Adaptive Trajectory Prediction for Moving Objects in Uncertain Environment
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摘要: 已有的轨迹预测方法难以对移动对象运动轨迹进行准确地描述,尤其在复杂且不确定的车载自组织网络(vehicular ad hoc network)(也称车联网)环境中.为了解决这一问题，提出基于变分高斯混合模型(variational Gaussian mixture model, VGMM)的环境自适应轨迹预测方法ESATP(environment self-adaptive prediction method based on VGMM).首先，在传统高斯混合模型的基础上使用变分贝叶斯推理近似方法处理混合高斯分布;其次设计变分贝叶斯期望最大化算法学习计算高斯混合模型参数，有效运用参数先验信息得到更高精度预测模型；最后,针对输入轨迹数据特征，使用参数自适应选择算法自动调节参数组合，灵活调整混合高斯分量的个数和轨迹段大小.实验结果表明：所提方法在实验中表现出较高的预测准确性，可应用于车辆移动定位产品中.Abstract: The existing methods for trajectory prediction are difficult to describe the trajectory of moving objects in complex and uncertain environment accurately. In order to solve this problem, this paper proposes an self-adaptive trajectory prediction method for moving objects based on variation Gaussian mixture model (VGMM) in dynamic environment (ESATP). Firstly, based on the traditional mixture Gaussian model, we use the approximate variational Bayesian inference method to process the mixture Gaussian distribution in model training procedure. Secondly, variational Bayesian expectation maximization iterative is used to learn the model parameters and prior information is used to get a more precise prediction model. This algorithm can take a priory information. Finally, for the input trajectories, parameter adaptive selection algorithm is used automatically to adjust the combination of parameters, including the number of Gaussian mixture components and the length of segment. Experimental results perform that the ESATP method in the experiment shows high predictive accuracy, and maintains a high time efficiency. This model can be used in products of mobile vehicle positioning.
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计算机存储系统承载数据，是信息平台的核心基础设施. 近年来，全球数据规模爆发式增长，计算机存储系统面临着高速数据访问、海量数据存储以及存储服务质量保障的挑战. 同时，由于新型硬件（如NVMe SSD、持久内存、异构加速设备等）的发展与成熟，存储系统技术研究面临着诸多新的机遇.
基于上述背景，为促进存储领域的技术交流，《计算机研究与发展》推出了本期存储专题. 本期专题收录了6篇论文，分别展示了新硬件环境下存储系统设计和大规模数据存储服务质量保障等存储领域关注热点的研究现状和最新研究成果，希望能为从事相关工作的读者提供借鉴和帮助.
周小晖等作者的论文“基于融合学习的无监督多维时间序列异常检测”针对多维时间序列异常检测效果差的问题，提出了一种基于融合学习的无监督多维时间序列异常检测方法. 该方法同时对多维时间序列的数据局部特征和数据全局特征进行建模，并基于重构误差检测异常，提升了异常检测效果.
刘扬等作者的论文“ZB+ -tree：一种 ZNS SSD 感知的新型索引结构”针对传统的 B+ -tree 索引结构不适配 ZNS SSD 的问题，提出了ZNS SSD感知的ZB+ -tree索引结构. 该索引结构通过将索引节点在常规Zone和顺序Zone分散存储，实现了运行时间和空间利用率指标的提升.
屠要峰等作者的论文“UStore：面向新型硬件的统一存储系统”为适配 NVMe SSD、持久内存、异构加速设备等新型硬件的特性，提出了一种兼容多种存储介质的统一存储系统 UStore. 该存储系统包括与物理存储介质形态解耦的元数据设计、高效的数据管理机制和更新策略，充分发挥了存储硬件的特性和性能.
杨勇鹏等作者的论文“一种 wandering B+ tree 问题解决方法”针对日志结构存储系统中B+ tree树结点异地更新会导致树结构递归更新的问题，提出 IBT B+ tree 的解决方法. 该方法将树结点逻辑索引和物理地址均存放在树结构中，同时引入 dirty 链表设计和非递归更新的 IBT B+ tree 下刷算法，实现在不引入额外开销的条件下解决wandering B+ tree的问题.
文宇鸿等作者的论文“多租户固态盘服务质量保障技术综述”深入分析了多租户固态盘服务质量保障面临的性能干扰、性能不公平及总体性能损失问题，分类介绍了以保障性能隔离、性能公平、优化总体性能为目标的研究工作及技术演进方向，总结了多租户固态盘服务质量保障技术的研究现状并对未来研究方向进行了展望.
胡浩等作者的论文“新型内存硬件环境中的事务管理系统综述”全面总结了新型硬件环境下的事务管理系统，阐述了当前基于新型硬件事务管理系统的技术路线，重点剖析了硬件事务内存和非易失性存储硬件下的事务管理系统的优势和不足，指明了新型硬件环境中事务管理系统潜在的发展方向以及面临的挑战.
本专题所录用的6篇论文中，1篇论文重点关注云系统中多维时间序列的故障检测，3篇论文重点关注新硬件环境下的存储系统设计及索引结构设计，2篇论文对基于新型硬件的事务管理系统和多租户固态盘服务质量保障技术进行了综述. 由于专题篇幅有限等原因，本专题无法全面覆盖存储领域各方面的最新研究进展，不当之处请同行学者批评指正! 感谢各位作者、审稿专家和编辑部的全力支持和辛勤付出!
舒继武 （清华大学）
王意洁 （国防科技大学）
2023年2月
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