【摘 要】
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随着装有内置传感器的移动设备的使用迅速增加,移动群智感知（MCS）作为一种由人所驱动的感知模式应运而生。它通过数百万个独立的移动感知设备来收集、感知和分析城市数据,但由于用户移动模式的不可控性,往往会导致数据冗余的问题,而且大量用户并行向云服务器提交数据时会增加云服务器的压力。为了解决此问题,本文将边缘计算引入到移动群智感知中用于处理用户移动信息并对感知数据进行收集。主要工作总结如下:（1）提出了
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随着装有内置传感器的移动设备的使用迅速增加,移动群智感知（MCS）作为一种由人所驱动的感知模式应运而生。它通过数百万个独立的移动感知设备来收集、感知和分析城市数据,但由于用户移动模式的不可控性,往往会导致数据冗余的问题,而且大量用户并行向云服务器提交数据时会增加云服务器的压力。为了解决此问题,本文将边缘计算引入到移动群智感知中用于处理用户移动信息并对感知数据进行收集。主要工作总结如下:（1）提出了基于用户移动模式预测算法的用户选择策略。由于感知场景中的边缘服务器可以实时检测用户的移动模式,所以该策略首先利用边缘服务器对用户的移动模式进行分析预测,此过程包括对用户移动数据预处理、用户停留点的预测算法（本文简称为DB＿RF）以及基于LSTM的移动模式预测模型,然后通过该模式预测算法可以选择出未来一段时间在此区域内的用户,从而进行数据收集,解决了由于用户移动模式的不可控性而导致数据冗余的问题。本实验使用Geo Life数据集对用户移动模式预测算法进行验证,实验表明其能够以较高的准确度对用户移动模式进行预测,帮助平台有效选择用户。（2）提出了基于边缘计算的数据收集算法。本章利用边缘服务器对用户收集的数据处理完后,在边缘节点处通过压缩感知算法对数据观测采样,并将压缩数据传输给云服务器。在云服务器中利用CL＿BP算法对压缩数据进行恢复,从而有效还原目标区域内的数据。本实验采用空气质量数据集来验证提出方法的有效性,通过CL＿BP算法与OMP算法比较,表明CL＿BP算法能够在较小的压缩比下（即压缩的数据量）以较低的误差恢复原始数据,有效减少云服务器压力。
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