大型環(huán)境下的在線室內(nèi)定位服務(wù)性能問(wèn)題研究.pdf

1、隨著智能手機(jī)的普及和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮的來(lái)臨，室內(nèi)定位服務(wù)因其在為用戶提供便捷的定位導(dǎo)航的同時(shí)，也能從收集的定位數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的商業(yè)信息，進(jìn)而在智能家居、智慧商城和公共安全應(yīng)急響應(yīng)等領(lǐng)域中扮演著日益重要的角色。然而當(dāng)其應(yīng)用在高鐵站、購(gòu)物中心或會(huì)展中心等大型室內(nèi)環(huán)境中時(shí)，較多的無(wú)線接入熱點(diǎn)和移動(dòng)終端用戶會(huì)給定位服務(wù)帶來(lái)很大的計(jì)算和存儲(chǔ)壓力，比如規(guī)模大維度高的訓(xùn)練樣本和數(shù)據(jù)量大并發(fā)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)吞吐，傳統(tǒng)的定位算法和單機(jī)架構(gòu)都難以支撐這樣的業(yè)務(wù)

2、場(chǎng)景。因此針對(duì)這些不足，本文分別從計(jì)算密集和IO密集兩個(gè)角度，對(duì)大型環(huán)境下室內(nèi)定位服務(wù)的定位算法性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型的IO性能進(jìn)行了研究和改進(jìn)，具體的工作如下:
　　1)提出了一種基于二次聚類的子空間劃分算法。該算法通過(guò)將位置指紋相似度高的樣本數(shù)據(jù)聚類到同一個(gè)較小規(guī)模的子空間中，降低了kNN分類器在位置指紋最近鄰發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的樣本搜索范圍，初步提高了定位算法的性能。為了得到高質(zhì)量的類簇，本文根據(jù)室內(nèi)定位數(shù)據(jù)樣本的特點(diǎn)對(duì)kmeans算法

3、做了初始化質(zhì)心的改進(jìn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相較于隨機(jī)質(zhì)心的kmeans算法，本文提出的二次聚類算法得到的類簇在總凝聚度上要高出18.7％。
　　2)提出了一種降維改進(jìn)的位置指紋定位算法。該算法首先對(duì)AP熱點(diǎn)的掃描頻數(shù)建立對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型，通過(guò)去除RSSI特征向量中對(duì)定位結(jié)果影響較小的弱無(wú)關(guān)項(xiàng)實(shí)現(xiàn)降維，在低維向量空間上采用kNN分類器得到定位坐標(biāo)，進(jìn)一步提高了算法的性能。與其它定位算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的改進(jìn)算法在保障定位精度的前提下

4、，RSSI特征向量的平均維度只有原始樣本的13％，具有顯著的性能優(yōu)勢(shì)。
　　3)提出了Redis-MySQL混合存儲(chǔ)模型。對(duì)于讀寫頻繁、熱點(diǎn)性強(qiáng)的實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)，選用讀寫更快、基于內(nèi)存的Redis作為存儲(chǔ)介質(zhì)，相較于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)能夠?qū)崿F(xiàn)更快的數(shù)據(jù)查詢;同時(shí)對(duì)于非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，根據(jù)生產(chǎn)者消費(fèi)者模型，設(shè)計(jì)了基于分布式消息隊(duì)列RabbitMQ的異步機(jī)制，有效地將定位數(shù)據(jù)持久化任務(wù)從定位引擎上解耦，提高后者對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)量的定位業(yè)務(wù)支撐能力

5、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的存儲(chǔ)模型在實(shí)時(shí)位置查詢的響應(yīng)時(shí)間上的加速比達(dá)到1.48，而且定位引擎在異步持久化過(guò)程中的IO阻塞時(shí)間上只有同步方式的10％，在短時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)量爆發(fā)的情況下能夠?qū)ySQL起到一定的緩沖作用。
　　4)設(shè)計(jì)了基于水平分片策略的Redis集群方案。該方案對(duì)Redis進(jìn)行分布式擴(kuò)展，通過(guò)哈希映射的方式將不同移動(dòng)終端、不同地圖環(huán)境的定位數(shù)據(jù)路由到不同的Redis節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)并行的數(shù)據(jù)查詢。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Redis集