基于WebGIS的車輛監(jiān)控系統(tǒng)的性能優(yōu)化研究.pdf

1、近些年我國(guó)車輛數(shù)量的迅速增長(zhǎng)給交通帶來(lái)了嚴(yán)重的問(wèn)題，智能交通成了解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵?；谌f(wàn)維網(wǎng)地理信息系統(tǒng)(World Wide Web Geographic Information System,WebGIS)的車輛監(jiān)控系統(tǒng)通過(guò)融合先進(jìn)的通信技術(shù)、電子技術(shù)、地理信息技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)的交通運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行了改造，使得交通信息的獲取、傳輸更加智能、快速、準(zhǔn)確。然而在實(shí)際應(yīng)用中，海量的軌跡數(shù)據(jù)、多客戶端的高并發(fā)訪問(wèn)引發(fā)了許多系統(tǒng)性能問(wèn)題。
　

2、　為了解決這些問(wèn)題，本文從兩個(gè)方面提出了系統(tǒng)性能優(yōu)化策略。首先，針對(duì)軌跡查詢、存儲(chǔ)過(guò)程中由于軌跡數(shù)據(jù)量龐大所帶來(lái)的查詢效率低、存儲(chǔ)空間不足、用戶響應(yīng)時(shí)間慢等問(wèn)題，提出了基于綜合時(shí)空特性的混合式軌跡壓縮算法。該算法一方面采用了新的綜合時(shí)空特性的在線軌跡壓縮策略，利用GPS數(shù)據(jù)的位置信息、時(shí)間信息、方向角、速度信息進(jìn)行軌跡特征點(diǎn)的綜合判斷，以更準(zhǔn)確地選取特征點(diǎn)；另一方面，采用了在線與批處理相結(jié)合的混合式軌跡壓縮策略，定時(shí)采用道格拉斯批量壓縮

3、算法對(duì)在線壓縮的軌跡集進(jìn)行二次壓縮，以提高軌跡的壓縮效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，較現(xiàn)有的時(shí)空特性壓縮算法，新的綜合時(shí)空特性在線軌跡壓縮策略雖然在壓縮率上略有下降，但壓縮誤差有顯著減少。進(jìn)一步采用混合式壓縮策略后，通過(guò)選取適當(dāng)?shù)呐幚頃r(shí)間周期，所提算法在壓縮率和壓縮誤差上較現(xiàn)有的時(shí)空特性算法均有所改進(jìn)。
　　接著，針對(duì)多臺(tái)車載終端并發(fā)訪問(wèn)通信平臺(tái)時(shí)集群服務(wù)器之間負(fù)載分配不平衡的問(wèn)題，提出了一種基于動(dòng)態(tài)反饋的負(fù)載性能比調(diào)度算法。該算法在加權(quán)最

4、小連接調(diào)度算法和動(dòng)態(tài)反饋調(diào)度算法的基礎(chǔ)上，引入負(fù)載性能比、負(fù)載容余量用于負(fù)載分配的判斷條件。測(cè)試結(jié)果表明，較加權(quán)最小連接調(diào)度算法和動(dòng)態(tài)反饋調(diào)度算法，所提的算法在平均響應(yīng)時(shí)間和吞吐率上均有所改進(jìn)，負(fù)載能更均衡的分布于集群的節(jié)點(diǎn)上。
　　最后，本文實(shí)現(xiàn)了基于WebGIS的車輛監(jiān)控原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)由車載終端、通信平臺(tái)、應(yīng)用平臺(tái)組成，融合了全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)、WEB、地理信息系統(tǒng)(G