基于数据冗余控制的移动群智感知任务分配方法

• Published in: 计算机应用研究 Vol. 39; no. 8; pp. 2381 - 2387
• Main Authors: 何杏宇, 赵丹, 杨桂松, 金子日, 覃洋恺龙, 汪琦沛
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院,上海200093%上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093%上海理工大学出版印刷与艺术设计学院,上海200093 2022; 上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
• Subjects: 轨迹序列预测; 优化模型; 移动群智感知; 数据冗余
• ISSN: 1001-3695
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0700

TP393; 移动群智感知系统中任务之间存在时空覆盖重叠性,这可能导致重复数据收集从而引发数据冗余问题,为此,提出了 一种可同时控制任务内以及任务间数据冗余的任务分配方法.该方法首先提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络的轨迹序列预测模型,对任务参与者进行细分时空单元的轨迹序列预测,然后根据轨迹预测结果提出最小化数据冗余的优化模型.通过最小化时空单元的数据冗余度来控制单个任务内的数据冗余问题,并通过让单个任务参与者在时空单元中的感知数据被最大化重复利用来控制多个任务之间时空覆盖重叠性带来的数据冗余.实验结果表明,提出的任务分配方法可以有效地减少任务内及任务间的数据冗余.