CN108491440B - 一种gnss非实时数据溯源可视化方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种GNSS非实时数据溯源可视化方法和系统,所述方法包括:基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;基于分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图。通过构造出不同关键级别的虚拟溯源信息列表,进而构造出不同关键级别的GNSS数据溯源图,最终将原始的数据溯源信息和虚拟的数据溯源信息以多层次有向无环图的形式展示给用户,以便用户根据需要选择不同级别的溯源图。
Description
技术领域
本发明涉及数据溯源技术领域,更具体地,涉及一种GNSS非实时数据溯源可视化方法和系统。
背景技术
数据溯源(data provenance)是一个新兴的研究领域,诞生于20世纪90年代。当初,某些文献将其称为数据志或数据档案,后来,大部分文献将其命名为数据起源,有追踪数据的起源和重现数据的历史状态之意。
全球卫星导航系统GNSS(Global Navigation Satellite System),实现了全天候全球范围内的连续高精度的导航定位功能。在卫星导航与综合地理信息监测领域,高频GNSS卫星导航系统数据的使用范围越来越广泛,从地震的预测分析,高速移动设备的实时监测,到高层建筑结构的震动监测,高频信息能提供更加精细化的信息。GNSS数据溯源信息反应了GNSS数据在整个生命周期内的产生、演变以及传播、应用等过程的相关信息,在分析评价GNSS数据的可信性、可用性、可靠性等方面具有非常重要的参考价值。
然而由于GNSS数据的生成过程极为复杂,且应用场景各异,GNSS数据在其生命周期内可能经历了多次格式转换、宿主迁移、整合第三方信息、坐标转换、数据修正等,因此,每个GNSS数据的溯源信息量都可能会非常庞大,尤其对于细粒度溯源来说,数据溯源信息量可能远远超过数据本身。现有技术中数据溯源可视化方法主要包括两种,一种是在工作流中以主题注解的方式进行处理过程起源信息标注,并且在工作流中传播数据起源信息标注,最后在生成工作流溯源信息摘要过程中,消除次要步骤,保留重要步骤,以得到整个工作流的溯源信息,但是由于其在工作流摘要生成过程中会滤去次要步骤,而导致用户得到的溯源信息不是完整的溯源信息,且由于次要步骤的评价标准具有主观性,不同评价标准可能导致用户得到不同的溯源信息;另一种是在对科学工作流及其视图进行形式化定义的基础上,通过寻找及合并子结构(如简单子结构、完全二分集、合理二分集等),最终得到保证溯源正确性的合理抽象视图,但是该方法主要以处理步骤的输入输出关系、路径可达性为标准进行合并,没有针对具体的业务需求进行考虑,被合并的处理步骤可能是数据处理过程中的关键步骤,但是由于其输入输出关系、路径可达性符合被合并的标准,故而被合并,导致用户虽然看到了简化的视图,但是难以捕捉到数据处理过程中的关键步骤。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种GNSS非实时数据溯源可视化方法和系统,解决了现有技术中GNSS数据溯源可视化信息不完整、评价标准依赖主观性、难以捕捉到数据处理过程中的关键步骤的问题。
根据本发明的一个方面,提供一种GNSS非实时数据溯源可视化方法,包括:
基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
基于分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;
根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图。
作为优选的,基于所述数据处理过程的分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别具体包括:
计算每个数据处理过程对应的数据对象与最早发生的数据处理过程对应的数据对象的第一欧式距离,获取原始溯源信息列表中第一欧式距离最大值Deltamax,并基于所述最大值Deltamax和设定的关键等级个数m得到分级阈值Deltalevel=Deltamax/m;
计算每个数据处理过程对应的数据对象与前序数据处理过程对应的数据处理对象的第二欧氏距离,基于所述第二欧式距离和所述分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别。
作为优选的,每个数据处理过程的关键级别为:
Levelraw[i]=Max(Ceil(Deltai/Deltalevel+0.5),m)
式中,Levelraw[i]表示第i个数据处理过程的关键级别,1≤i≤n-1,n为原始溯源信息列表中的数据处理过程数,Deltai为第i个数据处理过程的第二欧式距离,Max表示取最大值函数,Ceil表示向上取整函数。
作为优选的,生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表具体包括:
保留原始溯源信息列表的起始数据处理过程和最终数据处理过程,并判断其余数据处理过程的关键级别是否低于当前视图级别,将关键级别低于当前视图级别的数据处理过程归并到相邻的高级别数据处理过程中,生成新的虚拟数据处理过程,最终得到不同关键级别的虚拟溯源信息列表。
作为优选的,将关键级别低于当前视图级别的数据处理过程归并到相邻的高级别数据处理过程中,具体包括:
将所有待归并数据处理过程中关键级别最高的数据处理过程对应的数据对象、关键级别分别作为新的虚拟数据处理过程对应的数据对象、关键级别,将所有待归并数据处理过程的溯源信息进行综合,作为新的虚拟数据处理过程的溯源信息。
作为优选的,根据每个关键级别的虚拟溯源信息列表生成对应的GNSS数据溯源图具体包括:
为每个虚拟溯源信息列表中的每个数据对象生成一个节点,每个数据处理过程生成一条边,根据数据对象与数据处理过程的对应关系及数据处理过程发生的先后顺序,生成m个关键级别的有向无环图,将所述有向无环图作为GNSS数据溯源图。
一种GNSS非实时数据溯源可视化系统,包括:
原始溯源信息列表模块,用于基于全球卫星导航系统GNSS数据中数据处理过程发生的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
虚拟溯源信息列表模块,用于基于数据处理过程的分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;
GNSS数据溯源图模块,用于根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图。
一种GNSS非实时数据溯源可视化设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器,其中:
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述GNSS非实时数据溯源可视化方法。
一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,使所述计算机执行如上述GNSS非实时数据溯源可视化方法。
一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如上述GNSS非实时数据溯源可视化方法。
本发明提出一种GNSS非实时数据溯源可视化方法和系统,通过构造出不同关键级别的虚拟溯源信息列表,进而构造出不同关键级别的GNSS数据溯源图,最终将原始的数据溯源信息和虚拟的数据溯源信息以多层次有向无环图的形式展示给用户,以便用户根据需要选择不同级别的溯源图,既可以选择高级别的视图,直观了解数据演变过程全貌,迅速获取数据演变过程中最为关键的处理步骤,也可以从低级别的视图中获取详尽完整的溯源信息。对于数据溯源信息中关键等级的划分,以GNSS数据演变过程中每个数据处理过程对应的数据对象的变化量为主要依据,且假设数据对象变化量越大,对应的数据处理过程关键级别越高,能够突出数据演变过程中数据变化最为剧烈的数据处理过程,有助于用户及时了解数据演变过程中的重点环节,并能够根据逐次递进的多层次视图,循序渐进地获取完整的溯源信息,改善了溯源信息可读性。
附图说明
图1为根据本发明实施例的GNSS非实时数据溯源可视化方法流程框图;
图2为根据本发明实施例的GNSS非实时数据溯源可视化方法具体流程示意图;
图3为根据本发明实施例的虚拟溯源信息列表生成示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
如图1所示,图中示出了一种GNSS非实时数据溯源可视化方法,包括:
基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程发生的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;在本实施例中,GNSS非实时数据溯源,是指在数据溯源及可视化过程中,溯源对象(待分析的GNSS数据)不会更新,数据统计分析、用户交互等活动的对象不会发生变化。
在本实施例中,设对GNSS非实时数据进行溯源后得到的溯源信息共包括n个数据处理过程,每个数据处理过程对应的溯源信息是Prov(具体可包括What、When、Where、Who、Why、Which、How等方面的信息,为方便起见,本文统称为Prov),每个数据处理过程对应的数据对象是Data,关键级别是Level;首先按照数据处理过程发生的先后顺序(即按照每个数据处理过程Prov中When信息从小到大的顺序)对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表Listraw,对于列表中的每个元素Listraw[i]包括的信息有Provraw[i],Dataraw[i],Levelraw[i]等。
如图2所示,在本实施例中,用户希望得到m个关键等级的视图(m是大于等于1的整数),可以根据用户需求预先设定,设定后还包括:若m=1,则直接为原始溯源信息列表中的每个数据对象生成一个节点,每个数据处理过程生成一条边,按照数据对象与数据处理过程的对应关系以及数据处理过程发生的先后次序,形成1个关键级别的有向无环图,即1个关键级别的GNSS数据溯源图,提供给用户。若m>1,则可执行以下步骤。
基于数据处理过程的分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,根据每个数据处理过程的关键级别生成对应关键级别下的虚拟溯源信息列表;根据每个关键级别的虚拟溯源信息列表生成对应的GNSS数据溯源图,最终生成不同关键级别对应的GNSS数据溯源图。对GNSS非实时数据溯源信息划分关键级别,并构造出不同关键级别的虚拟溯源信息列表,进而构造出不同关键级别的GNSS数据溯源图,最终将原始的数据溯源信息和虚拟的数据溯源信息以多层次有向无环图的形式展示给用户,以便用户根据需要选择不同级别的溯源图,既可以选择高级别的视图,直观了解数据演变过程全貌,迅速获取数据演变过程中最为关键的处理步骤,也可以从低级别的视图中获取详尽完整的溯源信息。
具体的,在本实施例中,基于所述数据处理过程的分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别具体包括:
计算每个数据处理过程对应的数据对象(Dataraw[i],1≤i≤n-1)与最早发生的数据处理过程对应的数据对象(Dataraw[0])的第一欧式距离,获取原始溯源信息列表中第一欧式距离最大值Deltamax;
并基于所述最大值Deltamax和预先设定的关键等级个数m得到分级阈值Deltalevel=Deltamax/m;其中,m为用户设定的关键等级个数。
计算每个数据处理过程对应的数据对象与前序数据处理过程对应的数据处理对象的第二欧氏距离,基于所述第二欧式距离和所述分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别:
Levelraw[i]=Max(Ceil(Deltai/Deltalevel+0.5),m)
式中,Levelraw[i]表示第i个数据处理过程的关键级别,1≤i≤n-1,n为原始溯源信息列表中的数据处理过程数,Deltai为第i个数据处理过程的第二欧式距离,Max表示取最大值函数,Ceil表示向上取整函数。
欧氏距离(euclidean metric)(也称欧几里得度量)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离),在本实施例中,可以通过每个数据处理过程对应的数据对象计算两个数据处理过程的欧式距离。
在本实施例中,以GNSS数据演变过程中每个数据处理过程对应的数据对象的变化量为主要依据,且假设数据对象变化量越大,对应的数据处理过程关键级别越高。根据数据变化量对数据溯源信息进行分级,能够突出数据演变过程中数据变化最为剧烈的数据处理过程,有助于用户及时了解数据演变过程中的重点环节,并能够根据逐次递进的多层次视图,循序渐进地获取完整的溯源信息,改善了溯源信息可读性。
在本实施例中,根据每个数据处理过程的关键级别生成对应关键级别下的虚拟溯源信息列表具体包括:
保留原始溯源信息列表的起始数据处理过程和最终数据处理过程,并判断其余数据处理过程的关键级别是否低于当前视图级别(若正在关键级别等于3的视图,那么3就是当前视图级别;若正在关键级别等于5的视图,那么5就是当前视图级别),将关键级别低于当前视图级别的数据处理过程归并到相邻的高级别数据处理过程中,生成新的虚拟数据处理过程,最终得到不同关键级别的虚拟溯源信息列表。在本实施例中,只是对原始数据溯源信息进行分级,并未对其删减,故能够保证数据溯源信息的完整性,而以数据演变过程中的数据变化量作为信息分级评价标准,是相对客观的评价标准,降低了主观评价对于溯源信息结果的影响。
在本实施例中,将关键级别低于当前视图级别的数据处理过程归并到相邻的高级别数据处理过程中,具体包括:
将所有待归并数据处理过程中关键级别最高的数据处理过程对应的数据对象、关键级别分别作为新的虚拟数据处理过程对应的数据对象、关键级别,将所有待归并数据处理过程的溯源信息进行综合,作为新的虚拟数据处理过程的溯源信息,最终根据每个数据处理过程的关键级别生成m个虚拟溯源信息列表Listj(1≤j≤m)。
在本实施例中,生成某个关键级别虚拟溯源信息列表Listj(1≤j≤m)的方法是保留原始溯源信息列表Listraw的起始数据处理过程(Listraw[0])和最终数据处理过程(Listraw[n-1],可能与部分前序数据处理过程合并),对于中间数据处理过程,判断其关键级别,将关键级别低于当前视图级别的数据处理过程归并到与之相邻的后续高级别数据处理过程中(也就是生成虚拟数据处理过程),新生成的虚拟数据处理过程对应的数据对象和关键级别均以待归并数据处理过程中关键级别最高的数据处理过程对应的数据对象和关键级别为准,而虚拟数据处理过程对应的溯源信息则将所有待归并数据处理过程的溯源信息进行综合;如图3所示,具体方法为:
复制Listraw[0],即Listj[0]=Listraw[0];
设置合并起点标识start=-1,虚拟溯源信息列表元素计数器a=1;
设置原始溯源信息列表遍历计数器k=1;
若Levelraw[k]<j并且合并起点标识start=-1(说明该数据处理过程关键级别低于当前视图关键级别,需要被合并到其他数据处理过程当中,且该数据处理过程是本次被合并的起点),则设置合并起点标识start=k;
若Levelraw[k]≥j,则生成新的虚拟数据处理过程Listj[a],其对应的Dataj[a]=Dataraw[k],Levelj[a]=Levelraw[k],如果start=-1(没有需要合并的数据处理过程),Provj[a]=Provraw[k],如果start不等于-1(有需要合并的数据处理过程),Provj[a]=从Listraw[start]到Listraw[k]之间所有数据处理过程对应的Prov信息的并集,start=-1,a++;k++;
依次处理Listraw中的元素,直至k=n-2;
生成新的虚拟数据处理过程Listj[a],其对应的Dataj[a]=Dataraw[n-1],Levelj[a]=Levelraw[n-1],如果start=-1,Provj[a]=Provraw[n-1],如果start不等于-1,Provj[a]=从Listraw[start]到Listraw[n-1]中所有数据处理过程对应的Prov信息的并集,start=-1,a++。
在本实施例中,若用户指定某些数据处理过程的关键级别,则以用户提供的关键级别为准,不必使用本实施例中数据处理过程关键级别的计算方法进行计算;若用户指定了所有数据处理过程的关键级别,则以用户指定的关键级别为准。
本实施例中还示出了一种GNSS非实时数据溯源可视化系统,包括:
原始溯源信息列表模块,用于基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程发生的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
虚拟溯源信息列表模块,用于基于数据处理过程的分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,根据每个数据处理过程的关键级别生成对应关键级别下的虚拟溯源信息列表;
GNSS数据溯源图模块,用于根据每个关键级别的虚拟溯源信息列表生成对应的GNSS数据溯源图。
具体的,生成虚拟溯源信息列表具体包括:
生成虚拟列表步骤1:复制Listraw[0],即Listj[0]=Listraw[0];
生成虚拟列表步骤2:设置合并起点标识start=-1,虚拟溯源信息列表元素计数器a=1;
生成虚拟列表步骤3:设置原始溯源信息列表遍历计数器k=1;
生成虚拟列表步骤4:若Levelraw[k]<j并且合并起点标识start=-1,则设置合并起点标识start=k;若Levelraw[k]≥j,则生成新的虚拟数据处理过程Listj[a],其对应的Dataj[a]=Dataraw[k],Levelj[a]=Levelraw[k],如果start=-1,Provj[a]=Provraw[k],如果start不等于-1,Provj[a]=从Listraw[start]到Listraw[k]中所有数据处理过程对应的Prov信息的并集,start=-1,a++;k++;
生成虚拟列表步骤5:依次处理Listraw中的元素,直至k=n-2;
生成虚拟列表步骤6:生成新的虚拟数据处理过程Listj[a],其对应的Dataj[a]=Dataraw[n-1],Levelj[a]=Levelraw[n-1],如果start=-1,Provj[a]=Provraw[n-1],如果start不等于-1,Provj[a]=从Listraw[start]到Listraw[n-1]中所有数据处理过程对应的Prov信息的并集,start=-1,a++。
本实施例中还提供了一种GNSS非实时数据溯源可视化设备,包括:处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(Communications Interface)和总线;
其中,
所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信;
所述通信接口用于该测试设备与显示装置的通信设备之间的信息传输;
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令,以执行上述各方法实施例所提供的GNSS非实时数据溯源可视化方法,例如包括:
基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
基于分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;
根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图。
本实施例还公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例所提供的GNSS非实时数据溯源可视化方法,例如包括:
基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
基于分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;
根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图。
本实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的GNSS非实时数据溯源可视化方法,例如包括:
基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
基于分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;
根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图。
综上所述,本发明提出一种GNSS非实时数据溯源可视化方法和系统,通过构造出不同关键级别的虚拟溯源信息列表,进而构造出不同关键级别的GNSS数据溯源图,最终将原始的数据溯源信息和虚拟的数据溯源信息以多层次有向无环图的形式展示给用户,以便用户根据需要选择不同级别的溯源图,既可以选择高级别的视图,直观了解数据演变过程全貌,迅速获取数据演变过程中最为关键的处理步骤,也可以从低级别的视图中获取详尽完整的溯源信息。对于数据溯源信息中关键等级的划分,以GNSS数据演变过程中每个数据处理过程对应的数据对象的变化量为主要依据,且假设数据对象变化量越大,对应的数据处理过程关键级别越高,能够突出数据演变过程中数据变化最为剧烈的数据处理过程,有助于用户及时了解数据演变过程中的重点环节,并能够根据逐次递进的多层次视图,循序渐进地获取完整的溯源信息,改善了溯源信息可读性。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的显示装置的测试设备等实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的实施例的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明的实施例进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明的实施例各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
1.一种GNSS非实时数据溯源可视化方法,其特征在于,包括:
基于全球卫星导航系统GNSS非实时数据中数据处理过程的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
基于分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;
根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图;
所述基于分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别具体包括:
计算每个数据处理过程对应的数据对象与最早发生的数据处理过程对应的数据对象的第一欧氏距离,获取第一欧氏距离最大值Deltamax,并基于所述最大值Deltamax和设定的关键等级个数m得到分级阈值Deltalevel=Deltamax/m;
计算每个数据处理过程对应的数据对象与前序数据处理过程对应的数据处理对象的第二欧氏距离,基于所述第二欧氏距离和所述分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每个数据处理过程的关键级别为:
Levelraw[i]=Max(Ceil(Deltai/Deltalevel+0.5),m)
式中,Levelraw[i]表示第i个数据处理过程的关键级别,1≤i≤n-1,n为原始溯源信息列表中的数据处理过程数,Deltai为第i个数据处理过程的第二欧氏距离,Max表示取最大值函数,Ceil表示向上取整函数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表具体包括:
保留原始溯源信息列表的起始数据处理过程和最终数据处理过程,并判断其余数据处理过程的关键级别是否低于当前视图级别,将关键级别低于当前视图级别的数据处理过程归并到相邻的高级别数据处理过程中,生成新的虚拟数据处理过程,最终得到不同关键级别的虚拟溯源信息列表。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,将关键级别低于当前视图级别的数据处理过程归并到相邻的高级别数据处理过程中,具体包括:
将所有待归并数据处理过程中关键级别最高的数据处理过程对应的数据对象、关键级别分别作为新的虚拟数据处理过程对应的数据对象、关键级别,将所有待归并数据处理过程的溯源信息进行综合,作为新的虚拟数据处理过程的溯源信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据每个关键级别的虚拟溯源信息列表生成对应的GNSS数据溯源图具体包括:
为每个虚拟溯源信息列表中的每个数据对象生成一个节点,每个数据处理过程生成一条边,根据数据对象与数据处理过程的对应关系及数据处理过程发生的先后顺序,生成m个关键级别的有向无环图,将所述有向无环图作为GNSS数据溯源图。
6.一种GNSS非实时数据溯源可视化系统,其特征在于,包括:
原始溯源信息列表模块,用于基于全球卫星导航系统GNSS数据中数据处理过程发生的先后顺序,对所有数据处理过程进行排序,形成有序的原始溯源信息列表;
虚拟溯源信息列表模块,用于基于数据处理过程的分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别,并生成每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表;
GNSS数据溯源图模块,用于根据每个关键级别对应的虚拟溯源信息列表生成GNSS数据溯源图;
所述基于数据处理过程的分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别具体包括:
计算每个数据处理过程对应的数据对象与最早发生的数据处理过程对应的数据对象的第一欧氏距离,获取第一欧氏距离最大值Deltamax,并基于所述最大值Deltamax和设定的关键等级个数m得到分级阈值Deltalevel=Deltamax/m;
计算每个数据处理过程对应的数据对象与前序数据处理过程对应的数据处理对象的第二欧氏距离,基于所述第二欧氏距离和所述分级阈值得到每个数据处理过程的关键级别。
7.一种GNSS非实时数据溯源可视化设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器,其中:
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一所述的方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5任一所述的方法。
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Citations (5)
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---|---|---|---|---|
CN104317970A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-01-28 | 亚信科技(南京)有限公司 | 一种基于数据加工中心的数据流式处理方法 |
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---|---|---|---|---|
CN104317970A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-01-28 | 亚信科技(南京)有限公司 | 一种基于数据加工中心的数据流式处理方法 |
CN105445579A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-03-30 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 多尺度时序分析的油色谱在线监测数据可视化系统及方法 |
CN107122359A (zh) * | 2016-02-24 | 2017-09-01 | 中移物联网有限公司 | 数据实时跟踪可视化处理方法及装置 |
CN106230659A (zh) * | 2016-07-29 | 2016-12-14 | 上海爱数信息技术股份有限公司 | 一种数据展示方法、系统及服务器 |
CN107480182A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-12-15 | 中国科学院光电研究院 | 一种航天器遥测数据溯源方法及系统 |
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溯源数据精简方法研究;密鸿吉;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20170915 * |
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