轨迹中的停留点识别是将空间轨迹转换为语义轨迹的关键步骤.当前轨迹停留点识别方法缺少对轨迹记录点时间连续性的考虑，导致识别出的停留点缺乏时间信息.同时，在轨迹点缺失的情况下，停留点信息也无法被准确识别.针对上述问题，本文提出一种基于速度的时空聚类方法，首先通过缺失轨迹的时空特性确定真实缺失子轨迹，并根据缺失轨迹的平均速度对其进行插值填充，再结合轨迹速度特征和时空特性识别轨迹中的停留点.实验采用GeoLife轨迹数据集对所提出的方法进行验证，结果表明，该算法能够有效地识别用户的停留点，并对轨迹中的干扰具有一定的鲁棒性.

目前对移动对象轨迹简化问题分为离线简化和在线简化。以往的简化方法中许多依赖轨迹的几何特性，而针对移动对象的速度这一重要特征没有足够关注。基于速度研究移动对象轨迹的离线简化新方法，提出了移动对象轨迹离线简化的动态规划算法、基于广度优先搜索的轨迹简化算法及其优化算法、时间复杂度更低的近似算法。通过大量实验验证所提出的算法比基于方向的简化算法和基于位置的简化算法具有更好的简化效率。

讨论迭代序列的收敛速度. 例3 解 可改写为各种不同的等价形式 由此构造不同的迭代法： 用不同方法求方程 的根 这里 其不动点为

为了实现对目标位置和速度的精确无源定位，提出了一种基于优化PSO的时差频差联合定位算法。针对传统的PSO算法收敛速度慢，容易出现局部最优，从而导致定位结果不够精确，定位速度慢的情况，引入对惯性权重系数的优化增加其算法的收敛速度，结合自然选择淘汰机理和遗传算法中杂交概念，加强粒子种群的多样性使其达到全局最优的目的。实验结果表明：相对于标准粒子群算法，本文算法在对目标求解时，能快速收敛，不容易陷入局部最优，并且具有很好的定位精度。

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速度传感器的普及从推广到市场以来得到了广泛的应用，本文简单介绍了几种种类速度传感器，其对应的工作原理也进行了简单说明。

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