个体位置轨迹产生的算法

最新推荐文章于 2024-08-01 02:24:29 发布

RainSmall

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhishangwuzhe/article/details/42457061

MN算法，全称为Moving in a Neighborhood，是基于论文中描述的一种匿名通信技术。该算法利用用户上一时刻的位置信息，来生成下一时刻的位置，常用于模拟用户或dummy的移动轨迹，提供位置服务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

个体位置轨迹产生的算法
Moving in a Neighborhood(MN) algorithm
论文An Anonymous Communication Techniques using Dummies for Location-based Services 中提到的，根据用户前一时刻的位置，产生下一时刻的位置的算法，可以用户模拟用户或者dummy轨迹产生的方法

import random

class dummy:
    def __init__(self):
        self.x = 0
        self.y = 0
        self.t = 0

def MovingInNeighborhood(m,n):

    dummyPretemp = dummy() # 前一时刻用户位置及时间信息
    dummyNexttemp = dummy() # 后一时刻用户位置及时间信息

    # 用户位置及时间 初始化
    dummyPretemp.x = 0
    dummyPretemp.y = 0
    dummyPretemp.t = 0
    # 生成下一位置及时间信息
    dummyNexttemp.x = random.randint( dummyPretemp.x - m, dummyPretemp.x + m )
    dummyNexttemp.y = random.randint( dummyPretemp.y - m, dummyPretemp.y + m )
    dummyNexttemp.t = dummyPretemp.t + 1 

    dummyNext= [ dummyNexttemp.x, dummyNexttemp.y, dummyNexttemp.t ]        
    dummyNext = [ dummyNext ]   

    i = 0
    for i in range(n):  
        print i
        print dummyNext     
        dum