随着体积小、重量轻、智能化、强感知能力、长续航时间的移动设备，如智能手机、可穿戴传感设备等的广泛普及，移动计算系统和基于位置的服务已经大量存在于我们的生活中。其中一类重要的传感数据便是空间轨迹数据，用于表征各种物体如人、汽车、动物和自然现象等的移动特性。空间轨迹可提供前所未有的信息用于对移动对象和位置进行理解，这就需要研发新的计算技术用于处理、检索和挖掘这些轨迹数据。 作为第一部专门致力于介绍空间轨迹数据计算的学术专著，本书涵盖了大量的相关知识，可以为科研人员及应用开发人员提供概念、技术、轨迹索引、搜索和数据挖掘方面的全面介绍，并在该领域进行新的方法和应用的开发。对于研究生和其他读者，本书也可以帮助其了解这一领域的最新进展。

第1章 轨迹预处理
1.1 引言
1.2 轨迹数据生成
1.3 性能指标和错误度量
1.4 批量压缩技术
1.5 在线数据约简技术
1.6 基于速度和方向的轨迹数据约简
1.7 轨迹过滤
1.7.1 样本数据
1.7.2 轨迹模型
1.8 均值和中值滤波
1.9 卡尔曼滤波
1.9.1 测量模型
1.9.2 动态模型
1.9.3 整个卡尔曼滤波模型
1.9.4 卡尔曼滤波
1.9.5 卡尔曼滤波的讨论
1.10 粒子滤波
1.10.1 粒子滤波公式
1.10.2 粒子滤波
1.10.3 粒子滤波讨论
1.11 总结
引用文献
第2章 轨迹索引和检索
2.1 引言
2.2 轨迹查询类型
2.2.1 P-查询
2.2.2 R-查询
2.2.3 T-查询
2.2.4 应用
2.3 轨迹相似性度量
2.3.1 点到轨迹
2.3.2 轨迹到轨迹
2.4 轨迹索引
2.4.1 增强R-tree
2.4.2 多元R-trees
2.4.3 基于网格的索引
2.5 查询处理
2.5.1 空间数据库中的查询处理
2.5.2 P-查询
2.5.3 T-查询
2.5.4 R-查询
2.6 总结
引用文献
第3章 空间轨迹的不确定性
3.1 引言
3.2 不确定性研究的历史
……
第4章 空间轨迹的隐私
第5章 轨迹模式挖掘
第6章 轨迹数据中的行为识别
第7章 驾驶轨迹分析
第8章 基于位置的社交网络：用户
第9章 基于位置的社交网络：位置