一、基于Mobile Agent的分布式空间数据服务模型（论文文献综述）
徐振强[1]（2021）在《参与式感知中地理隐私保护及数据可靠性研究》文中认为智慧城市是城市信息化的高级阶段,包括智慧交通、智慧物流、智慧家居以及智慧医疗等应用领域;其根基在于对城市方方面面的“透彻感知”。基于物联网中的传感器从环境和人类活动中获取海量的数据,成为支撑智慧城市应用的基石。但在城市环境下大规模地部署物联网硬件及软件设备,面临着高昂的部署以及维护成本。参与式感知的出现,使得人们可以基于不同类型的智能移动终端与相应的应用程序结合,对城市物理环境、社会环境以及个体状态进行数据感知,这样低成本、强扩展性的数据收集方式对智慧城市的“智”有着重要的意义。目前,参与式感知已经成为大规模收集数据的有效范式,其面临着感知任务分配与参与者选择、激励机制设计、数据安全、数据冗余与质量评估以及恶意行为检测等重大挑战;其中,数据安全代表着参与式感知系统“质”的维度,作为数据安全两个重要组成部分的地理隐私和数据可靠性对数据的有效收集和发布影响重大。在缺乏有效保护参与者地理隐私的情况下,分享蕴含参与者时空位置的感知数据很容易导致其敏感信息的泄露,从而影响参与感知任务的积极性;同时,由于参与式感知的“开放性”特点,可能存在恶意参与者通过伪造或者篡改数据完成感知任务并获得相应的奖励,将导致数据“污染”,影响后期分析和决策。因此,基于智慧城市参与式感知系统研究需要以及地理信息的基本概念,本文对地理隐私和数据可靠性重新进行了定义,分别针对参与式感知场景中地理隐私保护和感知数据可靠性问题展开相应研究,主要贡献包括:1.提出了一种参与式感知场景中基于子轨迹混淆的地理隐私保护方法Pathswap,该方法融合混合区和K-匿名模型,在无需引入可信第三方的前提下,设计匿名服务器和应用服务器之间的通信协议,通过隐匿身份信息与轨迹数据的对应关系,在匿名服务器完成身份信息交换,即通过改变子轨迹所属的参与者个体,从而切断参与者身份与其原始轨迹之间的关联。在三个真实轨迹数据集上进行了仿真实验验证,结果表明,相比于现有的基于差分隐私、K-匿名模型的隐私保护方法,Pathswap能够较好地抵御基于行为模式的重识别攻击,达到保护参与者地理隐私目的,同时也最大程度上保留了轨迹数据集聚集统计等特征。2.提出了一个基于统一度量的轨迹隐私保护度量框架,以解决不同轨迹隐私保护方法的评价问题。框架中定义了一个融合攻击者背景知识和攻击方法等因素的统一化隐私度量指标,该隐私度量指标综合轨迹相似度和用户唯一性两个方面,代替不同隐私保护方法的具体度量指标,实现对隐私保护水平的统一评价。相关实验验证表明,该框架以及相应的统一隐私度量指标可有效地协助研究人员基于不同的保护和数据可用性需求来设计或选择合适的轨迹隐私保护方法。3.设计了一个基于雾架构的车辆参与式感知框架TPSense,实现参与式感知中交通事件报告可靠性评估和参与者地理隐私保护的双重目标。区别于传统的基于车辆节点信誉值计算模型的数据可靠性评估方法,框架中TE-EM算法针对参与感知车辆节点可靠性未知的场景,将交通事件报告的可靠性评估问题转化为统计模型中的极大似然估计问题,利用期望最大化算法解决;同时,车辆节点每次上传事件报告时,利用盲签名技术随机生成假名来替换其真实身份信息,从而确保车辆节点不被关联和跟踪,实现车辆节点的地理隐私保护。仿真实验验证了本方案的有效性。4.设计了一个基于信任模型的集成式数据可靠性评估方法评价框架Trust E-VPS,框架集成了常见的攻击模型、不同类型的信任模型以及度量指标;通过构建不同上下文的感知场景和攻击,实现对各种评估方法对应信任模型的效率和性能的统一评价;Trust E-VPS的实现基于开源的交通仿真软件SUMO和无线通信仿真软件OMNET++构建,具有较强的适用性和可扩展性,为智慧城市规划人员和智能交通系统设计人员提供完善的信任模型以及基于信任模型数据可靠性评估方法的设计和测试环境。5.设计了基于工作流的参与者轨迹隐私保护方法度量系统PUEP。基于工作流理论,PUEP系统将轨迹数据预处理、隐私保护方法、隐私保护及数据可用性度量指标定义为可供重复调用的操作算子;然后,通过有向无环图的形式对实验任务进行描述,最终实现实验任务的自动化执行。通过该系统,研究人员以直观的方式定义和部署实验,实现隐私保护方法设计、评估、实验结果的收集和分析等环节的流程化;同时,PUEP系统也允许使用方扩展新的轨迹隐私保护方法和度量指标。
柳来星[2]（2016）在《上下文感知的智慧城市空间信息服务关键技术研究》文中提出rT技术的每一次重大进步都有力的推动了地理信息技术的发展。随着IT技术进入到普适计算时代,数字城市进入到了智慧城市时代,Web GIS进入了到了普适GIS时代,地理信息服务进入到了智能地理信息服务时代。智能地理信息服务能够感知用户的周围环境,根据模型来推理,从经验中学习和理解,执行地理空间任务。当前的地理信息服务集中在任何时间和任何地点传递任何消息给任何人,简单的称为4A服务,而智能地理信息服务提高4A服务到4R服务,即智能地理信息服务在正确的时间,正确的地点提供正确的信息给正确的人,简称4R服务。智能地理信息服务将会使得通过互联网实现信息发现和集成更加便利,并能够自动组合各种地理信息服务以提供增值的产品。智慧城市是数字城市与物联网相结合的产物,智慧城市是利用传感器构成城市物联网,获取城市中各种物体中的信息,并通过超级计算机和云计算实现各种信息的融合。通过智慧城市,可以实现城市的智慧管理及服务。智慧城市的挑战之一是构建可智能感知的、泛在化的空间信息服务,这就要求空间信息服务能更好地适应不断变化的上下文环境。本文称之为上下文感知的地理信息服务,此种服务是智能地理信息服务的实现。上下文感知的空间信息服务如何表达,上下文感知的空间信息服务如何发现和组合成为一个挑战性的问题。文本围绕上下文感知的空间信息服务的关键技术,针对上述问题,在以下几个方面进行了研究：1)构建了智慧城市的地理上下文本体。智慧城市中的地理上下文信息是任何刻画城市情景的信息,参考普适计算、城市计算、语用Web等方面研究中所建立的上下文模型,本文提出的地理上下文模型有七大类分别为空间维度,时间维度,社会维度,环境维度,技术维度,用户维度,任务维度等。其中空间维度是地理上下文的特有特征,包括位置、空间对象等。用户维度包含身份信息、职业信息、社会信息、偏好信息。环境维度包含天气、温度、湿度,污染、环境安全等。技术维度包含硬件、软件、数据、人机交互、信息技术安全等。社会维度主要包括文化（语言和习俗及规范）、社会资源、社会机构等。2)对上下文感知的空间信息服务进行了语义表达。本文使用地理上下文扩展OWL-S本体,表达上下文感知的空间信息服务（OWL-SGC）。OWL-SGC本体使用OWL-GCt本体使其具有感知地理上下文的能力。具体扩展就是建立OWL-S中的Service对象和OWL-GCt 中 GeoContext对象的关系。上下文感知空间信息服务需要对地理上下文的改变作出响应。OWL-SGC扩展OWL-S中的原子过程（AtomicProcess）使其前提条件和结果能够感知上下文的变化。为了表达外部地理上下文的前提条件和结果,OWL-SGC增加两个元素,地理上下文前提条件（GeoContextPrecondition）和地理上下文结果（GeoContextEffect）。地理上下文信息也可以作为输入输出的值,那么需要建立输入和输出与上下文之间的值的对应关系,增加了上下文绑定（GeoContextBinding）。3)上下文感知的空间信息服务的匹配。本文根据上下文感知的空间信息服务匹配的语义表达,提出了一个上下文感知的空间信息服务匹配框架,该框架是一个多层的匹配框架,涉及到的匹配对象有输入,输出,服务前提条件,服务效果,地理上下文前提条件,地理上下文效果。4)上下文感知的空间信息服务的组合。服务组合使用智能规划方法,先将OWL-S扩展模型转换为PDDL（Planning Domain Definition Language）,再使用语义相似性技术,对PDDL的问题和领域文件进行增强,然后将PDDL文件输入满足PDDL规范的智能规划器进行规划,最后将规划结果转换为WS-BPEL（Web Services Business Process Execution Language）工作流语言,并将其输入到工作流引擎上运行。
张斌[3]（2014）在《MP2P下基于预测的空间数据缓存优化机制研究》文中研究说明P2P网络作为一种分布式、自组织网络，已在许多领域得到了广泛的应用。随着移动通信技术的快速发展，移动用户对共享、交互等移动性的应用需求日益增多，P2P网络逐步扩展到无线网络领域，形成了移动P2P网络。空间数据以抽象的形式描述了客观世界，如何快速获取用户所需的空间数据，成为关注的焦点。缓存作为提高数据访问性能的经典技术，将其与P2P技术结合，可充分利用网络节点的资源，提高资源受限移动设备的资源利用率，实现对空间数据的快速访问。本文对已有的缓存技术进行分析总结，首先提出了一种移动P2P网络下的混合系统框架，接着提出了一种基于预测的空间数据合作缓存机制（Predictive Cooperative Cache Scheme,PCCS），优化移动设备端的缓存，提高本地缓存命中率。该缓存机制考虑了移动设备的预测运动，设计出新的基于概率的代价模型来定义数据项的价值，并据此执行缓存替换。再者，为了进一步验证该缓存价值模型的性能，基于该模型设计并实现了范围查询算法，该算法可以有效返回特定查询区域内的数据对象。最后，在NS2仿真平台之上，设计并实现了缓存机制和查询算法，并验证了其性能。实验结果表明，PCCS能够有效地减少了移动设备和服务器的通信代价，降低查询时延，比经典的缓存策略LRU（Least Recently Used）具有更好的性能。本文的研究推动了混合式移动环境下空间数据缓存性能的研究，为移动环境下的高效数据访问提供了新的思路。
张池军[4]（2012）在《基于语义Web的LBS服务架构及其服务发现算法研究》文中研究表明现有的LBS服务集成平台没有很好的将位置服务及空间数据服务与Web服务集成在一起，形成完整的服务体系。对于支持LBS服务描述的语义，扩展性不强。目前的LBS服务匹配算法以集中式的居多，对于大规模、分布式的服务发现算法研究的不够。针对上述问题本文做了以下工作：提出了基于语义Web的分布式LBS服务平台体系架构。将分布的位置应用服务和地理空间数据服务与Web服务集成在一起，实现了数据与服务的共享与互操作，形成了完整的服务体系。从本体分类和分布式混合本体模式两个维度构建了LBS本体架构，并对LBS本体进行了建模。重点放在LBS领域本体、应用本体和LBSQoS本体的建模上，为LBS服务发现提供了语义支撑。设计了语义Web服务注册中心的体系结构。增加了语义管理模块，并对QoS进行了语义扩展；提出了基于语义的注册中心三阶段服务匹配模型；设计了基于P2P的分布式服务发现模块。在服务描述语义标注和基于语义的三阶段服务匹配模型基础上，设计了高效、综合的语义服务匹配算法。提出了基于细粒度的综合语义相似度算法，提高了服务匹配的查准率和查全率。对基于词汇的语义标注算法进行了改进，提出一种基于多词典的相似度计算方法，提高了语义相似度计算方法的可靠性。分布式服务发现过程中，在设置语义路由表的基础上，引入蚁群算法的概率选择机制，提出了基于蚁群算法的分布式服务发现算法。通过设置每个节点的蚁群信息素矩阵和报文发送并发数量，提高了服务发现的召回率和效率。对于车载网服务，提出了一个基于车载网的语义路由协议算法，算法考虑了车载网动态P2P的特点，将基于本体的语义路由发现算法应用其中，探索该应用的可行性和有效性，实验证明该应用能够在基本实现高召回率的基础上，对网络负载不会造成过大开销。
许丹海[5]（2012）在《基于P2P技术的移动GIS地理信息服务研究》文中研究说明移动通讯技术、无线互联网技术和各种移动终端技术的发展,促使传统的GIS逐渐向移动GIS发展,这是当今乃至未来GIS领域的一项最为重要的技术。移动GIS虽然有很多优势,但是也面临很多问题。首先,我国一些地区的地理信息系统存在不同的空间数据库,这些数据各自独立,相互封闭,形成了一个个“空间信息孤岛”,一定程度上影响了移动网络中终端对数据的访问、交换和互操作,如何在开放分布的移动网络环境中发现并获取空间信息服务成为移动GIS领域研究中亟待解决的一个问题。其次,目前移动通信中的无线链路环境相对于宽带接入要恶劣的多,经常因为无线信号的多径衰落和信道拥塞等问题造成数据传输的不稳定,一定程度上对网络中的数据的查询,采集、更新带来一定的影响。如何利用带宽窄及不稳定的无线网络进行大量空间数据服务成为制约移动GIS发展的另一个问题。本文针对移动GIS中出现的以上两个问题展开研究,主要研究内容包括：1.分析当前移动GIS在移动网络中空间数据共享和互操作之间的问题,引入基于对等网络（P2P）的节点调度与路由查询技术,通过建立和发布对等环境下的Web服务,实现移动网络的终端管理、会话管理、空间数据管理等功能。2.在Web服务分布式发布的基础上,维护空间数据的一致性和完整性,设计了适合移动设备的GIS空间数据模型,对用户访问地理信息服务进行组织、管理和数据分发,形成可控的多源、多层次地理数据访问。3.针对移动终端对大量空间数据信息获取时受带宽和无线网络稳定性影响的问题,基于P2P的节点调度技术,提出高效移动服务访问机制,从而发挥P2P在空间服务管理及查询的高效性中所体现的优势,提高系统稳定性。4.基于P2P技术,结合大规模海量数据（影像,三维等）传输和更新需求,利用ArcGIS API for Windows Mobile在.NET环境下设计实现了一个原型系统,进行了性能评价,最后对本论文的相关研究内容进行了验证。
方雷[6]（2011）在《基于云计算的土地资源服务高效处理平台关键技术探索与研究》文中指出本研究以云计算（Cloud Computing）的关键技术理论为出发点,提出了土地资源信息化管理研究中基于云计算的服务高效处理建模理论框架,解决了空间数据分布式存储策略、空间云服务索引创建与操作、空间数据高效并行操作等关键问题,并通过计算机编程构建了土地资源云平台（Cloud Service Platform of Land Resource,LRCSP）。最后,基于本文的理论框架和建模平台,对土地资源服务的高效处理做了4项实验研究,并展开了深入分析与讨论。具体来说,文本的研究工作主要包括以下几个方面:1、总结云计算的基本理论及应用成果。重点讨论了云计算的基本体系结构,关键技术理论和4个成功的商业云计算平台参考架构。从三个学科的视角出发,总结了云GIS的内涵。以上述两点研究为基础提出一种云GIS的六层体系构架:物理层、虚拟层、数据层、服务组件层、服务层和应用层。着重研究了该架构中的云计算各节点的自动部署策略;并针对平台的前台透明服务需求,从GIS服务的特点出发,提出云GIS服务模型,尤其设计了云GIS服务目录和可供用户进行简单编程的服务接口。针对平台的后台处理需求,提出云GIS平台的高性能并行处理数学模型:参照OGC服务链聚合模式,以原子服务和组合服务的角度分析了功能分解性;同时从矢量数据和栅格数据的数据结构出发,分析了两者的数据可分解性。最后,以上述研究为基础,从面向云计算的土地资源服务特点出发,提出面向云计算的土地资源云平台模型（LRCSP）。2、分析了云计算的关键技术,并以此为基础提出对应的云GIS平台需要解决的关键技术:空间数据的分布式存储策略、虚拟计算节点任务分配模型、基于瓦片的动态地图发布策略以及并行数据库与MapReduce相结合的高效处理模型。在空间数据的分布式存储策略研究中,除了提出基于格网预处理的STRTree的矢量数据并行划分的分布式存储策略和基于四叉树索引的栅格数据的并行划分的分布式存储策略之外,还创新性的提出了基于数据划分的最佳并行策略数学模型。在虚拟计算节点任务分配模型研究中,详细描述了任务分配算法,并在迁移决策阶段提出了计算节点的计算力模型。基于瓦片的动态地图发布策略即解决了一份空间数据经过数据划分并分布存储之后的地图可视化问题,也解决了由于土地数据变更频繁引起的可编辑地图动态更新的问题。在并行数据库与MapReduce相结合的高效处理模型研究中,研究两者优势互补的高效处理模型,并以分地类地物个数统计为例设计了利用MapReduce进行并行统计的算法,为其他类似的并行计算功能提供了借鉴。3、设计实现了原型平台并进行4组对比测试实验。实现并展示了土地资源云平台的3个功能模块:云资源管理模块、土地业务集成子系统和通用客户端。选取大数据量的矢量和栅格数据对土地资源云平台的4项关键技术进行测试。它们是:云存储性能测试中进行栅格数据并行剖分效率对比测试和矢量数据剖分效果对比测试;地图服务浏览性能测试中通过多次加载多计算节点的海量数据对效率进行测试;高效处理性能测试中对多节点的土地数据进行分类统计,用以确定MapReduce的编程模式下的服务效率;虚拟化负载均衡对比测试中将运行虚拟节点上的LRCSP与只安装一个操作系统的普通PC组成的集群系统进行容错、耗能和运行效率的对比测试。研究结果表明,本文选取云计算的基本理论、方法和技术解决土地资源管理问题的路径正确;提出的面向云计算的土地资源服务平台模型展现出高效性、灵活性及扩展性,达到预期目标。作者在土地资源云平台的理论研究及实践作为云GIS应用的一个补充,为后续研究与工作提供了良好的基础。
张雄涛[7]（2011）在《基于GIS的多机器人远程交互系统的研究》文中提出多机器人的远程交互,拓展了人类的作业空间,在远程医疗、空间作业、工业合作生产等领域都有着广泛的应用前景。多机器人遥操作并不是简单的对单机器人遥操作的累加,多机器人系统内部的关系极其复杂,若处理不当,不仅不能发挥预期的功能,还很有可能使得系统内单个机器人的性能也受到影响。多机器人系统中各机器人间由于资源的分配或者使用不合理很可能造成冲突或死锁的现象。因此,非常有必要研究适合多机器人遥操作的网络交互服务模型,即能保证多机器人系统中机器人之间的信息交换以及和周围环境的资源共享,一个设计良好的网络交互服务模型是多机器人高效协作的充分必要条件。时至今日,已经出现了众多的网络交互服务模型,比如早期的RPC、RMI,现在比较成熟的CORBA、COM/DCOM、Web Service等,现有网络交互服务模型不能提供移动服务,服务是手动或半自主的,并且缺乏可操作性和可重用性,更重要的是以上模型均不支持多机器人遥操作。在多机器人远程交互系统中,网络上所有的资源和信息都是以服务的形式被发送和使用的。一个好的网络交互服务模型能够减少网络延时,使机器人更加智能地去应对周围的环境。因此,论文在吸收了现有网络交互服务模型的优点后,提出了一种新的移动环境中的分布式网络交互服务模型——基于有限状态机的移动Agent网络交互服务模型（FS-MAS）,该模型将移动Agent作为资源共享和使用的解决技术,能够自动寻找Agent所需资源并自动运行任务；引入了移动GIS技术,具有移动机器人位置检测框架,对移动环境具有很好的支持；通过引入数据驱动的思想,利用之前我们定义的基本任务,机器人可以将其组合去完成比较复杂的任务,从而具有一定的自主性和可重用性。此模型由三个有限状态机组成,分别是：有限状态移动Agent （FS-Agent）,它是基本的服务单元。服务内容状态机（Content-FS）,通过本体中的XML语言定义工作流,并且对服务内容和服务计算过程分别进行描述。服务计算状态机（MACM-FS,即移动Agent计算模型）,用来描述服务的执行情况。最后,本文将基于有限状态机的移动Agent网络交互服务模型应用于多机器人系统中,初步实现了多机器人远程调度协作完成复杂任务,从中可以看出,此模型增加了机器人行为的智能性,为资源的合理有效利用、任务分工以及多机器人的协作等关键问题提供了更为广阔的解决空间。实践证明此模型有效。
彭溢[8]（2010）在《基于Agent的无线GIS关键技术研究》文中指出GIS作为计算机科学、地理学、测量学、地图学等多门学科综合的一种学科,其发展与其他学科的发展密切相关。近年来日益广泛的应用领域对GIS不断提高的要求,推动了GIS的迅速发展。计算机领域的新技术,如三维技术、无线通讯技术、图像处理技术、面向对象的数据库技术和人工智能技术等都已经在GIS得到了直接应用。进入21世纪以来,信息技术高速发展,网格计算、虚拟现实、“3S”集成等新理念、新技术的发展和应用,为GIS技术的发展和应用开辟了更多更新的前沿科研方向。伴随着网络技术、信息技术、无线通信技术、空间信息技术和虚拟现实技术的不断进步,使得无线、移动的GIS的产生成为必然。无线通信技术和移动定位技术与GIS技术的结合为空间信息服务增添了新的服务方式和经济增长点。GIS在经历了几个发展阶段之后,基于移动计算和无线网络的GIS成为空间信息科学领域的重要组成部分。它的产生和发展弥补了传统有线网络环境下GIS受网络布设限制的缺陷,满足了各种基于无线网络环境下用户对GIS的需求,扩展了GIS的应用领域。与此同时,无线网络自身的特点又给GIS带来了新的研究领域和方向。无线网络与传统的有线网络相比,除了具有传统有线网络的特点外,还具有成本低、更灵活、移动性等特点。利用无线电波作为传输介质的无线GIS,具有移动性好、使用方便、架设与维护便利等优点,其中,支持移动计算是无线网络与有线网络的最大区别,并且无线网络可以弥补有线网络的不足,达到宽带网络无限延伸的效果。无线GIS的研究目的在于为移动和无线的GIS提供空间信息的应用和扩展,优化空间信息服务质量,为地理空间科学提供一种新的应用途径和处理方法。本文深入分析了无线GIS的构成,探讨了无线GIS技术和计算模式,并在此基础上总结了无线GIS所面临的问题,如无线网络环境下空间数据传输速率慢、无线终端的多样化、无线终端计算能力有限、无线网络信号不稳定、频繁断接、受环境影响大等。针对这些问题,本文将Agent技术引入到无线GIS当中,结合Agent技术的特点,提出了基于Agent技术的无线GIS的思想。Agent技术来源于分布式人工智能DAI领域,是一类在特定条件下能感知周围环境,并能自治地运行并达到一系列目标的计算实体和程序,它的诞生和发展是人工智能技术,分布式技术,网络技术发展的结果。移动Agent是一种特殊的Agent,它具有节约网络带宽、克服网络延迟、实时远程交互、异步自主执行、离线计算、平台无关性等特点。多Agent系统（MAS）是多个Agent的集合,它们相互通信、彼此协调,共同解决较大规模的复杂问题。Agent技术的出现,提供了解决动态、复杂、分布式的大型应用系统新的手段,为无线GIS的研究和应用提供了新的思路和方法。针对无线网络环境下数据传输效率降低、传输费用增大、通信质量变化等关键问题,研究从无线网络自适应理论出发,提出无线传输需要解决的主要问题：网络资源的动态性使得传输方法需要相应的匹配；利用一般化无线传输模型,分析无线环境的特征模型,并针对性提出MAS自适应传输模型,通过优化传输模型,提出自适应传输最佳化策略,针对传输策略的费用问题阐述了改进的MAS自适应传输算法模型（MATM）,对算法机制和原理进行了详尽的分析。由于空间对象的多样性和复杂性,文中分析调度的具体实现过程,最后通过MAS自适应实验测试自适应传输调度方法的可行性,通过大量的数据结果证明了MATM策略的有效性,本模型和算法能有效的提高空间数据传输的效率,降低无线网络为数据传输带来的影响。目前,网络技术飞速发展,网络中的空间信息服务资源越来越多,空间信息的多样性、异构性、分布性等对传统的空间信息服务提出了挑战。本文结合基于OGC规范面向服务的体系结构SOA和Web Services的思想以及Agent技术的特点,提出了MAS与无线GIS耦合的思想,以MAS耦合技术在无线网络环境下的地理空间信息服务中的应用作为研究重点,构建基于MAS体系的无线GIS集成服务平台,利用MAS中多个Agent协调和协作,与传统的GIS功能模块松散耦合,将分散在网络中的GIS服务和数据动态组合,实现无线GIS集成服务。并在此基础上,探讨耦合GIS的空间信息表达和和建模过程,研究MAS复杂任务的分析、分解、分配和协作机制,分析空间信息的MAS耦合技术对处理无线用户复杂任务的影响,对处理一些大型的空间分析运算起到的重要作用,以及空间信息MAS耦合的具体实现。本文在对基于Agent技术的空间信息自适应传输与调度理论和MAS耦合GIS技术理论深入研究之后,构建了基于Agent技术的无线GIS原型系统,即MAS松散耦合无线空间信息服务系统。该原型系统的思想是利用MAS技术将分置于三个服务器上的空间信息服务和数据松散耦合,通过MAS中多个功能Agent之间的通信与协作,实现无线空间信息集成服务。并通过实验,验证了基于Agent技术的空间信息传输的有效性和MAS耦合GIS服务的可行性。
宁安良[9]（2010）在《面向3G终端的移动地理信息服务研究》文中研究说明地理信息服务在现代信息服务业中占有非常重要的地位,许多发达国家都将地理信息服务列为国家发展的战略计划和工作重点,从个人用户到国家研究的科研课题中均强调要利用网络和信息技术及时有效地为用户提供综合、客观的地理信息服务。信息通信技术是现代服务业发展的“引擎”,智能移动通信终端正在人们生活中扮演着越来越重要的角色,成为个人信息中心。在需求和技术的双重驱动下,移动通信与空间信息的集成成为必然,移动空间信息服务将取得突飞猛进的发展。如何把地理空间信息在移动通讯设备上发布是当今的热门话题,依赖后台的地理空间数据库,提供实时的地理信息服务,并把查询结果按照符合移动通讯设备的格式发送到终端是本文的研究目标。如何将互联网上的海量信息和强大的应用服务功能扩展到移动终端上,利用空间定位技术和GIS技术,将获取的位置信息以及其他空间和属性信息搜集起来,然后自动地从这些信息中提取出用户感兴趣的信息,并将这些信息以用户想要的形式展示给用户。本文主要从以下几方面来研究：1.IT技术的进步从根本上改变了信息服务和知识获取的方式,分析研究在现代信息服务技术条件下地理信息公众服务的方式、体系实现等问题。2.地理信息技术的发展应用为移动地理信息服务的产生和发展奠定了基础,良好的服务模式是地理信息服务得以实施的关键问题。分析研究了网络计算环境下的地理信息服务模式,主要是WebGIS,GRIDGIS的地理信息服务体系。3.移动互联网正在改变互联网的应用类型,改变互联网的覆盖范围和方式,改变互联网的用户群,改变人们对互联网的理解和使用,并将极大地改变互联网的社会化应用的广度和深度。分析研究了移动计算环境下地理信息服务的模式。4.研究了位置服务LBS的体系组成和设计原则。LBS在利用移动通信技术和移动定位技术的基础上做了的积极探索,为实现在宽带移动互联网条件下的地理信息公众服务的实现提供了有益的借鉴。5.移动终端尤其是智能移动终端在人们生活中扮演着越来越重要的角色,成为个人信息中心。如何把地理空间信息在移动通讯设备上发布是当今的热门研究话题,本文在Ophone系统平台上做了一些探索研究。本文的主要创新点：1.从一个独特的视角分析了去研究实现面向公众地理信息服务的必要性,即从地理信息的社会属性和经济属性出发,研究作为现代信息服务主体的地理信息服务的用户需求、服务分类、服务提供等的社会基础问题。2.比较分析了固定网络环境下基于WebGIS, GridGIS等地理信息服务的体系结构,服务架构,服务的实现,指出了传统互联网发展的瓶颈问题对网络环境下的地理信息服务提供和推广的影响。3.在空间信息服务中引入网格技术,利用网格技术来改造空间信息服务,增强服务功能,提高服务效率,实现按需提供服务,在空间信息充分得到共享的基础上,满足多用户、多层次、多样化的空间信息应用需求。利用空间信息多级网格（SIMG）作为工具,实现网格技术与空间信息技术的结合,从而实现在开放网格体系结构中,全面吸收Web Service的技术和标准,找出适合网格计算将对空间数据的应用扩展到网格服务的层面上,充分利用格网体系结构中的先进特性,使空间信息更好地满足用户需求。4.以Web 2.0理念以及相应技术体系（Grid, Ajax, CSS+XHTML）为各种地理信息应用带来全新的技术和运维支撑,同时也要求为用户提供的各种服务具备体验性、沟通性、差异性、创造性和关联性等特性。移动G1S集成服务本质上不是单纯的某一项技术,而是由多学科、多技术领域交叉,提出了新技术条件下移动地理信息服务模型。5.利用Ophone/iPhone先进的网页浏览条件,建立面向Ophone/iPhone的WebGIS应用系统,满足社会大众对于WebGIS应用需求。采用SUN公司J2ME平台设计GIS手机终端上的应用程序,通过3G通信网和LBS获取的移动定位信息服务。尝试构建一个地理信息公共服务平台,在网络化内容服务、多尺度互联互通等方面满足政府、专业部门和公众的多层次需求。
张爱国[10]（2010）在《移动空间数据组织与自适应定位地图服务研究》文中指出随着移动通信和Internet技术的发展和广泛应用，移动互联技术扩展了传统的Internet空间，正在营造一个更加广阔的移动计算环境，使人们在任何时间、任何地点都能利用移动设备，通过无线方式从互联网获得所需信息。目前，移动空间信息服务，特别是在集成了全球定位系统（GPS，Global Positioning System）的移动设备提供“基于位置服务”的应用服务正在成为研究的热点。本文尝试从移动空间数据组织、移动设备支持的GPS模块定位和移动基站定位出发，结合CGML（Compact GeographyMarkup Language）空间数据的特性，对移动空间数据组织与自适应移动定位地图服务等方面进行研究，并结合实际需求建立相应的原型系统。论文的研究内容和结论如下：（1）移动空间数据组织。在分析空间数据组织管理方法的基础上，提出一种基于移动服务器端和移动终端的分布式移动空间数据组织架构。提出并建立了基于PostGIS数据库的移动空间数据在服务器端的管理和按照九片模型的CGML缓存文件的移动终端组织管理，发展和丰富了移动GIS空间数据管理体系。移动服务器端数据组织为中心数据库，存储位置服务所需的基础地图数据，并运用Ibatis映射工具进行空间数据的查询管理，将有利于提高空间数据的查询检索效率；移动终端则根据应用需求对服务器端的部分数据复制，其空间数据将按照九片模型规则以CGML格式进行缓存组织，便于移动地图可视化。（2）终端CGML缓存的移动地图可视化。在研究现有的移动地图可视化方式基础上，根据所设计的移动缓存数据组织机制，提出一种基于CGML终端缓存文件的移动地图可视化框架，并就移动数据查询、CGML数据缓存、地理坐标到屏幕坐标的转换以及基于CGML缓存文件的移动地图可视化做详细的分析。按照九片模型方式的CGML缓存组织，使得重复地图操作可以直接读取本地缓存的空间数据，降低了移动地图可视化数据对无线网络的过度依赖。同时，移动地图平移的过程中也能预先请求和获取地图数据，减少了地图服务中等待数据的时间。（3）自适应移动位置定位地图服务。在分析现有自适应移动地图服务模式的基础上，提出一种自适应移动定位地图服务架构。该框架包括GPS和基站两种定位方式的精度分析、自适应移动位置定位和移动地图服务器等主要内容。研究和分析了移动GPS和基于MPS移动基站定位两种定位技术在不同条件下的定位精度，从中找到两种定位方式在应用中的精度平衡点，通过该平衡点来实现自适应移动位置定位，并提供对应该位置的地图服务。由于移动地图服务能够根据移动终端的即时位置情况和终端设备性能信息自动地切换选择恰当的定位方式，无需普通用户对定位知识的了解，提高了移动地图服务的大众化应用。（4）自适应移动定位地图服务实践。结合福州市的实际数据，建立了福州市空间数据库、运用MPC MAP TOOL建立了福州市的虚拟无线移动网络、实现了基于MPS的福州市移动基站定位、实现了移动地图服务以及基于CGML终端缓存的移动地图可视化等。然后，对其试验结果与同等条件下广泛使用的Google手机地图的性能进行比较分析，并对比较结果给予评价。通过验证比较分析，本论文提出的自适应移动定位地图服务是可行的，提高了移动地图服务的适用性和效率，特别是对于移动地图重复操作来说，其效果尤为明显。
二、基于Mobile Agent的分布式空间数据服务模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Mobile Agent的分布式空间数据服务模型（论文提纲范文）
（1）参与式感知中地理隐私保护及数据可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 智慧城市 |
| 1.1.2 智慧城市参与式感知系统 |
| 1.2 参与式感知系统面临的地理隐私泄露和数据可靠性挑战 |
| 1.2.1 参与式感知的开放性对地理隐私保护和数据可靠性带来的挑战 |
| 1.2.2 参与式感知中地理隐私保护及数据可靠性相关概念 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 研究内容与目标 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第二章 参与式感知中地理隐私保护及数据可靠性研究支撑理论 |
| 2.1 参与式感知中地理隐私保护研究 |
| 2.1.1 位置隐私保护技术 |
| 2.1.2 轨迹隐私保护技术 |
| 2.1.3 属性隐私保护技术 |
| 2.2 参与式感知中感知数据可靠性研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于子轨迹混淆的参与者轨迹隐私保护方法 |
| 3.1 轨迹隐私保护场景描述和相关定义 |
| 3.1.1 场景描述 |
| 3.1.2 需求分析及形式化定义 |
| 3.2 子轨迹混淆的轨迹隐私保护方法(Pathswap) |
| 3.2.1 Pathswap方法设计 |
| 3.2.2 Pathswap方法实现 |
| 3.3 轨迹隐私攻击模型 |
| 3.3.1 攻击场景 |
| 3.3.2 攻击方法 |
| 3.4 轨迹隐私保护方法度量指标 |
| 3.4.1 隐私保护度量指标 |
| 3.4.2 可用性度量指标 |
| 3.5 轨迹隐私保护方法实验评估 |
| 3.5.1 实验对比方案 |
| 3.5.2 评测数据集及实验设置 |
| 3.5.3 隐私保护度量评估 |
| 3.5.4 可用性度量评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于统一度量的轨迹隐私保护度量框架 |
| 4.1 轨迹数据发布中隐私保护度量框架 |
| 4.2 统一化轨迹隐私保护度量指标(Um) |
| 4.2.1 基本思路 |
| 4.2.2 唯一性计算 |
| 4.2.3 期望距离计算 |
| 4.3 轨迹隐私保护方法度量评估实验 |
| 4.3.1 Um与各种轨迹隐私保护方法的参数之间的关系 |
| 4.3.2 可用性约束下的轨迹隐私保护方法选择 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 参与式感知中顾及地理隐私保护的数据可靠性评估方法 |
| 5.1 车辆参与式感知系统及其安全威胁 |
| 5.1.1 车辆参与式感知系统定义 |
| 5.1.2 车辆参与式感知系统的威胁模型 |
| 5.2 参与式感知中顾及地理隐私保护的数据可靠性评估 |
| 5.2.1 问题定义及形式化描述 |
| 5.2.2 车辆-事件报告矩阵信任值的计算 |
| 5.2.3 基于极大似然估计的数据可靠性评估 |
| 5.3 参与式感知的数据可靠性评估 |
| 5.3.1 场景一:交通事件报告数据可靠性评估 |
| 5.3.2 场景二:地理环境温度数据可靠性评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于信任模型的数据可靠性评估方法评价 |
| 6.1 信任模型概念 |
| 6.2 基于信任模型的集成式数据可靠性评估方法评价框架 |
| 6.2.1 现有基于信任模型数据可靠性评估方法评价的研究分析 |
| 6.2.2 基于信任模型的集成式数据可靠性评估方法的评价框架构建 |
| 6.3 基于信息模型的集成式数据可靠性评估方法评价框架验证 |
| 6.3.1 集成式数据可靠性评估方法评价系统实现 |
| 6.3.2 集成式数据可靠性评估方法评价结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 参与者轨迹隐私保护方法度量系统设计与实现 |
| 7.1 轨迹隐私保护方法度量系统(PUEP)需求分析及总体设计 |
| 7.1.1 PUEP系统的需求分析 |
| 7.1.2 PUEP系统的总体设计 |
| 7.2 轨迹隐私保护方法度量系统实验展示 |
| 7.2.1 实验配置及运行界面 |
| 7.2.2 PUEP系统功能测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）上下文感知的智慧城市空间信息服务关键技术研究（论文提纲范文）
| 本论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 从数字城市到智慧城市 |
| 1.1.2 从Web GIS到普适GIS |
| 1.1.3 从地理信息服务到智能空间信息服务 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 上下文本体建模 |
| 1.2.2 上下文感知的空间信息服务表达 |
| 1.2.3 上下文感知的空间信息服务发现 |
| 1.2.4 上下文感知的空间信息服务组合 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 论文的主要研究内容与组织结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第二章 上下文感知和语义空间信息服务 |
| 2.1 上下文感知计算 |
| 2.1.1 上下文的定义 |
| 2.1.2 上下文分类 |
| 2.1.3 上下文建模方法 |
| 2.1.4 上下文感知 |
| 2.2 语义WEB服务 |
| 2.2.1 本体 |
| 2.2.1.1 本体的概念 |
| 2.2.1.2 本体的分类 |
| 2.2.1.3 本体的表达语言 |
| 2.2.2 语义Web |
| 2.2.3 语义Web服务 |
| 2.2.3.1 OWL-S |
| 2.2.3.2 WSMO |
| 2.2.3.3 SAWSDL |
| 2.3 WEB服务发现 |
| 2.3.1 Web服务发现的模式 |
| 2.3.2 Web服务发现方法 |
| 2.3.2.1 基于语法的Web服务发现方法 |
| 2.3.2.2 基于语义的Web服务发现方法 |
| 2.4 服务组合 |
| 2.4.1 基于业务流程的服务组合方法 |
| 2.4.2 基于服务匹配的服务组合方法 |
| 2.4.3 基于省能规划的服务组合方法 |
| 2.4.4 基于自动机的服务组合方法 |
| 2.4.5 基于案例推理的服务组合方法 |
| 2.5 智慧城市空间信息服务 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 上下文感知的智慧城市空间信息服务的表达 |
| 3.1 上下文感知的空间信息服务 |
| 3.2 智慧城市中的地理上下文本体 |
| 3.2.1 本体构建方法 |
| 3.2.2 地理上下文本体模型 |
| 3.2.2.1 地理上下文上层本体模型 |
| 3.2.2.2 空间因素 |
| 3.2.2.3 时间因素 |
| 3.2.2.4 用户因素 |
| 3.2.2.5 环境因素 |
| 3.2.2.6 技术因素 |
| 3.2.2.7 任务因素 |
| 3.2.2.8 社会因素 |
| 3.2.2.9 地理上下文下层本体模型 |
| 3.2.3 地理上下文本体的OWL表示 |
| 3.3 上下文感知的空间信息服务的语义模型 |
| 3.3.1 OWL-S的扩展 |
| 3.3.2 实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 上下文感知的空间信息服务的匹配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 上下文感知的空间信息服务语义匹配机制 |
| 4.3 上下文感知的空间信息服务匹配的基本概念 |
| 4.3.1 概念的语义关系 |
| 4.3.2 语义距离 |
| 4.3.3 相似度函数 |
| 4.4 上下文感知的空间信息服务语义匹配 |
| 4.4.1 签名匹配 |
| 4.4.1.1 输入匹配 |
| 4.4.1.2 输出匹配 |
| 4.4.1.3 签名匹配 |
| 4.4.2 上下文感知的空间信息服务规范匹配 |
| 4.4.2.1 实体表达式匹配 |
| 4.4.2.2 关系表达式匹配 |
| 4.4.2.3 数据表达式匹配 |
| 4.4.2.4 复合表达式的匹配 |
| 4.4.3 上下文感知的空间信息服务匹配 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 上下文感知的智慧城市空间信息服务组合 |
| 5.1 智能规划与PDDL |
| 5.2 上下文感知的空间信息服务组合方法和流程 |
| 5.2.1 上下文感知的空间信息服务组合流程 |
| 5.2.2 OWL-SGC转换为PDDL |
| 5.2.3 语义增强 |
| 5.3 应用场景 |
| 5.3.1 实例一 |
| 5.3.2 实例二 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 上下文感知的空间信息服务实验系统 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 原型设计 |
| 6.2.1 系统总体设计 |
| 6.2.2 系统开发运行环境 |
| 6.3 原型实现 |
| 6.3.1 上下文感知的空间信息服务的构建 |
| 6.3.2 上下文感知的空间信息服务的匹配 |
| 6.3.3 上下文感知的空间信息服务组合 |
| 6.3.4 上下文感知的地理信息服务的运行 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
（3）MP2P下基于预测的空间数据缓存优化机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 移动 P2P 网络体系结构 |
| 1.2.2 空间数据索引技术 |
| 1.2.3 缓存技术 |
| 1.3 论文研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文课题来源和主要贡献 |
| 1.4.1 论文课题来源 |
| 1.4.2 论文主要贡献 |
| 1.5 论文框架结构 |
| 第二章 移动 P2P 网络与预测方法 |
| 2.1 移动 P2P 网络 |
| 2.1.1 移动 Ad Hoc 网络 |
| 2.1.2 P2P 网络 |
| 2.1.3 移动 P2P 网络 |
| 2.2 预测方法 |
| 2.2.1 移动性模型 |
| 2.2.2 常见的预测方法 |
| 2.2.3 预测方法在移动 P2P 网络下的应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 空间数据缓存与查询 |
| 3.1 空间数据索引技术 |
| 3.2 缓存技术 |
| 3.2.1 缓存的概念 |
| 3.2.2 移动环境下的传统缓存 |
| 3.2.3 移动环境下的语义缓存 |
| 3.2.4 移动 P2P 下的合作缓存 |
| 3.2.5 经典的缓存替换策略 |
| 3.2.6 移动 P2P 下的缓存替换策略 |
| 3.3 数据查询 |
| 3.3.1 空间查询的概念 |
| 3.3.2 空间查询的处理 |
| 3.3.3 位置相关查询 |
| 3.3.4 位置相关查询的处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 移动 P2P 网络下基于预测的合作缓存优化机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统概述 |
| 4.2.1 框架描述 |
| 4.2.2 移动设备端缓存的存储结构 |
| 4.3 合作缓存优化机制 |
| 4.3.1 基于概率的代价模型 |
| 4.3.2 缓存替代算法 |
| 4.4 查询算法 |
| 4.4.1 范围查询算法 |
| 4.4.2 算法性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 仿真实现及性能分析 |
| 5.1 仿真工具 NS2 |
| 5.1.1 NS2 概述 |
| 5.1.2 NS2 基本网络元素 |
| 5.1.3 NS2 的层次关系 |
| 5.1.4 NS2 仿真流程 |
| 5.2 算法在 NS2 中的实现 |
| 5.2.1 传输层的实现 |
| 5.2.2 网络层的实现 |
| 5.2.3 算法与 NS2 的连接 |
| 5.2.4 仿真拓扑的构建 |
| 5.3 仿真结果的性能分析与比较 |
| 5.3.1 缓存大小对缓存命中率的影响 |
| 5.3.2 移动节点数对缓存命中率的影响 |
| 5.3.3 缓存大小对查询时延的影响 |
| 5.3.4 移动节点数对查询时延的影响 |
| 5.3.5 结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（4）基于语义Web的LBS服务架构及其服务发现算法研究（论文提纲范文）
| 提要 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 移动位置服务的发展 |
| 1.1.2 Web 服务 |
| 1.1.3 语义 Web 服务发现 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.3.1 立题依据 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 本文工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 基于语义的 LBS 服务平台架构体系 |
| 2.1 OpenLS 规范 |
| 2.2 基于语义 Web 服务的分布式的 LBS 服务平台体系架构 |
| 2.3 语义 Web 服务 |
| 2.3.1 语义 Web |
| 2.3.2 本体 |
| 2.3.3 语义 Web 服务描述 |
| 2.4 分布式网络 LBS 集成服务拓扑结构 |
| 2.4.1 分布式拓扑结构 |
| 2.4.2 Multi-Agent |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动位置服务本体及其体系构建 |
| 3.1 本体 |
| 3.1.1 本体的定义 |
| 3.1.2 本体的基本建模元语 |
| 3.1.3 本体的分类 |
| 3.2 LBS 本体的体系构建 |
| 3.2.1 三层本体架构 |
| 3.2.2 基于分布式开放位置服务的混合本体结构 |
| 3.3 移动位置服务本体建模 |
| 3.3.1 地理本体的空间关系本体建模 |
| 3.3.2 LBS 领域本体建模 |
| 3.3.3 LBS 应用本体建模 |
| 3.3.4 LBS 运营系统本体建模 |
| 3.3.5 LBSQoS 本体建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 语义 Web 服务注册中心体系结构 |
| 4.1 语义 Web 服务注册中心体系构建 |
| 4.2 服务描述语言 OWL_S |
| 4.3 基于 OWL_S 语义 Web 服务描述 |
| 4.3.1 QoS 语义扩展 |
| 4.3.2 语义标注 |
| 4.3.3 增强语义信息的 UDDI |
| 4.4 构建 LBS 服务发布与发现流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于细粒度的综合语义服务匹配算法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于多词典的语义相似度改进算法 |
| 5.3 综合语义服务匹配算法 |
| 5.3.1 算法思想 |
| 5.3.2 算法描述 |
| 5.3.3 算法应用 |
| 5.4 QoS 匹配算法 |
| 5.4.1 算法思想 |
| 5.4.2 算法描述 |
| 5.5 三阶段匹配算法框架 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于蚁群算法的分布式服务发现算法 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 算法思想 |
| 6.3 算法描述 |
| 6.4 实验 |
| 6.5 结论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于语义路由的车载网服务搜索算法 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 算法思想 |
| 7.3 算法描述 |
| 7.4 实验 |
| 7.5 结论 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于P2P技术的移动GIS地理信息服务研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 移动GIS应用的发展 |
| 1.1.2 P2P技术和地理空间信息服务 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 国内外移动GIS服务应用现状 |
| 1.2.2 移动P2P服务研究现状 |
| 1.3 论文选题与研究意义 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 2 理论基础及相关技术 |
| 2.1 移动GIS领域若干关键技术 |
| 2.1.1 嵌入式技术 |
| 2.1.2 移动计算和移动数据库 |
| 2.1.3 分布式空间数据管理技术 |
| 2.2 地理空间信息服务 |
| 2.2.1 地理空间信息服务规范 |
| 2.2.2 WMS地图Web服务 |
| 2.2.3 ArcGIS Server对WebGIS的支持 |
| 2.3 P2P与Web Service |
| 2.3.1 P2P拓扑结构 |
| 2.3.2 移动P2P环境下的Web Service模型 |
| 2.3.3 Web服务的QoS模型 |
| 2.3.4 移动P2P |
| 2.4 本章小结 |
| 3 移动空间服务的组织和管理 |
| 3.1 移动GIS和WebGIS的结合 |
| 3.2 移动空间数据组织形式 |
| 3.2.1 初级尺度变化积累模型 |
| 3.2.2 移动GIS数据分层分块模型 |
| 3.3 移动空间数据分发和处理 |
| 3.3.1 移动空间数据分发机制 |
| 3.3.2 移动空间数据处理 |
| 3.3.2.1 道路拟合 |
| 3.3.2.2 坐标转换 |
| 3.4 移动空间信息服务模式 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于P2P的高效移动地理信息服务研究 |
| 4.1 地理空间信息服务部署和注册 |
| 4.2 基于P2P的GIS Service管理方法 |
| 4.2.1 数据存放策略 |
| 4.2.2 基于P2P的GIS Service |
| 4.3 基于P2P的高效移动GIS服务访问机制 |
| 4.3.1 P2P服务节点分组分级策略 |
| 4.3.2 查询处理优化实现机制 |
| 4.3.3 基于QoS选择的对等网络模型 |
| 4.3.4 移动终端的访问策略 |
| 4.4 空间服务缓存和传输研究 |
| 4.4.1 基于P2P的数据缓存下载 |
| 4.4.2 P2P地图渐进式传输方式 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 原型系统与实现 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.2 服务器端功能实现 |
| 5.2.1 服务端安装和配置 |
| 5.2.2 WebGIS前端功能实现 |
| 5.2.3 多源数据服务管理功能实现 |
| 5.3 移动端功能实现 |
| 5.3.1 地图服务操作 |
| 5.3.2 坐标转换 |
| 5.4 系统性能评价 |
| 5.4.1 服务加载性能测试 |
| 5.4.2 网络不稳定测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）基于云计算的土地资源服务高效处理平台关键技术探索与研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 1 绪论 |
| 1.1 土地资源管理的发展及现状 |
| 1.2 空间数据的传统高效处理方法的发展及现状 |
| 1.2.1 相关概念 |
| 1.2.2 发展及现状 |
| 1.3 云计算 |
| 1.3.1 相关概念 |
| 1.3.2 云计算的优势 |
| 1.3.3 云计算研究的发展及现状 |
| 1.4 研究意义、目的、内容、方法和特色 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 研究目的 |
| 1.4.3 研究内容 |
| 1.4.4 研究方法 |
| 1.4.5 研究特色 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 云GIS 平台理论框架及系统设计 |
| 2.1 云计算体系结构 |
| 2.1.1 基本体系结构 |
| 2.1.2 主流云计算平台参考架构 |
| 2.1.3 云计算平台总结 |
| 2.2 云GIS 的内涵 |
| 2.2.1 地理科学视角 |
| 2.2.2 社会科学视角 |
| 2.2.3 计算科学视角 |
| 2.3 云GIS 平台设计 |
| 2.3.1 云GIS 平台使用模式 |
| 2.3.2 云GIS 体系结构 |
| 2.3.3 云GIS 节点部署策略 |
| 2.3.4 云GIS 服务模型 |
| 2.3.5 平台的高效处理模型 |
| 2.4 土地资源云平台设计 |
| 2.4.1 平台体系结构 |
| 2.4.2 系统功能设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 云GIS 平台高效处理实现的关键技术 |
| 3.1 云计算的关键技术 |
| 3.1.1 简单的编程模式 |
| 3.1.2 数据存储和管理 |
| 3.1.3 虚拟化技术 |
| 3.2 空间数据的分布式存储策略 |
| 3.2.1 空间数据并行划分存储策略概述 |
| 3.2.2 矢量数据的分布式存储策略 |
| 3.2.3 栅格数据的分布式存储策略 |
| 3.2.4 基于数据划分的最佳并行处理策略数学模型 |
| 3.2.5 增量更新模型 |
| 3.3 虚拟计算节点任务分配模型 |
| 3.3.1 负载均衡的相关文献综述 |
| 3.3.2 预备知识 |
| 3.3.3 基于负载均衡的任务分配算法描述 |
| 3.3.4 计算节点计算力模型 |
| 3.4 基于瓦片的动态可编辑分布式地图发布 |
| 3.4.1 传统瓦片式地图缓存技术 |
| 3.4.2 动态缓存策略 |
| 3.4.3 讨论 |
| 3.5 并行数据库与MapReduce 相结合的高效处理服务实现 |
| 3.5.1 预备知识：Dryad 简介 |
| 3.5.2 算法描述 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 土地资源云计算原型平台实现 |
| 4.1 系统运行环境 |
| 4.1.1 试验数据 |
| 4.1.2 试验环境 |
| 4.2 原型系统示例 |
| 4.2.1 云资源管理子系统 |
| 4.2.2 土地业务集成子系统 |
| 4.2.3 通用客户端 |
| 4.3 云式存储性能测试 |
| 4.3.1 栅格数据并行剖分对比测试 |
| 4.3.2 基于数据划分的栅格数据并行处理对比测试 |
| 4.3.3 矢量数据划分效果对比测试 |
| 4.4 地图服务浏览性能测试 |
| 4.4.1 测试环境 |
| 4.4.2 测试结果 |
| 4.4.3 结果讨论 |
| 4.5 地类汇总高性能统计测试 |
| 4.5.1 测试环境 |
| 4.5.2 测试结果 |
| 4.5.3 结果讨论 |
| 4.6 虚拟化负载均衡对比测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 几点结论 |
| 5.3 创新点 |
| 5.4 未来工作 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士期间发表论文 |
（7）基于GIS的多机器人远程交互系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容及主要工作 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 相关理论和技术 |
| 2.1 移动Agent |
| 2.1.1 Mobile Agent |
| 2.1.2 移动Agent的应用领域 |
| 2.1.3 多Agent系统(Multi Agent System,MAS) |
| 2.2 数据驱动 |
| 2.3 本体论 |
| 2.3.1 本体的定义 |
| 2.3.2 本体分类 |
| 2.3.3 本体语言 |
| 2.4 GIS |
| 2.4.1 地理信息系统 |
| 2.4.2 地理信息系统的构成 |
| 2.4.3 移动GIS |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于有限状态机的网络交互服务模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 有限状态移动Agent(FS-Agent) |
| 3.3 有限状态移动Agent计算模型(MACM-FS) |
| 3.4 服务内容有限状态机(Content-FS) |
| 3.5 RPC、CORBA、Web Service和FS-MAS的列比 |
| 3.6 有限状态Mobile Agent原型系统 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 FS-MAS在多机器人系统中的应用探索 |
| 4.1 多机器人系统 |
| 4.1.1 多机器人系统的特点和优势 |
| 4.1.2 多机器人系统的体系结构 |
| 4.1.3 通信与协商 |
| 4.2 MAS的通信方式 |
| 4.3 FS-MAS在上海世博会海宝机器人中的应用探索 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 工作总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 详细摘要 |
（8）基于Agent的无线GIS关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 地理信息系统的发展与现状 |
| 1.1.1 地理信息系统的发展 |
| 1.1.2 当前GIS研究的发展趋势 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 无线通信技术 |
| 1.2.2 无线GIS面临的问题 |
| 1.2.3 Agent技术介绍 |
| 1.3 国内外研究状况与进展 |
| 1.3.1 无线网络数据传输 |
| 1.3.2 Agent技术 |
| 1.3.3 多Agent耦合技术 |
| 1.3.4 基于Agent技术的无线GIS集成服务 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 移动Agent和多Agent技术 |
| 2.1 移动Agent技术概述 |
| 2.1.1 Agent概述 |
| 2.1.2 移动Agent概念 |
| 2.1.3 移动Agent体系结构 |
| 2.1.4 移动Agent关键技术 |
| 2.2 多Agent系统 |
| 2.2.1 多Agent系统体系结构 |
| 2.2.2 多Agent系统协作机制 |
| 2.3 面向Agent的软件技术 |
| 2.3.1 软件对象与Agent的区别 |
| 2.3.2 面向Agent软件工程 |
| 第3章 基于Agent技术的无线GIS体系结构 |
| 3.1 无线GIS |
| 3.2 无线G1S组成与结构 |
| 3.2.1 无线网络组成 |
| 3.2.2 无线终端 |
| 3.2.3 GIS软硬件平台 |
| 3.2.4 空间信息数据库 |
| 3.2.5 无线GIS特点和不足 |
| 3.2.6 无线GIS关键技术 |
| 3.3 Agent技术与无线GIS |
| 3.3.1 移动Agent技术在无线网络数据传输上的优势 |
| 3.3.2 移动Agent技术在无线空间数据传输中的应用 |
| 3.4 MAS与无线空间信息服务 |
| 3.4.1 空间信息服务 |
| 3.4.2 MAS耦合无线GIS服务 |
| 3.4.3 基于MAS的无线空间信息服务体系结构 |
| 第4章 基于Agent技术的无线空间数据传输自适应研究 |
| 4.1 空间数据无线传输模型 |
| 4.1.1 无线网络构成特征 |
| 4.1.2 空间数据无线传输模型设计 |
| 4.2 基于Agent的无线GIS技术 |
| 4.2.1 无线网络自适应传输一般模型 |
| 4.2.2 性能指标 |
| 4.3 移动Agent技术在自适应传输中的应用 |
| 4.3.1 移动Agent的通信方式 |
| 4.3.2 基于移动Agent的自适应数据传输模型设计 |
| 4.3.3 基于移动Agent的无线GIS访问模式 |
| 4.4 基于MAS的自适应传输模型 |
| 4.4.1 MAS传输模型优化 |
| 4.4.2 改进的MAS自适应算法 |
| 4.4.3 MATM算法分析 |
| 4.4.4 MATM算法自适应调度探讨 |
| 4.4.5 MAS信息调度自适应策略实现 |
| 4.5 自适应传输实验分析 |
| 4.5.1 实验设定 |
| 4.5.2 实验结果和分析 |
| 第5章 多Agent耦合技术在无线空间信息服务中的应用 |
| 5.1 无线空间信息服务 |
| 5.2 基于MAS的无线GIS |
| 5.2.1 MAS与GIS |
| 5.2.2 MAS在GIS信息服务中的应用研究 |
| 5.3 MAS机制的GIS耦合技术 |
| 5.3.1 GIS与MAS耦合方法 |
| 5.3.2 三种耦合方式比较 |
| 5.3.3 MAS与GIS松散耦合机制 |
| 5.4 MAS任务协作求解机制 |
| 5.4.1 任务分解与分配机制 |
| 5.4.2 MAS协作机制 |
| 5.5 MAS耦合空间信息服务实现 |
| 5.5.1 空间Agent模型设计 |
| 5.5.2 用户交互Agent |
| 5.5.3 任务分析Agent |
| 5.5.4 任务分解Agent |
| 5.5.5 任务分配Agent |
| 5.5.6 功能Agent |
| 第6章 基于Agent技术的无线GIS原型系统 |
| 6.1 系统概述 |
| 6.2 实验平台JADE |
| 6.3 实验系统设计 |
| 6.3.1 实验硬件环境 |
| 6.3.2 实验数据 |
| 6.4 实验测试与分析 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究内容总结 |
| 7.2 研究特色及创新 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 科研情况 |
| 致谢 |
（9）面向3G终端的移动地理信息服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 移动空间信息服务 |
| 1.2.2 基于位置的服务 |
| 1.2.3 空间信息网格服务 |
| 1.3 研究内容与组织结构 |
| 2 面向社会公众的地理信息服务研究 |
| 2.1 地理信息的社会属性 |
| 2.2 地理信息的经济属性 |
| 2.2.1 地理信息的价格描述能力 |
| 2.2.2 地理信息的价格 |
| 2.3 地理信息服务 |
| 2.3.1 地理信息是现代信息服务的主体 |
| 2.3.2 地理信息服务的发展与应用 |
| 2.4 地理信息公共服务 |
| 2.4.1 地理信息公共服务的数据来源 |
| 2.4.2 用户需求和服务分类 |
| 3 地理信息服务的模式体系比较研究 |
| 3.1 地理信息服务的模式 |
| 3.2 网络计算环境下的地理信息服务模式 |
| 3.2.1 WebGIS |
| 3.2.2 网格GIS与地理信息网格(SIG) |
| 3.3 移动计算环境下的地理信息服务 |
| 3.3.1 移动GIS |
| 3.3.2 移动GIS集成服务 |
| 3.3.3 移动地理信息服务模式 |
| 3.3.4 移动GIS与网格GIS的结合 |
| 3.4 移动通信增值业务-LBS |
| 3.4.1 位置服务业务 |
| 3.4.2 实现LBS业务面临的问题 |
| 3.4.3 LBS的体系结构与技术组成 |
| 3.4.4 LBS系统设计原则 |
| 3.5 小结 |
| 4 基于3G终端的移动地理信息服务模式研究 |
| 4.1 3G移动信息技术 |
| 4.1.1 移动终端及其智能化趋势 |
| 4.1.2 3G智能终端 |
| 4.1.3 3G移动互联网 |
| 4.1.4 3G移动定位服务 |
| 4.2 基于3G终端的地理信息服务模式 |
| 4.2.1 新地理信息时代的典型特征 |
| 4.2.2 移动空间信息服务的功能需求 |
| 4.2.3 移动空间信息服务体系 |
| 4.2.4 新地理信息时代面临的问题和挑战 |
| 5 面向3G终端的移动地理信息服务的实现问题 |
| 5.1 3G移动终端上的可视化表达问题 |
| 5.1.1 可视化表达的基本原则 |
| 5.1.2 移动地图的设计方法 |
| 5.2 3G终端及软件平台 |
| 5.2.1 OPHONE及开发平台 |
| 5.2.2 OPhone OS上的移动地理信息(位置)服务的实现 |
| 5.3 基于3G终端的定位服务应用举例 |
| 5.4 基于3G智能终端的移动地理信息服务愿景描述 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表的学术论文 |
（10）移动空间数据组织与自适应定位地图服务研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 移动空间数据管理研究进展 |
| 1.2.2 移动地图可视化研究进展 |
| 1.2.3 移动位置定位研究进展 |
| 1.2.4 移动位置服务研究进展 |
| 1.2.5 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容与组织框架 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文组织 |
| 第二章 移动位置服务及相关理论研究 |
| 2.1 移动地理信息系统 |
| 2.1.1 从 GIS 到移动 GIS |
| 2.1.2 嵌入式 GIS |
| 2.2 PostgreSQL/PostGIS 数据库管理系统 |
| 2.2.1 PostgreSQL 数据库 |
| 2.2.2 PostGIS 空间数据插件 |
| 2.3 Ibatis 数据库映射工具 |
| 2.4 数据交换格式 XML 和 GML |
| 2.4.1 文本数据交换 XML |
| 2.4.2 空间数据交换 GML |
| 2.5 无线网络通信与移动计算环境 |
| 2.5.1 无线网络通信技术 |
| 2.5.2 移动计算环境 |
| 2.6 常用的移动定位技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 移动空间数据组织管理 |
| 3.1 空间数据组织管理方法 |
| 3.1.1 空间数据组织管理发展 |
| 3.1.2 数据库管理空间数据 |
| 3.1.3 移动空间数据管理 |
| 3.2 移动空间数据组织架构 |
| 3.3 移动服务器端空间数据组织管理 |
| 3.3.1 移动服务端数据组织管理方式 |
| 3.3.2 移动服务端空间数据组织管理总体框架 |
| 3.3.3 移动服务端空间数据组织 |
| 3.3.4 移动服务端空间数据存储 |
| 3.3.5 基于 Ibatis 的移动空间数据查询管理 |
| 3.4 移动终端空间数据组织管理 |
| 3.4.1 九片模型及其矩形框构成的动态变化规则 |
| 3.4.2 遵循九片模型的移动终端 CGML 数据组织 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于 CGML 终端缓存的移动地图可视化 |
| 4.1 移动地图可视化的主要方式 |
| 4.2 基于 CGML 缓存的移动地图可视化总体框架 |
| 4.3 移动空间数据查询与 CGML 数据缓存 |
| 4.3.1 移动查询框 ID 的确定 |
| 4.3.2 移动空间数据的查询 |
| 4.4 地理数据坐标到屏幕坐标的转换 |
| 4.4.1 移动终端缓存数据文件的坐标形式 |
| 4.4.2 地理坐标到屏幕坐标的转换 |
| 4.5 基于 CGML 终端缓存的移动地图可视化 |
| 4.5.1 基于 CGML 缓存文件的移动地图可视化 |
| 4.5.2 地图操作与移动地图可视化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 自适应移动位置定位地图服务 |
| 5.1 自适应移动地图服务模式 |
| 5.1.1 基于地图操作的自适应移动地图服务 |
| 5.1.2 基于外部环境的自适应移动地图服务 |
| 5.1.3 基于临近的自适应移动地图服务 |
| 5.1.4 自适应移动地图服务分析 |
| 5.2 自适应移动定位地图服务框架 |
| 5.3 GPS 与基站的移动定位 |
| 5.3.1 移动 GPS 定位 |
| 5.3.2 移动基站定位 |
| 5.4 自适应移动位置定位 |
| 5.4.1 自适应移动位置定位流程 |
| 5.4.2 移动定位方式的自适应判别 |
| 5.5 移动地图服务器 |
| 5.5.1 查询矩形框生成 |
| 5.5.2 九片模型矩形框数据组织 |
| 5.5.3 GML 到 CGML 的转换 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 自适应移动地图服务实践 |
| 6.1 自适应移动地图服务系统框架 |
| 6.1.1 系统框架 |
| 6.1.2 系统主要功能 |
| 6.2 移动数据存储与管理设计与实现 |
| 6.2.1 福州市空间数据库的建立 |
| 6.2.2 LOD 字段的填充计算实现 |
| 6.2.3 基于 Ibatis 映射工具的 PostGIS 数据库查询管理 |
| 6.3 基于 MPS 的移动位置定位设计与实现 |
| 6.3.1 MPC MAP TOOL 模拟移动网络创建 |
| 6.3.2 基于 MLP 的 MPS 移动定位设计与实现 |
| 6.4 移动地图服务与 CGML 终端缓存设计与实现 |
| 6.4.1 移动地图服务设计与实现 |
| 6.4.2 GML 到 CGML 的转换实现 |
| 6.4.3 CGML 终端九片模型组织与缓存设计与实现 |
| 6.5 基于 CGML 文件的可视化设计与实现 |
| 6.5.1 移动终端地图组件的设计与实现 |
| 6.5.2 移动地图可视化效果 |
| 6.6 自适应移动定位地图服务试验及性能分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、基于Mobile Agent的分布式空间数据服务模型（论文参考文献）
- [1]参与式感知中地理隐私保护及数据可靠性研究[D]. 徐振强. 战略支援部队信息工程大学, 2021
- [2]上下文感知的智慧城市空间信息服务关键技术研究[D]. 柳来星. 武汉大学, 2016(01)
- [3]MP2P下基于预测的空间数据缓存优化机制研究[D]. 张斌. 南京邮电大学, 2014(05)
- [4]基于语义Web的LBS服务架构及其服务发现算法研究[D]. 张池军. 吉林大学, 2012(03)
- [5]基于P2P技术的移动GIS地理信息服务研究[D]. 许丹海. 浙江大学, 2012(01)
- [6]基于云计算的土地资源服务高效处理平台关键技术探索与研究[D]. 方雷. 浙江大学, 2011(04)
- [7]基于GIS的多机器人远程交互系统的研究[D]. 张雄涛. 杭州电子科技大学, 2011(10)
- [8]基于Agent的无线GIS关键技术研究[D]. 彭溢. 武汉大学, 2010(05)
- [9]面向3G终端的移动地理信息服务研究[D]. 宁安良. 中国海洋大学, 2010(06)
- [10]移动空间数据组织与自适应定位地图服务研究[D]. 张爱国. 福州大学, 2010(04)