| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 移动群智感知研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 移动群智感知理论研究 | 第8-11页 |
| 1.2.2 移动群智感知实际应用 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究工作和组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 移动群智感知相关概念和技术 | 第14-21页 |
| 2.1 无线传感器网络、众包及基于位置服务技术背景 | 第14-16页 |
| 2.1.1 无线传感器网络 | 第14-15页 |
| 2.1.2 众包 | 第15-16页 |
| 2.1.3 基于位置的服务 | 第16页 |
| 2.2 位置隐私保护 | 第16-18页 |
| 2.2.1 位置隐私保护机制概况 | 第16-17页 |
| 2.2.2 位置隐私保护常用方法 | 第17-18页 |
| 2.3 轨迹压缩及空间点集均匀性度量 | 第18-20页 |
| 2.3.1 轨迹压缩 | 第18-19页 |
| 2.3.2 空间点集均匀性度量 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于距离和点集均匀性评估的位置隐私保护 | 第21-36页 |
| 3.1 系统模型定义 | 第21-24页 |
| 3.1.1 模型设定与概念 | 第21-22页 |
| 3.1.2 攻击者及威胁模型 | 第22-23页 |
| 3.1.3 设计原则和目标 | 第23-24页 |
| 3.2 模型算法 | 第24-33页 |
| 3.2.1 轨迹压缩 | 第24-25页 |
| 3.2.2 对轨迹的隐私暴露风险评估 | 第25-29页 |
| 3.2.3 对敏感位置的隐私保护及报告点集的均匀性 | 第29-30页 |
| 3.2.4 分享决定算法 | 第30-33页 |
| 3.3 算法分析和解释 | 第33-35页 |
| 3.3.1 复杂度分析 | 第33-34页 |
| 3.3.2 算法运行举例 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 隐私保护位置分享算法实现 | 第36-42页 |
| 4.1 算法实现 | 第36-39页 |
| 4.1.1 轨迹压缩 | 第36页 |
| 4.1.2 分享决定 | 第36-39页 |
| 4.2 运行实例 | 第39-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 实验评估 | 第42-52页 |
| 5.1 实验概况和基本设定 | 第42页 |
| 5.2 压缩效果 | 第42-51页 |
| 5.2.1 可伸缩性评估及对比 | 第44-45页 |
| 5.2.2 隐私评估 | 第45-48页 |
| 5.2.3 社会贡献 | 第48-50页 |
| 5.2.4 隐私暴露对比 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |