【技术实现步骤摘要】
一种轨迹隐私保护的改进DTW度量方法、存储设备及设备
本专利技术属于位置信息服务下用户的轨迹隐私安全
，具体涉及一种轨迹隐私保护的改进DTW度量方法、存储设备及设备。
技术介绍
随着智能手机、卫星定位、跟踪检测、以及传感器等等技术的高速发展，我们的行为、轨迹等数据被大量的记录收集、分析、挖掘和利用，各种对这些轨迹数据进行应用的技术也越来越多。轨迹预测可以更好的规划出行路线；智能交通可以为决策部门提供交通和城市规划的改善建议；异常轨迹检测可以对犯罪案件和公共安全做出预警。连续的位置构成了轨迹数据，位置和轨迹和查询导航、社交娱乐以及其他生活服务相关联则使得用户行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息更易被泄露和挖掘，函待更强的保护措施。现阶段已经有很多轨迹隐私保护和隐私增强方法取得了较为成功的应用效果，常用算法有假名、加噪、泛化和空间变换。轨迹泛化方法即轨迹的空间K匿名，其变形还包括m-不变性，l-多样性，p-敏感性；轨迹的混淆方法把移动区域分为混合区域和应用区域，在混合区内更名、模糊化并动态更换可增强假名更换的有效性。
【技术保护点】
1.一种轨迹隐私保护的改进DTW度量方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、采用Filter算法对原始轨迹数据进行预处理，去除噪声点和离群点，得到两条输出轨迹；/nS2、计算步骤S1得到的两个输出轨迹之间各个点的实际距离，放入距离矩阵D中；/nS3、根据规整路径单向性，对距离矩阵D进行距离最短匹配，得到两条轨迹的DTW距离矩阵G并计算相似度；/nS4、从相似度回溯求解输出集合中的点对得到最佳匹配路径和相应匹配点。/n
【技术特征摘要】
1.一种轨迹隐私保护的改进DTW度量方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采用Filter算法对原始轨迹数据进行预处理，去除噪声点和离群点，得到两条输出轨迹；
S2、计算步骤S1得到的两个输出轨迹之间各个点的实际距离，放入距离矩阵D中；
S3、根据规整路径单向性，对距离矩阵D进行距离最短匹配，得到两条轨迹的DTW距离矩阵G并计算相似度；
S4、从相似度回溯求解输出集合中的点对得到最佳匹配路径和相应匹配点。
2.根据权利要求1所述的轨迹隐私保护的改进DTW度量方法，其特征在于，步骤S1具体为：
S101、接收阈值Threshold和轨迹，将轨迹定义为T，使用GPS定位的经纬度坐标表示输入轨迹Tin；
S102、计算同一条轨迹Tin中的两个点pi(ti,xi,yi)和pi+1(ti+1,xi+1,yi+1)的时间间隔I＝|ti-ti+1|；
S103、计算pi和pi+1两点之间的实际距离d；
S104、计算pi和pj两点之间的速度v，如果v≤Threshold，继续遍历轨迹上的点，并将pi加入到输出轨迹Tout中，否则移除后面的一个记录点pi+1；
S105、根据遍历点集合返回输出轨迹Tout。
3.根据权利要求1所述的轨迹隐私保护的改进DTW度量方法，其特征在于，步骤S104中，对轨迹Tin＝{p1(t1,x1,y1),p2(t2,x2,y2),p3(t3,x3,y3),…,pn(tn,xn,yn)}预处理时，设置坐标i,j；i表示当前考查的点，初始值为1，j表示当前考查点的下一个考察点，初始值为2；如果两点间速度v≤Threshold，将pi加入到输出轨迹Tout中，并且将j所指的点作为新的考查点，将坐标i指向它，j指向下一个点；否则，i不变，将j所指的点舍弃，并将j后移；当j后移后，两点间速度仍然≥Threshold，将i移到j当前位置，j向后移到到下一个位置，继续计算两点间速度；当i为n，则将i所指的点直接加入Tout，得到两点间的速度。
4.根据权利要求1所述的轨迹隐私保护的改进DTW度量方法，其特征在于，步骤S2具体为：
S201、对任意两条轨迹T1和T2，用实际距离d(i,j)表示T1和T2上的两不同点i和j；
S202、逐一计算距离矩阵D中i行j列元素的值，令D[i][j]＝d(i,j)得到n行m列矩阵的DTW矩阵，每一个矩阵元素d(i,j)表示点i和j的对齐距离。
5.根据权利要求4所述的轨迹隐私保护的改进DTW度量方法，其特征在于，步骤S201中，实际距离d(i,j)为T1中每个点pi(ti,xi,yi...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴慧珺，虎文博，桂小林，腾晓宇，徐盼，郑蕙圆，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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