能性,不仅浪费了教务工作人员的时间、精力,而且还会影响到学生对个人信息的及时获取。所以我们预建立一个智能的回复系统,以弥补人工回复的不足,达到智能高效的信息传递效果。学生信息包括学生档案、课程信息、考试成绩三大项。学生档案包括:学生姓名、出生年月、学号、院系班级。课程信息包括:课程名称、上课时间、上课地点。基于我校分为南北两个校区,距离较远,学生对南校区的实验室分布不大清楚,很多时候迟到或找不到相应的上课地点,影响了教学的正常进行。考试成绩就是学生的实验成绩,实验成绩包括课前预习、课堂纪律、实验操作、实验报告四项,各项在综合成绩中占有不同的权重,以此来实现形成性评价和总结性评价的综合性评价,达到更科学客观的教学评价。
查询者输入查询命令,系统会自动进入数据库搜索相关信息,然后以短信的形式呈现给查询者,这就大大减轻了信息发布人员的工作量,而且有效地提高了工作效率。我们规定学生输入查询的命令必须是学号+相关项目,在这里,相关项目都用简写代替,学生档案用“da”代替,选修课程用“kc”代替,考试成绩用“cj”代替,这样做的目的是方便系统的读取信息,以做出相应的回答。例如:发送短信“s07071009+kc”,就是要查询学号是“s07071009”的同学的课程信息。系统在得到查询命令后,会自动回复查询者,将查询者所需要的信息以短信的形式发送给查询者,例如:课程名称:伯努利原理与飞机升力;上课时间:2008.12.03,3-4节;上课地点:东楼307。如此信息,学生一目了然,既方便又高效。
4.人工回复
对于学生的大多查询命令,系统都可以自动回复,这样大大减轻了教务管理人员的工作量,也提高了工作效率,但对于那些无法自动回复的信息,或者自动回复出错的信息,将由教务管理人员手动回复,以弥补自动回复的不足,进而完善本系统的功能。
四、结束语
移动查询系统应用于教学中,主要是面向学习者,提供一种实时的信息查询,满足学习者需求,提高学习者获取信息的效率。本文设计的移动查询系统主要是想借助手机的移动便捷性和从学习者的角度思考设计各功能模块,运用手机的SMS(短消息业务)功能,使学习者方便地向系统发送请求,经系统对请求处理搜索后回复学习者,通过这样一个系统比较方便地实现移动查询。由于系统模块在调试过程中还有一些问题,所以整个系统的完整实现还有待于在以后的学习中继续完成。
参考文献:
[1]詹英,郭贤海,赵小明.基于ASP.NET的在线选课系统的实现[J].台州学院学报,2003,25(6):23-25.
[2]关于《开放实验》课程有关事项的通知,http://sjjx.hnu.cn/BulletinShow.asp?id=287,2007年03月26日。
[3]赵广辉,钟 珞,夏红霞,宋华珠.基于Web的选课系统的设计与实现[J].武汉理工大学学报,2005,27(2):50-53.
[4]北京大学教育学院教育技术系.移动教育全球化学习的新方式[J].中国远程教育,2003(8).
基于R树移动对象预测位置查询 第3篇
移动计算、无线通讯和定位技术的快速发展使得跟踪和管理实际生活中的移动对象轨迹成为了现实。随着移动通信、移动定位技术的迅速发展和移动终端设备(如车载、手持设备等)的不断普及,越来越多的应用(如车载导航、智能交通、实时监控、作战指挥控制等)要求在移动过程中实现对地理空间信息的实时获取。移动对象轨迹是物体在某一个时间段内所经过的路线。对于移动对象在一定时间内的预测位置查询处理技术成为了当前涉及移动对象轨迹信息的时空数据库研究领域的重点与热点之一。
传统的B树已经不能完全的满足于社会进步,人们需求。R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它把B树的思想很好的扩展到了多维空间,采用了B树分割空间的思想,并在添加、删除操作时采用合并、分解结点的方法,保证树的平衡性。对移动对象位置查询索引方法大体分为两类:一类为对历史位置的提取;一类为对当前位置提取和对将来位置的预测。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。在Bi N-tree中,引入对象标识辅助索引,搜索B tree,直接获取被更新对象在TPN-tree中的存取路径(对象的更新数据可简化为(Old,P,V)),然后执行删除和插入操作。能够有效而又简单的解决移动对象预测位置的查询。
移动对象是指对象的空间数据随时间的变化而连续变化的对象,它主要可以分为移动点(moving point)和移动区域(moving region)。移动点是指随时间而变化的空间对象的位置(position)。对移动点的查询主要是要确定移动对象的位置。移动区域是指随时间而变化的空间对象的位置及其形状。对移动区域的查询主要是要确定在特定时间内移动对象的位置或形状。
移动对象数据库通常管理着数量非常庞大的移动对象。在查询处理时如果逐个扫描所有的移动对象显然将会极大地影响系统的性能。移动对象的索引方法通常借鉴于空间数据索引技术,不同之处在于移动对象的索引中有一维必然是时间维。已提出的移动对象索引方法主要分为两类:1)索引移动对象过去与当前的位置;2)索引移动对象当前与将来的位置。[1]基于R-tree的移动对象索引技术。
迄今为止,一些好的关于移动对象索引技术的综述已被给出。例如,Gaede等[12]给出了一个关于空间数据库中各种多维访问方法的综述;Mokbel等[13]给出了一个关于已有的各种时空访问方法的综述。根据各种时空访问方法所支持的查询类型与时间,Mokbel等将时空索引方法分成两类:索引过去、索引现在与预测将来位置,并对每类方法进行了简单讨论。另外,他们还简单地介绍了一些开放的并且可利用的索引工具,例如,数据库系统的通用查找树(Generalized Search Tree for Database Systems,Gi ST)和空间划分的通用查找搜索树(Space-partitioning Generalized Search Tree,SP-Gi ST)等,这些索引工具可以帮助我们实现各种不同的时空访问方法。最近,Manolopoulos等系统性给出了一个基于R-tree及其变体的移动对象索引方法的综述。他们详细讨论了R-tree及其变体的适用性,精确的代价模型,诸如并发控制、恢复以及并行处理等的实现问题等,并且还介绍了由一些数据库开发商所实现的R-tree及其变体。虽然他们给出了一个好的基于R-tree及其它的变体的各种移动对象索引技术的综述,但是却没有考虑基于四叉树(quadtree)的移动对象索引技术和其它的移动对象索引技术;下面我们将分别对三类移动对象索引技术及其各自相应的移动对象索引方法分别进行简单的讨论。[4]
1 预测索引方法
自从1984年Guttma n提出R-树以后,人们以此为基础,针对不同的时空操作需求提出了各种改进方案,逐渐形成R树家族。其中,对移动对象位置查询索引方法大体分为两类:一类为对历史位置的提取;一类为对当前位置提取和对将来位置的预测。
1.1 扩展TPR-tree使其支持对象标识查询——ETPR_tree ETPR-tree更新算法
我们假定Old是所有移动对象的唯一标识,即不同对象的Oid不同。更新结构为(Oid,(P…,V…))更新算法分为3个步骤:
步骤1:对象标识Oid查询。
步骤2:删除过时的对象。
步骤3:插入更新后的对象。
对象标识Oid查询以更新对象的标识Oid为索引树的查找目标,确定此对象在树叶子结点中的位置。显然只需要用Id BR指示树的搜索方向,计算仅涉及一个维度(见算法1)。删除和插入处理与TRP-tree类似。
算法1:对象标识查询算法
1.2 双索引结构——R-tree
解决TPR-tree不能有效支持对象标识查询缺陷的另一种方法是采用双索引结构:构建以Oid为关键字(key)的B+-tree作为辅助索引,原有的TPR-tree结构和相应算法不变。在B+-tree中,叶子结点中的每一条目记录对象标识与此对象在TPR-tree的相应位置,即(Oid,ptr),其结构如图1所示。
在Bi N-tree中,引入对象标识辅助索引,搜索B+-tree,直接获取被更新对象在TPN-tree中的存取路径(对象的更新数据可简化为(Old,P,V)),然后执行删除和插入操作(见算法2)、R-tree的更新计算复杂度及结点访问数(I/O量)明显低于TPN-tree。当然,B+-tre的同步更新会产生附加的I/O量,但其I/O量较小(等于B+-tree的高度)。算法2的复杂度为O(H+H2)次I/O,其中H和H2分别为B+-tree与TPN-tree的高度。
算法2:Bi N-tree更新算法
1.3 索引现在与将来
二元变换:Kollios等使用二元变换(Duality transformation)把在时空域上的移动对象的迹线转换到二维空间上的点。该索引方法的主要设计思想是用方程式xt=at+b来表示一个二维空间中的点(a,b),其中a代表速度并作为水平维;而b代表参考位置并作为垂直维。由于移动对象杂乱的分布在二元空间上,所以基于kd树(kd-tree)的空间索引方法被用来代替R-tree。由于在初始的时空空间里的矩形区域查询被转换成在二元速度位置空间里的多边形区域查询,所以由Goldstein等提出的算法可被用来有效的处理区域查询。
TPR-tree:Saltenis等提出了基于R*-tree的索引技术,称为时参R(Time Parameterized R-tree,TPR-tree)。TPR-tree能有效的索引在一维,二维,三维空间中的移动点对象的现在与预测的将来位置。TPR-tree考虑移动对象的速度与方向来预测移动对象在不久将来的大致位置[2]。并且通过考虑在树结构中可计算的位置来减少时间函数的频繁更新问题。同时,TPR-tree的更新算法也能使其自动的调整以适应于一个动态变化的数据集。
PR-tree:参数化R树(Parametric R-tree,PR-tree)与TPR-tree类似,但是PR-tree考虑用参数化矩形来表示移动对象的空间区域。每个参数化矩形都有一个时间间隔来表示移动对象运动的开始时间和结束时间。与TPR-tree考虑连续运动的对象不同,PR-tree还考虑移动对象的结束时间。因此,一个移动对象在空间上用一个多边形来表示而不是连续的运动迹线。给定运动的结束时间,一系列的移动对象可以用可计算的多边形来表示。
MP-tree:Lee等提出了一棵移动点树(Moving Point Tree,MP-tree),它是一个用来索引移动点对象数据的基于R-tree的索引方法。MP-tree使用投影操作(projection operation)来有效的支持诸如时间片查询与区域查询等的查询操作。但是使用投影操作带来的一个缺点就是当结点被输入时需要花费更多的时间来进行投影操作的存储,而优点则是能有效的处理分裂与查询操作,并且具有高效的空间利用率。另外,通过链表的使用,MP-tree还可以有效的处理基于迹线的查询。[2]
2 预测查询方法
R-tree树的构造以下面2个观察为基础。1)大部分移动对象在大部分时间内是在某个地理范围内或其附近运动的,如海上船舶。我们将这种运动速度较慢的移动对象定义为自由移动对象;2)移动对象的运动一般与地理环境相关。船舶移动对象通常以无规则等线状运动,由于海岛、灯塔、航道等地理环境信息很少发生改变,因此,我们能利用空间面状和线状目标这一个相对稳定的因素来建立索引空间的静态部分。同时,将移动对象与其所处的地理对象相关联,针对移动对象构造索引空间的动态部分。通过减少索引结构的动态变化来降低更新代价,并实现对移动对象的快速检索。在持续移动对象的位置跟踪和不久的将来位置预测系统中(如智能导航),一般在移动对象上安装定位设备(GPS),这些定位设备能有效地记录移动物体的运动状态(如当前所处的位置坐标、运动的速度和方向等信息)。
2.1 在对将来位置的预测
指数平滑法[5]:虽然单个移动对象的运动是不断发生改变的,但是由于运动的连续性,移动对象当前时刻的运动。速度是和它在前几个时刻的运动速度密切相关的。因此,可以根据移动对象历史时间戳的空间位置来计算移动对象在每个历史时间段内的运动速度,然后利用历史速度数据来预测该对象下一时刻的运动速度。并由此计算出移动对象在将来时刻的空间位置,R预测索引表达如图2。
本应用中预测时间范围限制在当前时刻以后的10min内,因此,采用需求数据少、跟踪能力较强的指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)来实现移动对象将来时刻的位置预测。在指数平滑法中,预测成功的关键是平滑系数A的选择。a的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例,代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度和对预测模型修匀误差的能力,R树预测的目录如图3。本文采用如下公式来确定平滑系数a:
其中:
式中:Vt表示当前时刻t速度的观测值;Vt-1(i=1,2,,,n)表示t时刻之前的第i个时刻的速度;n为计算a时选取的观测值的个数。n值过大计算代价高,n值过小不能正确反映数据变化。在本应用中,选取某移动对象在某段道路上的当前时刻前的10个时间戳位置来计算a值。K为预测时选择的当前时间戳之前的时间戳的数量,可以根据下式计算:
2.2 将来时间戳的位置预测
对于“查询移动对象M(at,bt)在距现在时刻t不久的下一时刻t+1的位置(at+1,bt+1)”的将来时刻查询,其方法如下:
(1)首先,找到移动对象M所关联的空间目标,若是面状目标,则M是类静止对象,根据采用ES方法进行将来时间戳的速度预测计算其在t时刻的运动速度Vt,则移动对象M在t+1时刻的位置范围可如下计算:
(2)若移动对象M所关联的目标是路段目标S,则M是快速运动对象。首先,根据采用ES方法进行将来时间戳的速度预测计算其在t时刻的运动速度Vt,计算M在时间间隔△t内的移动距离d=Vt△t,判断M是否仍然在现有的路段内,若在的话,M在t+1时刻的位置如下计算:
其中:(As,Bs,),(At,Bt)为路段L的起点和终点坐标。
若M不在现有的路段内,则首先依据所设定的运动规则(如最短路径规则、首次匹配规则等),判断移动对象M将经过的路段,计算经过每条路段所需的时间,并最终确定时刻t+1时M所在的路段L′,再计算其在t+1时刻的位置:
其中:(A′s,B′s),(A′t,B′)为路段L′的起点和终点坐标;t′为M途经路段(除L′外)所需时间之和。[3]
3 性能分析
R-tree用C++编程实现,以TPR-tree源代码为基础,并做了适当修改和扩充,因此,我们利用TPR-tree的数据生成器来模拟移动对象的运动。TPN-tree的数据生成器通过给定一些参数来模拟物体在二维空间的运动,生成均匀分布或非均匀分布的数据集。利用此生成器模拟10000个移动对象(如汽车)在范围为1000×1000km。交通路线网络中的运动。此路线网络目的地数目(ND)为20,每个移动对象的运动速度在0km/min和3km/min间均匀分布(加速、减速和最大最小速度),运动方向随机,速度更新平均时间间隔UI=60min(更新时间间隔在0和2UI间均匀分布),总时长为600min,查询窗口w分别为0、30、60、120、240、480生成6组性能测试混合事务工作流。对Bi N-tree执行上述6组事务流(更新操作分别为97837,98671,98767,97985,97345和98757次),其平均I/0次数基本上不变动。执行2400次窗口查询的平均I/0次数也是基本不变动。[3]
4 结束语
在本文提出R树的计算方法实用并针对于移动对象预测位置的查询,并且引用指数平滑方法实现了移动对象运动信息未知情况下的将来时刻的位置的预测查询。R-tree结构能在保证查询性能的前提下,还能有效地解决TPR—tree的更新缺陷。由于R—tree并不改变TPR-tree原有的算法和结构(对对象标识建立B+-tree索引),因此这种建立辅助索引的方法可以应用到现有的其他索引结构中,解决其存在的更新缺陷。对于移动对象位置预测查询很有效果。
参考文献
[1]Chen L,Ozsu M T,Oria V.Robust and fast similarity search for moving object trajectories.In Proc.the ACM SIGMOD Int.Conf.on Management of Data,Baltimore,Maryland[M].2005:491-502.
[2]赵卿松,卢炎生.移动对象位置预测的索引方法[C].2006:5-6
[3]詹平,郭菁,郭薇.基于时空索引结构的移动对象将来时刻位置预测[J].2007:6-7.
[4]李春.移动对象轨迹的最近邻居查询研究[D].2007:65-68.
移动话费查询 第4篇
----感恩超值赠送活动营销策划方案
一、项目背景
市场竞争日益激烈，为应对市场挑战、抢占年底商业时机，配合贵公司开展的超值回馈活动，特建议贵公司采用最能代表节日气氛的贺卡---幸运卡，作为移动回馈活动的礼物，帮助更好地维系客户。
二、主题
“移动充话费、送话费，加送幸运封”
三、载体
幸运封：幸运封是国家邮政局为满足广大集邮爱好者贺年、拜年的需求，特意推出的限量发行的专用幸运封拜年贺卡。主要特点有：
收藏价值高：由一张拜年贺卡装入贺年邮资“幸运封”组成，卡
内含国家邮政局此次专门发行的贺年专用邮票《年年有余》和《贺新禧》，并利用这两枚邮票另制邮票小全张一枚，形式新颖又洋溢着喜庆。
限量发售：幸运封贺卡在全国发行量仅200万枚。
中奖率高：在同类贺卡产品中奖率最高。
四、订购数量及费用预算
数量：5万枚
费用：30元/枚
五、合作模式
（一）移动老客户或全球通客户，凭持邮政发放的兑换卡，预存话费，就能得到移动赠送礼品。
（二）寄送对象：移动全球通客户、新老客户
（三）设计理念：
幸运封的个性化定制。可个性化定制企业LOGO，宣传形象等，为重点客户营销营造企业品牌形象；
内件可夹寄贵公司超值回馈活动宣传单页、换购办法等各类综合信息，帮助营销。
六、效果评估
（一）使用邮政贺卡作为载体，宣传成本低，目标精准，效果好，强强联合，为今后双方的合作打下良好的基础。
（二）为贵公司推广了高端用户，占领了通讯市场份额，而且能够帮助维护已有客户。
（三）邮政贺卡和移动业务的有机结合，集超值回馈活动和新年祝福于一体，体现了贵公司的个性化服务，开拓了新的营销途径。
辽宁抚顺 移动案例
营销主题：“发短信 充话费 送邮品”
营销单位：抚顺邮政局
营销过程：中国移动高度重视企业自身形象宣传和自身文化建设。随着社会的不断进步与发展，在市场高度竞争、对手虽少却强的环境中，中国移动越来越重视品牌价值的提升以及用户品牌忠诚度的提高。
在做了详尽的市场调研工作后，抚顺局收集了来自各方面的大量信息，虽然现时的拜年方式形式多样，但人们更怀念纸质贺卡所能起到的其它方式不可替代的祝福效果——正所谓“我手写我心，见字如见人”。敏锐的市场嗅觉使抚顺局察觉到春节正是向移动公司推介邮政贺卡的有利时机，同时抓住移动公司往往较注重贺卡档次、提升形象等特点，进行了深入分析和研究，决定将幸运封作为移动贺卡营销项目的重点推介对象，希望以一种有情的方式、无形的推介助移动公司向客户拜年，为其树立良好的品牌形象。
为了提高项目营销的成功率，抚顺局局长非常注视这次项目的开发。多次上门和移动负责人沟通，注重对其向贺卡高端品种的引导，建议客户利用幸运封进行年底业务宣传和客户维护、升级及开发工作，并针对移动设计了“发短信 充话费 送邮品”的活动。抚顺局向移动公司有针对性地提供了多款个性化的幸运封设计样稿，供其选择，以图文并茂的形式，让目标客户能够更加直观地认识、接受和使用幸运封产品。
此外，移动公司还定制了15.3万枚的贺卡型邮政贺卡，用于目标受众的精
准宣传和客户维护，传递新春祝福。
营销效果：抚顺局于2008年9月底顺利与移动公司签订了51000枚幸运封制作协议，全面推进邮政贺卡的消费升级，为今年函件收入做出了较大的贡献。同时对于提高移动公司知名度，扩大其自身效应和社会效应，都有着不可估量的优势。启示：
一、客户满意是长期合作的基础。市场营销中有一些客户维护法则，如：每100位满意的顾客会带来25位新顾客；获得一位新顾客的成本是保持一位满意顾客成本的5倍。抚顺局深谙此道，与以往老客户保持着密切联系，构筑了双方精诚合作、长效共赢的平台。
移动对象的连续k最优有序路径查询 第5篇
最近邻查询是时空数据库研究的重点之一,它在许多领域占据着重要的位置,如地理信息系统、多媒体应用以及数据挖掘等。随着研究的深入,最近邻查询出现了许多变体形式,多类型最近邻查询就是其中的一种,是对跨越多个数据集的最优路径的求解。最优有序路径OSR(Optimal Sequenced Route)查询是多类型最近邻查询的特例,是对在多个数据集的某种固定排列顺序下的最优路径的求解。对该类查询及其同类查询问题的研究目前已经取得了一定的成果[1,2,3,4,5,6],但都是针对静态查询对象和静态数据对象的情况提出的方法,并且只能求得一个结果。鉴于此,本文提出了移动对象的连续k最优有序路径CkOSR(Continuous k Optimal Sequenced Route)查询的概念,并提出加权相对距离AWRD(Additively Weighted Relative Distance)函数的概念,针对移动查询对象和静态数据对象的情况给出SCkOSR算法和DCkOSR算法,最后通过实验对算法进行了性能验证。
1相关概念
定义1[1] 给定n个数据集U1, U2, , Un,M=(M1, M2, , Mm),若1Min (i=1,2,, m),称M=(M1, M2, , Mm)为一个序列。
定义2 给定序列M=(M1, M2, , Mm),称M1为序列M的起点,对应的数据集UM1为起始数据集。
定义3[1] 给定R=(p1, p2, , pr),若pi∈Rd(i=1,2,,r),称R=(p1,p2,,pr)为一条路径,其长度为
定义4 给定路径R=(p1,p2,,pr),称p1为路径R的起点,记作S(R) =p1。
若已知R=(p1,p2,,pr),则p♁R=(p,p1,p2,,pr)为一条以p为起点的新的路径,该路径是在R上加入新的起点形成的。
定义5[1] 给定序列M=(M1, M2, , Mm),若路径R=(p1, p2, , pm)满足序列M,即R中的每个点pi∈UMi(i=1,2,,m),则称R为基于序列M的有序路径。将基于序列M的所有有序路径的集合记作CM。
定义6[1] 给定对象q以及序列M=(M1, M2, , Mm),则q的最优有序路径查询Q(q,M)定义为:在基于序列M的所有有序路径中,找到这样一条有序路径R=(p1, p2, , pm),使等式L(q, R)=d(q, p1)+L(R)取得最小值,其中,L(q, R)表示有序路径Rq= q♁R的长度,L(R)表示有序路径R的长度。称R为基于序列M的q的最优有序路径,记作Q(q,M) = R=(p1,p2,,pm)。
定义7 给定对象q以及序列M=(M1, M2, , Mm),则q的k最优有序路径查询kQ(q, M)定义为:在基于序列M的所有有序路径中,找到这样k条有序路径R1, R2, , Rk,使不等式L(q, R1) L(q, R2) L(q, Rk)成立,且对于∀R∈CMR1, R2, , Rk},有L(q, Ri) L(q, R)(i=1,2,, k)。称R1, R2, , Rk为基于序列M的q的k最优有序路径,记作kQ(q, M)={R1, R2, , Rk}。
定义8 若对象q在时刻ts(≥0)开始运动,而在时刻te(≥ts)停止运动,则称时间间隔[ts, te]为对象q的运动期,ts称为起始时间,te称为终止时间。
定义9 给定运动期为[ts, te]的移动对象q以及序列M=(M1, M2, , Mm),则移动对象q的连续k最优有序路径查询CkQ(q, M)定义为:在基于序列M的所有有序路径中,找到在时间间隔[ts, te]内,移动对象q的一系列k最优有序路径的集合:
CkQ(q, M) ={([ti, tj], R1, R2, , Rk) | [ti, tj]⊆[ts, te], L(q, R1) L(q, R2) L(q, Rk), Ri∈CM, 且对于∀R∈CMR1, R2, , Rk},有L(q, Ri) L(q, R), i=1,2,, k}。
定义10 移动对象的k最优有序路径发生改变的时间点称为该移动对象的时间分界点。
图1是OSR查询和CkOSR查询的示例。图1中有三个数据集U1、U2、U3,分别用白色(wi)、黑色(bi)和灰色(gi)的点表示。U1={w1, w2, w3, w4},U2={b1, b2, b3, b4, b5, b6},U3={g1, g2, g3, g4},M=(1, 2, 3)是U1、U2、U3的一个序列,U1是起始数据集,基于序列M的有序路径R1=(w2, b3, g3),R2=(w3, b2, g4),R3=(w4, b4, g2),q1为静态查询对象,q2为移动查询对象,q2的运动期为[ts, te],运动方向如图1所示,则q1的最优有序路径查询的结果为Q(q1, M)=R1,q2的连续k(k=1)最优有序路径的查询结果为:
CkQ(q2, M)={([ts, t1], R3), ([t1, t2], R2), ([t2, te], R1)}
2移动对象的连续k最优有序路径查询
假设查询对象q是二维空间中的移动对象,运动期为[ts, te],起始位置坐标为(x0, y0),速度为v(vx, vy),n个数据集分别为U1, U2, , Un,且数据集Ui包含mi(i=1,2,, n)个点。为了讨论方便,不妨求q基于序列M=(M1, M2, , Mn) (Mj = j, j=1,2,, n)的连续k最优有序路径。
随着查询对象q的移动,它在序列M下的最优有序路径也在不断地发生变化,因此要求解q在其运动期[ts, te]内的连续k最优有序路径必须找到它的时间分界点。由于q在起始数据集中的最近邻不一定是q的最优有序路径的起点,因此移动对象的单数据集连续最近邻查询方法无法适用于移动对象的连续k最优有序路径查询。本文在文献[7]的基础上引入加权相对距离函数的概念,并在此基础上给出移动对象的连续k最优有序路径查询算法。
定义11 给定二维空间中的移动对象q(x0, y0),速度为v(vx, vy),n个数据集为U1, U2, , Un,序列M=(M1, M2, , Mn) (Mj = j, j=1,2,, n),U1 包含m个点p1, p2, , pm,坐标分别为(xi, yi) (i=1,2,, m)。若以这m个点为查询对象,它们基于序列M′=(M2,M3, , Mn)的最优有序路径分别为Rp1、Rp2、、Rpm,令w(pi)=L(pi,Rpi)(i=1,2,,m),则称w(pi)为点pi的权值。q与点pi的加权相对距离定义为:D(q, pi) =d(q, pi) + w(pi),其中,d(q, pi)表示q与点pi的欧氏距离。则q与点pi的加权相对距离函数可以表示为时间的函数,定义为:
Dt(q, pi) =dt(q, pi) + w(pi) (1)
将q与点pi的加权相对距离(函数)简称为点pi的加权相对距离(函数)或路径Rpi的加权相对距离(函数)。
2.1静态全局算法
若已知起始数据集中每个点的权值,则利用移动查询对象q与这些点的加权相对距离函数即可以确定q的k最优有序路径变化的情况,求出时间分界点,确定q在每个时间间隔内的k最优有序路径,进而得到q在其运动期内的连续k最优有序路径。具体算法如下:
算法1 SCkOSR
输入:移动对象q(x0, y0),速度为v(vx, vy),运动期为[ts, te],n个数据集U1, U2, , Un,序列M=(M1, M2, , Mn),整数k。
输出:q的连续k最优有序路径集合CkQ(q, M)。
Begin
① for each pi∈U1 do
计算pi的基于序列M′=(M2,M3, , Mn)的最优有序路径Rpi;
w(pi)←L(pi,Rpi);
Dt(q, pi) ←dt (q, pi) + w(pi);
② 计算ts时刻q的k最优有序路径,存入集合F;初始化CkQ(q, M);
③ 根据ts时刻q的k最优有序路径的加权相对距离函数以及起始数据集中其它点的加权相对距离函数计算时间分界点,存入集合Tp;
④ for each ti∈Tp do
修改q的k最优有序路径集合F;
修改时间分界点集Tp;
修改CkQ(q, M);
return CkQ(q, M);
End.
计算pi的基于序列M′=(M2,M3, , Mn)的最优有序路径可以使用已有的求解方法,本文采用PCMTNN算法[6]中针对固定序列数据集的求解方法。
2.2动态局部算法
对查询对象q而言,虽然q的k最优有序路径的起点不一定是它在起始数据集中的k最近邻,但必然是距离q相对较近的对象,当超出某个范围时,由于q到有序路径起点的距离增大过多,因此即使所得有序路径的长度相对较短,该有序路径也不会成为q的k最优有序路径。
定理1 给定查询对象q,n个数据集U1, U2, , Un,序列M=(M1, M2, , Mn) (Mj = j,j=1,2,,n),U1 包含m个点p1, p2, , pm,设q在U1中的k最近邻是点p1, p2, , pk,并已知这k个点的最优有序路径,不失一般性,设D(q, p1)≥ D(q, pi) (i=2,3,, k),则在U1中,位于以q为中心、以D(q, p1)为半径的圆域(记为O)外部的点不可能是q的k最优有序路径的起点。
证明 设点p′∈ U1是O外任意一点,则d(q, p′) > D(q, pi) (i=1,2,, k),又w(p′) > 0,由式(1)知,有D(q, p′)≥D(q, pi) (i=1,2,, k),因此命题正确。证毕。
定理1的引入限制了起始数据集中参与计算的点的个数,从而减少了求解最优有序路径的次数。当查询对象是移动对象时,根据该移动对象在起始时间的k最优有序路径的情况以及每个时间分界点处的情况,利用定理1动态局部地求解移动对象的连续k最优有序路径。具体算法如下:
算法2 DCkOSR
输入:移动对象q(x0, y0),速度为v(vx, vy),运动期为[ts, te],n个数据集U1, U2, , Un,序列M=(M1, M2, , Mn),整数k。
输出:q的连续k最优有序路径集合CkQ(q, M)。
图2是DCkOSR算法基本思想的示例。设q为移动查询对象,三个数据集U1、U2、U3分别用白色(wi)、黑色和灰色的点表示,M=(1, 2, 3)是U1、U2、U3的一个序列,最优有序路径的个数为 k=2。首先在U1中求出q在起始时间ts的2个最近邻w3和w2,分别计算出它们基于序列M′=(2,3)的最优有序路径Rw3和Rw2(图中用点虚线表示);设Dts(q,w3)>Dts(q,w2),求出包含在以q为中心、D1=Dts(q,w3)为半径构成的圆域O1内的U1中的点w1、w4和w7,计算它们的最优有序路径Rw1、Rw4、Rw7以及ts时刻的加权相对距离值,比较得到ts时刻q的2个最优有序路径Rw1和Rw2;求出w1和w2的加权相对距离之间的交点、w1和w2与O1内其它U1中点的加权相对距离之间的交点以及O1内其它U1中点的加权相对距离之间的交点,设第1个交点为t,此时q的第2个最优有序路径的加权相对距离值为D2,则包含在以q为中心、D2为半径构成的圆域O2内的U1中的点相对O1而言只增加了一个新点,即w6,则计算w6的最优有序路径及加权相对距离函数,求其与其它已有的加权相对距离函数的交点,并相应修改q的k最优有序路径。
3实验评估
实验平台配置如下:2.0GHz双核处理器,1GB内存,操作系统是Windows XP,用Visual C++ 6.0 实现算法。实验数据是用随机数发生器产生的10001000范围内的、服从均匀分布的点数据。m表示数据集规模,n表示数据集个数,k表示所求最优有序路径的个数。每个数据集都对应一棵R树索引,R树的每个节点最多包含50个索引项。所有查询效率的统计均通过随机选取100个移动查询对象进行连续k最优有序路径查询得到,移动查询对象的速度限制在1～10/s之间,运动期为100s。
实验1 分析了SCkOSR算法的性能,实验结果如图3所示。图3(a)的实验参数为m=150KB,n=3、6、9;图3(b)的实验参数为n=6,m=150KB、250KB、500KB。由图3可知,数据集个数与数据集规模对查询响应时间的影响极大,当数据集个数由3个增加到6个时,响应时间增加了约6倍,而当数据集个数由6个增加到9个时,响应时间增加了2倍左右。随着数据集规模的增大,算法的响应时间增加了3倍左右。相对而言,所求最优有序路径的个数对查询响应时间的影响甚小。这是由于SCkOSR算法需要求出起始数据集中所有点的最优有序路径,由于最优有序路径的求解本身就非常耗时,故数据集个数的增加导致响应时间迅速增加,又由于数据集规模的增大增加了求解最优有序路径的次数,因此响应时间的开销更是剧增。
实验2 分析了DCkOSR算法的性能,实验结果如图4所示。实验参数同实验1。由图4可知,最优有序路径的个数对DCkOSR算法响应时间的影响较SCkOSR算法明显,但总体上DCkOSR算法的性能仍明显好于SCkOSR算法,在相同实验参数下,DCkOSR算法的响应时间比SCkOSR算法平均减少45%左右,当数据集个数和数据集规模增加到一定数量时,差值上升到65%左右。这是因为DCkOSR算法引入了距离限制,只有在该距离范围内的点才执行最优有序路径的计算,从而减少了起始数据集中无用点的加权相对距离函数的计算。
4结语
本文提出了移动对象的连续k最优有序路径查询的概念,针对移动查询对象和静态数据对象的情况给出了解决该类查询问题的SCkOSR算法和DCkOSR算法。由于SCkOSR算法需要求出起始数据集中所有点的最优有序路径,因此当起始数据集规模较大时,该算法的响应时间急剧延长。鉴于此,DCkOSR算法在SCkOSR算法的基础上引入约束条件,限制了起始数据集中计算加权相对距离函数的点的数量。实验表明,DCkOSR算法具有相对较好的性能。
参考文献
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[3]Sharifzadeh M,Shahabi C.Processing optimal sequenced route queriesusing voronoi diagrams[J].Geoinformatica,2008,12(4):411-433.
[4]Li F,Chen D,Hadjieleftheriou M,et al.On trip planning queries inspatial databases[C]//Proc of the 9th International Symposium onSpatial and Temporal Databases,Angra dos Reis,2005.Berlin:Spring-er,2005:273-290.
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[6]孙冬璞,郝忠孝.局部范围受限的多类型最近邻查询[J].计算机研究与发展,2009,46(6):1036-1042.
移动话费查询 第6篇
1 剩余电流在线监测智能系统的设计
1.1 结构组成
本文所研究的剩余电流在线监测系统主要由8个模块组成, 分别是:电源模块、剩余电流互感器、剩余电流I/V变换电路、整流放大模块、剩余电流显示模块、A/D转换模块、MCU和蓝牙射频模块。
1.2 监测原理
在正常情况下, 电流互感器一次侧的电流的向量和为零。但是当被保护的电路发生触电现象时, 会有漏电流产生将人体和地面连接成一个回路。从而造成原本流经相线和中线中电流相等的关系不再成立, 于是会出现交变磁场。由于二次线圈里交变磁场的产生, 会在二次侧生成对应的感应电动势。将二次侧产生的感应电流精密整流放大后进行数模转换, 供微控制器进行判断, 决定是否上传数据。
2 硬件电路设计
2.1 电流互感器的设计
电流互感器作为剩余电流保护装置中核心模块, 其作用是将供电回路中得到的强电信号转换为弱电信号供单片机和电子电路进行处理, 为微控制器中央处理模块提供合适的信号。在选择材料制成电流互感器时, 必须使用高磁导的物质。在对电流互感器进行软件设计时, 要采用数值分析与计算机仿真相结合。
2.2 主电路设计
在电流互感器设计成功后, 必须对得到的微小信号进行放大和滤波。输入端所连接的二极管VD3、VD4选取的是钳位二极管, 其放置目的是防过压。利用电容C1、C2、C3和电阻R5、R11构成低通滤波电路, 能够达到抵制高频信号干扰的作用。全波整流电路由运算放大器U1A和U1B共同组成, 经它们放大过的信号先通过ADC转换为数字信号, 再传输给MCU进行数据处理和计算, 将处理后得到的与我们设定的理论值进行比较, 从而最终决定是预警还是直接动作。
2.3 控制系统的设计
主控单元电路采用八位单片机AT89S51, 其相关程序将写进片内的FLASHROM中, MCU具有三个扩展功能:具有专用的键盘/显示插口、具有全双工异步串行通信接口、具备两个16位计数器。
由于每个AT89S51芯片能独立实现相当于3个不同芯片的功能。这样强大的功能使得硬件成本大为降低, 便于芯片的安装, 同时也避免了多芯片软件设计同步与互斥带来的问题。
ADC模块主要由TLC549组成, TLC549是一款具有8位串行逐次逼近式模数转换芯片, 串行连接方式有I/O、CLOCKCS、ATAOUT三种, 转换时间不超过17秒, 允许最高转换速率为40, 000次/秒。
3 移动智能终端软件模块设计
整体框架是采用SDK4.4平台, 由三个界面所组成, 分别实现:对硬件电路的配对, 对历史数据的调用查看;显示剩余电流的实时信息。每个界面之间可以通过页面顶部的Buttom按钮来相互切换。
3.1 界面设计
移动智能终端提供了Tab Host与Tab Widget控件, 两种控件结合便可实现View功能, 使得界面的切换更顺畅。在程序编写过程中较多地用到了下述三个类:
Tab Host类: 使用这个类主要是用来获取选项卡所对应的对象。
Tab Spec类: 使用这个类来定义一个全新View里的具体组件。由于本设计要完成三个界面相互之间的切换, 所以要创建三个Tab Spec类所对应的对象。
Intent类: 使用这个类来描述一次操作中包含的所有动作和数据。移动智能终端利用这个类来找到相应的组件, 从而调用界面相互切换的信息。
3.2 设备配对界面的设计
该模块是为了实现硬件设备的远程配对, 在程序编写过程中较多地用到了以下五类。
(1) Text View类:使用这个类中的set Text方法对需要显示的文字进行设置, 其中颜色设置对应set Text Color, 大小设置对应set Text Size。
(2) Button类:Button类是Text View类的一个子类, 使用这个类的目的是当在界面生成一个按钮时, 可以利用Background Resource方法来对按钮的背景进行设置。
(3) Spinner类:本设计的Spinner类与熟知的Swing类不同。
(4) Image View类:使用这个类是为了显示图片的相关信息。
(5) Handler类:在程序设计中, 存在着多线程同步与互斥的问题。使用Handler类就是为了解决这个问题, 利用该类中的Send Message对数据进行交互, 主线程利用Handler Message来各自独立处理信息, 从而实现线程之间的同步与互斥功能。
4 结束语
本文涉及的剩余电流智能查询终端能很好的进行人机交互, 操作简便, 便于应用。很好地将移动智能终端操作系统设计移植到剩余电流保护中。这样不但实现了对剩余电流远程且实时的监测, 而且能够精准定位到出现故障的位置。使检修人员很容易得到故障的详细信息, 极大地提高了用电安全性, 同时对其它正在探索剩余电流保护技术的开发者具有很大的参考价值。
参考文献
[1]武一, 李奎, 王尧.基于单片机的漏电保护智能化技术[J].低压电器, 2008 (7) :20-23.
移动话费查询范文
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