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申请/专利权人：沈阳航空航天大学

摘要：本发明公开了一种保护隐私的轨迹相似查询方法，包括：数据拥有者将本地加密数据上传至云服务器；用户将加密查询数据上传至云服务器并提出查询请求；云服务器使用网格签名进行网格匹配和轨迹过滤，然后使用过滤后的轨迹计算点到轨迹的距离，使用点到轨迹的距离计算轨迹之间的相似度，使用相似度结果进行各类查询操作。本发明提供的方法实现了在保证数据安全的同时，满足了轨迹相似查询的需求，实现了云环境下安全高效、保护隐私的轨迹相似查询。达到保护隐私的同时，也可以相对精确，高效的计算轨迹相似度，并查询相似轨迹。

主权项：1.一种保护隐私的轨迹相似查询方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:基于双向轨迹相似度量方法对轨迹集进行相似度计算；S2:安全剪枝基于网格签名的轨迹，得到剪枝后的轨迹集；S3:使用剪枝后的轨迹集，基于安全子协议拟定新的安全点到线段最小距离计算协议，计算保护隐私的点到线段的最小距离；S4:使用剪枝后的轨迹集，应用双向轨迹相似度量方法，将点到线段的最小距离结果带入轨迹相似度量方法，从而得到最终需求的轨迹相似度，根据轨迹相似度结果的排序，最终得到查询需求的相似轨迹；所述S1中在用户提出轨迹相似查询请求后，找到与待查轨迹相似的轨迹集，使用双向轨迹相似度量方法，借助安全乘协议，安全除法协议及安全最小值计算协议计算轨迹对间的轨迹相似度；具体包括如下：双向轨迹相似度量方法对轨迹间的相似度进行计算,双向轨迹相似度量方法如下公式所示： 其中为点到线段的最小距离，|Ti|与|Tj|分别为Ti和Tj的采样点数量，通过公式1得到轨迹Ti和Tj的真实相似度；将点到线段的最小距离定义为： 其中是轨迹Ti中的第k个采样点，l为Tj中某采样点与下一个采样点之间线段；通过公式2得到与Tj中每一条l距离的最小值；标准化算法如下公式： Dmax是既定轨迹之间的最大允许距离，如果大于Dmax，则判定到Tj的距离为无穷大，反之则计算出距离；由公式3得到与Tj的最小距离；所述安全剪枝具体为：根据双向映射相似性的相似性度量方法，若轨迹的采样点与另一条轨迹之间的距离有一个是大于Dmax，这两条轨迹就不可能满足相似连接的条件，与以采样点为圆心，Dmax为半径的圆重合的网格为轨迹探测网格签名，若Ti的轨迹网格签名与Tj的探测网格签名有一处不重合，则说明两条轨迹不可能相似，针对Tj将Ti剪枝；通过网格签名序号的比较是否相等，得到轨迹对是否匹配成功；若不成功，则针对当前查询轨迹对另一条轨迹进行剪枝处理；所述S3中采用海伦公式法求点到点和点到线段的距离，具体包括：其中通过对点坐标进行密文计算判断点P与线段AB的距离，将得到的距离进行距离平方处理如下：计算a2＝P.x-A.x2+P.y-A.y2，b2＝P.x-B.x2+P.y-B.y2，c2＝P.x-C.x2+P.y-C.y2；若b2≥a2+c2，则点P与线段AB的最小距离为a2；若a2≥b2+c2，则点P与线段AB的最小距离为b2；若a2＝b2+c2，则采用行列式求三角形面积方法，通过平方三角形面积求三角形中点P到线段AB的高，即为点P与线段AB的最小距离；

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百度查询： 沈阳航空航天大学 一种保护隐私的轨迹相似查询方法