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一种基于密度的空间数据流在线聚类算法被引量：29: 2012年; 为了解决空间数据流中任意形状簇的聚类问题,提出了一种基于密度的空间数据流在线聚类算法(On-line density-based clustering algorithm for spatial data stream,OLDStream),该算法在先前聚类结果上聚类增量空间数据,仅对新增空间点及其满足核心点条件的邻域数据做局部聚类更新,降低聚类更新的时间复杂度,实现对空间数据流的在线聚类.OLDStream算法具有快速处理大规模空间数据流、实时获取全局任意形状的聚类簇结果、对数据流的输入顺序不敏感、并能发现孤立点数据等优势.在真实数据和合成数据上的综合实验验证了算法的聚类效果、高效率性和较高的可伸缩性,同时实验结果的统计分析显示仅有4%的空间点消耗最坏运行时间,对每个空间点的平均聚类时间约为0.033ms.; 于彦伟王沁邝俊何杰; 关键词：空间数据挖掘噪声处理

一种分布式数据流中基于数据分布的负载均衡分发方法: 本法提供了一种分布式数据流中基于数据分布的负载均衡分发方法，该方法尤其适用于解决数据流来源分布不均，流量变化明显的事件监控与分析的问题，步骤包括分布式热点突发事件数据流处理、热点突发事件数据点映射、构建包含热点突发事件数...; 于彦伟齐建鹏刘兆伟赵金东

LMMR-2组合接收设备: 于彦伟王军正胡晓玲白望旭王刚刚赵素梅王明信张东峰邰斌张生延李亚红任吉滨潘耀玲; LMMR-2组合接收设备是陕西凌云电器有限公司为适应外贸飞机需求而研制的具有仪表着陆（ILS）、伏尔（VOR）、指点信标（MARKER）三种功能组合的数字化、小型机载无线电导航设备，主要用于飞机的航路导航及进场着陆引导，...; 关键词：; 关键词：飞机航路导航

面向海量数据流的基于密度的簇结构挖掘算法被引量：3: 2015年; 提出一种基于密度的簇结构挖掘算法(mining density-based clustering structure over data streams,简称MClu Stream),以解决数据流密度聚类中输入参数选择困难和重叠簇识别等问题.首先,设计了一种树拓扑CR-Tree索引结构,将直接核心可达的一对数据点映射成树结构中的父子关系,蕴含了数据点依赖关系的CR-Tree涵盖了一系列sub Eps参数下的基于密度的簇结构;其次,MClu Stream算法采用滑动窗口的方式更新CR-Tree,在线维护当前窗口上的簇结构,实现了对海量数据流的快速演化聚类分析;再次,设计了一种快速从CR-Tree提取簇结构的方法,根据可视化的簇结构,选择合理的聚类结果;最后,在真实和合成海量数据上的实验验证了MClu Stream算法具有有效的挖掘效果、较高的聚类效率和较小的空间开销.MClu Stream可适用于海量数据流应用中自适应的密度聚类演化分析.; 于彦伟王欢王沁赵金东; 关键词：聚类分析密度聚类簇结构数据流

线型无线传感网低能耗协议设计和分析被引量：1: 2012年; 为了可靠监控长输管道阴极保护设备的状态,基于线型无线传感器网络建立了远程辅助监控系统,并提出了适合线型无线传感网的低能耗、高可靠协议组.协议组包括数据上行时采用的分簇融合链式多跳协议(CMCH),以及数据下行或报警发布时采用的单步唤醒泛洪协议(SRWF).CMCH协议基于线型无线传感网的能耗特征,在可靠传输的同时控制功率、融合数据以实现节能;SRWF协议在不同频段上利用射频唤醒机制依次启动相关睡眠节点完成信息转发,保证控制或报警信息发布的实时性.在OMNet++仿真平台上模拟了CMCH协议,并且监控系统已部署在某石油长输管道运行了2个月.结果表明,协议关键参数的选择对低能耗实现有重要影响;现场运行的传输可靠性达到了99%;无线传感网节点簇能量消耗相对均衡.; 段世红王沁万亚东于彦伟; 关键词：无线传感网功率控制数据融合仿真平台

面向实时海量数据流的数据聚类被引量：3: 2016年; 针对海量实时数据流,提出了一种基于密度和网格划分相结合的聚类算法.首先对数据空间进行划分,判断每个单元格中数据点的属性.如果单元格内数据点密度高于阈值,则判定这些点为核心点;否则,根据单元格邻居内数据点的数量对数据点进行再次判断,以确定单元格内的数据点是边界点还是噪声点.算法克服了基于密度的算法运行效率低的缺点,又弥补了基于网格的算法精度较低的不足.通过实验验证了算法的效率和性能,并与经典的DBSCAN和CLIQUE算法进行了对比分析.最后分析了算法在面向海量实时数据流方面所具有的优势,并提出了进一步的研究方向.; 赵金东于彦伟刘惊雷; 关键词：异常检测聚类分析密度聚类网格聚类

面向实时查询处理的轨迹流挖掘框架被引量：1: 2012年; 为了解决轨迹数据流中实时查询问题,提出了一种面向实时查询处理的轨迹数据流挖掘框架(trajectory data streammining framework,TSMF),该框架包括2个部分:在线的轨迹数据流挖掘和离线的实时查询处理。在线部分,首先,对实时接收的轨迹数据作基于密度的线段流聚类,获取到密度聚集的线段簇,然后,在轨迹簇树和蜂群模式哈希表存储索引结构上,根据线段簇结果对轨迹簇和蜂群模式进行在线更新;离线部分,实现了当前关闭轨迹簇(current closed trajectory clusters query,CCTC)、当前关闭蜂群模式(current closed swarm query,CCSwarm)和邻居轨迹(k-nearest nejghboring trajectory,k-NNT)3种面向移动目标的实时查询处理方法以响应用户的实时查询请求,当用户请求查询时,在实时挖掘出的轨迹簇和蜂群模式中快速查找结果。在大规模真实数据和合成数据上的综合实验验证了TSMF的挖掘效果、高效率性、可扩展性和较高的查询处理速度。; 于彦伟王沁王小东王欢何杰; 关键词：查询处理实时性

测距误差分级的室内TOA定位算法被引量：50: 2011年; 在室内TOA(time of arrival)定位中,严重的多径和非视距现象造成测距误差较大。如何降低测距误差对定位精度的影响是室内精确定位系统的重要挑战。首先介绍了基于RSSI的室内TOA测距误差分级模型(RSSI based indoor TOA ranging errormodel,RITEM),该模型根据测距过程的RSSI值大小,将测距误差划分为4个等级,且各个等级的误差区间和对应的RSSI值区间可以通过现场测试获得。将RITEM应用到定位算法中,提出一种基于误差分级的室内TOA定位算法(ranging error classi-fication based indoor TOA localization algorithm,REC)。算法根据TOA测距过程中的RSSI值和RITEM实时估计测距误差级别和误差范围,利用极大似然法求得定位区域中标签最大概率位置作为定位结果。仿真和实际测试结果显示,在实际室内环境中,REC定位算法具有较高的定位精度,且平均定位误差、定位误差均方差和90%定位误差、最大定位误差等性能明显好于LS、CN-TOAG、Nano算法。; 王沁何杰张前雄刘冰峰于彦伟; 关键词：TOA 室内定位系统

时空轨迹大数据分布式蜂群模式挖掘算法被引量：10: 2016年; 针对时空轨迹大数据的蜂群模式挖掘需求,提出了一种高效的基于MapReduce的分布式蜂群模式挖掘算法。首先,提出了基于最大移动目标集的对象集闭合蜂群模式概念,并利用最小时间支集优化了串行挖掘算法;其次,提出了蜂群模式的并行化挖掘模型,利用蜂群模式时间域无关性,并行化了聚类与子时间域上的蜂群模式挖掘过程;第三,设计了一个基于MapReduce链式架构的分布式并行挖掘算法,通过四个阶段快速地实现了蜂群模式的并行挖掘;最后,在Hadoop平台上,使用真实交通轨迹大数据集对分布式算法的有效性和高效性进行了验证与分析。; 于彦伟齐建鹏陆云辉赵金东张永刚; 关键词：大数据分布式 MAPREDUCE

面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法被引量：1: 2016年; 近年来,位置服务等领域急需解决的一个难点问题是不确定移动对象连续K近邻查询.基于此情况,文中提出高效的面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法.首先提出2种预测移动对象可能区域算法Max Min与Rate,利用最近一段时间窗口内的位置采样、速度和方向预测移动对象在查询时刻到未来I区间可能的位置区域.同时使用最小距离与最大距离区间描述移动对象到查询对象的距离.然后采用优化的基于模糊可能度判定的排序方法查找查询对象的K近邻.最后在真实和合成的大规模移动对象数据集上验证文中方法的有效性.; 于彦伟齐建鹏宋鹏张永刚; 关键词：K近邻查询

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于彦伟

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