李升宏，耿生玲,2，田立勤,3，李路加，陈 娜，林连海

(1.青海师范大学 计算机学院，青海 西宁 810008；2.高原科学与可持续发展研究院，青海 西宁 810008； 3.华北科技学院 计算机学院，河北 廊坊 065201)

随着通信信息技术快速发展和广泛应用，产生了与人们工作和生活息息相关的海量数据。此类海量数据，应用于大到对航天、航空和卫星的轨迹实时跟踪中，小到无人驾驶、公交站台显示和到站提醒、网约平台的实时定位以及用户每时每刻所形成的位置变化中等，而这些数据都离不开矢量数据的获取与处理。一方面，矢量数据会源源不断地生产与输出，另一方面，用于存储数据的设备介质和计算机的处理能力始终有限。因此，矢量数据的有损压缩问题研究是大数据存储与传播的关键问题之一。

矢量数据指既有大小又有方向的一类数据集，通常用于表示地图图形或地理实体位置或形状的数据。轨迹压缩处理也叫曲线的特征点处理，或曲线的抽稀处理。压缩方法通常分为有损压缩[1]和无损压缩[2]，按其技术特点又可分为批处理算法、在线算法[3]和单遍扫描算法。前者是从待压缩的数据中精确地重建原始数据，不会造成信息损失。而后者是在一定误差范围内，从原始曲线Γ数据集中压缩重复冗余或连续变化形态不明显的数据元素，将剩余的元素按原序连接形成新的曲线Γ′。其中，Γ′⊂Γ，Γ′是Γ的子集。

当前，已出现众多成熟的有损压缩理论，如垂距限值法[3-7]、角度限制法、面积偏差控制法以及经典的道格拉斯(Douglas-Peucker,D-P)算法等[8-13]。……