基于边缘计算的定位服务

22/24基于边缘计算的定位服务第一部分边缘计算在定位服务中的作用 2第二部分边缘计算平台的架构与特点 5第三部分基于边缘计算的实时定位算法 7第四部分边缘计算环境下的定位精度评估 11第五部分边缘计算与室内定位融合应用 13第六部分边缘计算在低功耗定位中的优化 16第七部分边缘计算与定位数据安全保障 20第八部分基于边缘计算的定位服务发展趋势 22

第一部分边缘计算在定位服务中的作用关键词关键要点【边缘计算在定位服务中的作用】

【边缘计算在定位服务中的优点】

1.低时延：边缘计算将处理过程移近数据源，减少了数据的传输延迟，从而实现了更快的定位响应。

2.高精度：边缘设备可以部署在接近定位对象的区域，获取更丰富的局部信息，提高定位精度。

3.节省带宽：边缘计算减少了大量原始数据的传输需求，从而节省了网络带宽资源，避免了网络拥塞。

【边缘计算的定位算法】

边缘计算在定位服务中的作用

简介

边缘计算是一种分布式计算范例，它将计算和数据处理任务从云端转移到网络边缘，即靠近设备和数据源的位置。在定位服务中，边缘计算发挥着至关重要的作用，通过以下方式增强其准确性、实时性和可靠性：

1.实时数据处理

边缘服务器位于靠近终端设备的位置，可以实时处理位置数据。这消除了云端处理的延迟，实现了更快速、更实时的定位。例如，在车队管理系统中，边缘计算可以使车辆能够实时更新其位置，从而提高运营效率和安全性。

2.本地化位置信息

边缘设备可以存储和处理本地位置信息，从而减少了与云端通信的需要。这对于在互联网连接不稳定或成本高昂的区域非常有用，确保了定位服务在各种条件下的可用性。此外，本地化的位置信息可以提高隐私，因为数据不需发送到远程云服务器进行处理。

3.融合异构数据

边缘计算使定位服务能够融合来自不同来源的异构数据。例如，它可以将GPS信号与加速度计和陀螺仪数据相结合，以提供更精确和鲁棒的位置估计。这种数据融合在室内定位和复杂环境中尤为重要。

4.预测分析

边缘设备可以执行预测分析，以预测设备或对象的未来位置。这对于移动设备和自动驾驶汽车等应用非常有用，因为它们需要提前了解其位置，以便进行路径规划和决策制定。

5.增强隐私和安全

边缘计算还可以增强定位服务的隐私和安全性。通过将数据处理保留在边缘设备上，可以减少敏感位置信息的远程传输，从而降低数据泄露的风险。此外，边缘设备可以实施安全措施，例如加密和访问控制，以保护位置数据免受未经授权的访问。

应用场景

边缘计算在定位服务中的应用非常广泛，包括：

*室内定位：在室内环境中提供高精度的位置信息，用于导航、资产跟踪和安全应用。

*车队管理：实现车辆实时跟踪、路线优化和安全监测。

*自动驾驶汽车：提供精确和预测性的位置信息，以支持路径规划、自主导航和安全操作。

*移动设备跟踪：增强个人移动设备的位置精度，用于导航、位置共享和紧急服务。

*资产跟踪：跟踪和管理高价值资产，以防止盗窃、丢失和损坏。

*物联网设备位置：为物联网设备提供位置感知能力，用于远程监控、数据分析和基于位置的自动化。

优势和缺点

优势：

*实时性

*低延迟

*本地化位置信息

*异构数据融合

*预测分析

*增强隐私和安全性

缺点：

*资源受限

*处理能力有限

*存储容量较小

*部署和维护成本较高

结论

边缘计算在定位服务中发挥着变革性的作用，通过提供实时数据处理、本地化位置信息、异构数据融合、预测分析和增强的隐私和安全性，极大地提高了其准确性、实时性和可靠性。随着边缘计算技术的不断发展，我们预计它将继续在定位服务中发挥越来越重要的作用，为各种应用和行业带来新的可能性。第二部分边缘计算平台的架构与特点关键词关键要点主题名称：分布式架构

1.边缘计算平台采用分布式架构，将计算、存储和网络资源部署在靠近物联网设备和用户的边缘节点上。

2.分布式架构减少了数据的传输延迟，提高了实时响应能力，并增强了系统弹性。

3.由于边缘节点位于网络边缘，因此可以有效利用本地资源，降低云端计算的成本。

主题名称：微服务架构

基于边缘计算的定位服务

边缘计算平台的架构与特点

边缘计算平台架构

边缘计算平台一般采用分层架构，主要包括以下层次：

*感知层：负责采集来自传感器、物联网设备和其他智能设备的数据。

*边缘层：负责在靠近数据源的位置处理和分析数据，执行本地计算和存储。

*云层：提供集中式数据存储、处理和分析能力，用于支持复杂或高要求的应用。

边缘计算平台特点

边缘计算平台具有以下主要特点：

1.分布式：边缘计算平台部署在靠近数据源的位置，分布式部署可以减少数据传输延迟和成本。

2.实时性：边缘计算平台可以在本地处理数据，减少数据传输和处理延迟，实现实时响应。

3.低功耗：边缘计算平台通常使用低功耗设备，可以降低设备功耗和运营成本。

4.安全性：边缘计算平台通过加密、身份验证和其他安全措施保护数据和设备。

5.可扩展性：边缘计算平台可以根据需求轻松扩展或缩减，以满足不同的应用场景。

6.云集成：边缘计算平台可以与云平台集成，提供混合计算和存储解决方案，充分利用边缘和云的优势。

7.标准化：边缘计算平台遵循行业标准，确保互操作性和可移植性，促进不同厂商设备和应用的集成。

8.开放性：边缘计算平台通常是开放的，允许开发者开发和部署自己的应用，促进创新和生态系统发展。

边缘计算平台应用于定位服务

边缘计算平台可以显著增强定位服务的性能和可靠性。具体而言：

*实时性：边缘计算平台可以在本地处理传感器数据，实现实时定位，满足位置感知应用对低延迟的要求。

*准确性：通过融合来自多个传感器和数据源的数据，边缘计算平台可以提高定位精度，即使在具有挑战性的环境中也能提供准确的位置信息。

*可靠性：边缘计算平台提供冗余和容错能力，即使在网络连接中断或其他故障的情况下也能确保定位服务的连续性。

*低成本：通过在边缘处理数据，边缘计算平台可以减少数据传输成本和云计算费用。

*隐私保护：边缘计算平台可以将敏感位置数据保存在本地，并通过匿名化等技术保护用户隐私。

结论

边缘计算平台为定位服务提供了新的机遇，通过充分利用其分布式、实时、低功耗、安全、可扩展、云集成、标准化和开放的特点，边缘计算平台可以显著提高定位服务的性能、可靠性和成本效益。随着边缘计算技术的发展，基于边缘计算的定位服务将继续蓬勃发展，为各种应用场景提供创新和强大的定位解决方案。第三部分基于边缘计算的实时定位算法关键词关键要点位置估计与融合

1.利用边缘节点的传感器和数据，通过算法处理和融合，估计目标物体的精确位置。

2.融合多种位置源（如蓝牙、Wi-Fi、惯性传感器）的数据，增强定位精度和鲁棒性。

3.考虑环境因素（如多径、干扰等）的影响，优化位置估计算法的性能。

数据采集与共享

1.利用边缘设备采集位置相关数据，如蓝牙信标信号、Wi-Fi探测结果、IMU数据等。

2.建立边缘节点之间的协作机制，共享位置数据以扩大定位覆盖范围。

3.确保数据采集和共享的安全性，防止非法访问和数据泄露。

算法优化与自适应

1.针对不同的定位场景和环境，优化定位算法的效率和精度。

2.采用自适应算法，动态调整定位策略以适应环境变化（如人员流动、障碍物移动）。

3.利用机器学习技术，训练定位模型并提高算法的泛化能力。

定位服务部署与管理

1.设计和部署边缘计算平台，为定位服务提供计算和存储资源。

2.建立边缘节点的管理系统，监控节点状态、管理软件更新和进行故障恢复。

3.提供用户界面和API，方便用户访问和使用定位服务。

应用场景与展望

1.工业制造：资产跟踪、人员定位，提高生产效率和安全性。

2.智慧城市：交通管理、人员疏散，优化城市服务和应对突发事件。

3.室内导航：购物中心、机场、博物馆，提供无缝的室内导航体验。

安全与隐私

1.保护用户位置数据隐私，防止未经授权的访问和跟踪。

2.采用加密技术和安全协议，确保数据传输和存储的安全。

3.符合相关法律法规，遵守数据保护原则。基于边缘计算的实时定位算法

传统的定位算法通常在云端进行数据处理，存在高延迟和低效率的问题。基于边缘计算的实时定位算法通过将计算任务下沉到边缘节点，可以有效降低延迟并提高定位精度。

1.架构

基于边缘计算的实时定位算法架构typically包括以下组件：

*边缘节点：负责收集和处理传感器数据，并执行定位算法。

*云服务器：用于存储历史数据和管理系统。

*设备：配备传感器（如Wi-Fi、蓝牙和GPS）的移动设备或物联网设备。

2.数据采集

边缘节点从设备收集各种传感器数据，包括：

*Wi-Fi接收信号强度(RSSI)

*蓝牙低能耗(BLE)接收信号强度

*地磁计数据

*加速度计数据

3.数据处理

边缘节点使用各种数据处理技术来提取有用的特征，包括：

*特征工程：将原始数据转换为适合定位算法的特征。

*特征选择：选择与定位精度高度相关的特征。

*降噪：消除传感器数据中的噪声和异常值。

4.定位算法

边缘节点使用以下定位算法来估计设备位置：

*指纹定位：基于预先收集的指纹数据库，使用K最近邻(KNN)或支持向量机(SVM)等机器学习算法。

*三边测量：使用RSSI或BLE信号强度，并假设信号传播模型，从而估计设备与已知位置的基站之间的距离。

*扩展卡尔曼滤波(EKF)：使用传感器数据（例如加速度计和陀螺仪）和定位算法的先验估计来跟踪设备位置。

5.优化

为了提高定位精度，边缘节点可以使用各种优化技术，包括：

*加权融合：根据每个算法的可靠性，将不同定位算法的结果加权融合。

*Kalman滤波：融合来自不同传感器和时间的测量值，以提供更平滑和准确的位置估计。

*粒子滤波：使用粒子群来估计设备位置的后验概率分布。

6.评估

基于边缘计算的实时定位算法的性能通常使用以下指标进行评估：

*定位精度：估计位置与实际位置之间的平均误差。

*准确度：定位精度在特定误差阈值之内的百分比。

*鲁棒性：算法在不同环境条件和干扰源下的稳定性。

7.应用

基于边缘计算的实时定位算法具有广泛的应用，包括：

*室内导航：商场、机场和博物馆等人员密集场所。

*资产跟踪：仓储、物流和制造业中的物体跟踪。

*人员定位：医院、疗养院和老年人护理设施中的患者或居民跟踪。

8.优势

与传统的基于云的定位算法相比，基于边缘计算的实时定位算法具有以下优势：

*低延迟：数据处理在边缘节点进行，消除了与云服务器通信的延迟。

*高效率：边缘节点减少了传输到云服务器的数据量，从而降低了网络开销。

*增强隐私：敏感传感器数据仅存储在边缘节点上，从而降低了隐私风险。

*可扩展性：边缘计算架构易于扩展，可以适应更大规模的部署。

9.挑战

基于边缘计算的实时定位算法也面临一些挑战，包括：

*计算资源受限：边缘节点的计算能力可能有限，尤其是在处理复杂算法时。

*网络连接：边缘节点可能与云服务器的网络连接不稳定或不可用。

*数据安全性：边缘节点容易受到网络攻击和数据泄露，需要采取适当的安全措施。第四部分边缘计算环境下的定位精度评估关键词关键要点【定位精度模型评估】：

1.分析基于边缘计算的定位服务系统中的定位精度模型，评估其在不同场景和条件下的性能。

2.考察模型对测量噪声、环境干扰和设备差异的鲁棒性，并提出提高定位精度的优化策略。

3.评估模型在实际应用中的有效性和可靠性，并探索其在不同行业和应用场景中的适用性。

【基于传感器融合的定位技术】：

基于边缘计算的定位服务

边缘计算环境下的定位精度评估

引言

定位服务在各种应用中至关重要，例如导航、资产追踪和基于位置的服务。随着边缘计算的兴起，定位服务有可能通过在靠近数据源的边缘设备上处理数据来提高精度和效率。然而，在边缘计算环境中评估定位精度至关重要。

评估方法

评估边缘计算环境中定位精度的常用方法包括：

*真实定位数据：收集真实世界的定位数据，例如来自GNSS接收器或惯性导航系统（INS）。

*模拟数据：生成模拟定位数据，以模拟不同条件下的定位精度。

*参考定位系统：使用高精度定位系统（例如RTKGNSS）作为参考，来评估边缘设备定位的准确性。

影响因素

影响边缘计算环境中定位精度的因素包括：

*计算资源：边缘设备上的计算能力决定了可以处理的数据量和复杂算法的数量。

*通信延迟：与云服务器通信的延迟会影响数据传输时间和定位结果的及时性。

*传感器质量：边缘设备上的传感器（例如GNSS接收器、IMU）的质量会影响原始定位数据的准确性。

*定位算法：用于处理定位数据的算法的效率和鲁棒性会影响最终定位精度。

评估指标

用于评估定位精度的指标包括：

*平均绝对误差（MAE）：真实定位与估计定位之间的平均差异。

*均方根误差（RMSE）：真实定位与估计定位之间的均方根差异。

*定位成功率：定位结果在可接受的误差范围内出现的频率。

数据分析

收集定位数据后，可以进行数据分析以评估定位精度。分析可以包括：

*统计分析：计算MAE、RMSE和定位成功率等指标。

*趋势分析：确定定位精度随时间、条件或算法变化的趋势。

*异常值检测：识别明显偏离预期值的定位结果。

结论

在边缘计算环境中评估定位精度是确保定位服务可靠性至关重要的一步。通过采用真实定位数据、模拟数据和参考定位系统等评估方法，并考虑影响因素和评估指标，可以全面评估定位精度，并采取必要的措施来优化边缘计算定位服务的性能。第五部分边缘计算与室内定位融合应用关键词关键要点【边缘计算赋能下室内定位的演进趋势】

1.利用边缘计算的低延迟、高带宽优势，实现室内高精度定位，突破传统定位技术的局限性。

2.采用分布式边缘计算架构，将定位计算任务分发至靠近终端设备的边缘节点，有效减少数据传输延迟。

3.融合人工智能算法，构建自适应定位模型，在不同室内环境下实现精准定位和无缝漫游。

【室内定位技术与边缘计算融合应用】

边缘计算与室内定位融合应用

引言

室内定位服务在各种应用中至关重要，包括资产跟踪、人员定位和导航。传统基于卫星的定位系统在室内环境中性能不佳，因为它们受到建筑物墙壁和天花板的阻挡。边缘计算提供了一种通过在网络边缘部署低延迟、高带宽计算资源来克服这些限制的方法，从而改善室内定位服务的性能和准确性。

边缘计算与室内定位技术的整合

边缘计算设备部署在靠近室内环境边缘的位置，通常位于网关、路由器或智能设备中。这些设备托管着室内定位技术，例如：

*蓝牙低能耗(BLE)：BLE信标放置在室内，用户设备通过蓝牙与它们通信以确定位置。

*Wi-Fi指纹映射：通过分析Wi-Fi信号强度和访问点位置信息来确定位置。

*超宽带(UWB)：UWB技术使用高频无线电波来实现高精度定位。

应用场景

边缘计算与室内定位的融合在以下应用场景中尤为有用：

*资产跟踪：在仓库、医院和零售店等环境中跟踪昂贵资产和设备。

*人员定位：在医院、养老院和购物中心等环境中定位人员，以确保安全和提供个性化服务。

*无障碍导航：为视障或行动不便的人提供室内导航，帮助他们独立移动。

*零售分析：通过跟踪客户在商店内的移动来收集有关客户行为和偏好的数据。

*紧急响应：在紧急情况下，快速、准确地定位人员和资产。

优势

边缘计算与室内定位融合提供了以下优势：

*降低延迟：边缘设备的接近性减少了定位数据的传输延迟，从而提高了定位服务的响应性和准确性。

*提高准确性：边缘设备可以利用来自传感器和其他数据源的本地数据来增强定位算法，从而提高位置估计的准确性。

*提高效率：通过在边缘处理定位数据，减少了对云端的依赖，从而提高了系统效率和可扩展性。

*降低成本：边缘计算设备通常比传统的定位基础设施更具成本效益，从而降低了总体部署成本。

*增强安全性和隐私性：本地处理定位数据可以通过减少传输和存储的数据量来增强安全性和隐私性。

挑战与未来方向

尽管有这些优势，但边缘计算与室内定位的融合也面临一些挑战，包括：

*设备和技术多样性：不同供应商的边缘设备和定位技术可能存在互操作性问题。

*环境影响：室内环境的反射和干扰会影响定位信号的传播和准确性。

*缺乏标准化：室内定位行业尚未标准化，这阻碍了不同解决方案的集成和互操作性。

未来的研究方向包括：

*开发新的定位算法和融合技术，以提高准确性和降低延迟。

*研究边缘设备的优化放置，以最大程度地减少环境影响。

*制定行业标准，以促进不同解决方案之间的互操作性。

*探索边缘计算在特定应用领域，例如医疗保健、制造和物流中的新兴应用。

结论

边缘计算与室内定位的融合解锁了新的可能性，为各种应用提供了更准确、更响应的定位服务。通过克服传统定位系统的限制，这种融合为资产跟踪、人员定位和导航等领域带来了变革。随着该技术领域的持续发展和成熟，我们预计未来几年边缘计算在室内定位中的应用将继续蓬勃发展。第六部分边缘计算在低功耗定位中的优化关键词关键要点边缘节点的轻量化定位算法

1.探索基于机器学习的轻量化定位模型，减少算法复杂度和对边缘节点资源的消耗。

2.优化数据预处理和特征提取过程，提高算法效率，降低边缘节点的运算负荷。

3.采用分布式定位算法，将定位计算任务分配给多个边缘节点协同完成，降低单个边缘节点的负担。

边缘缓存管理策略

1.研究基于时空特性的缓存管理策略，预测定位服务的时空需求，提高缓存命中率。

2.优化缓存大小和失效时间，在保证定位服务质量的前提下，减少边缘节点的缓存空间占用。

3.探索边缘网络协同缓存机制，联合不同边缘节点的缓存资源，提升定位服务效率。

低功耗定位传感器融合

1.集成多种低功耗定位传感器，如Wi-Fi、蓝牙、惯性传感器等，协同提升定位精度。

2.优化传感器数据融合算法，降低不同传感器数据之间的冗余信息，提高定位算法的鲁棒性。

3.探索自适应传感器管理策略，根据定位环境和用户需求动态调整传感器使用方式，降低功耗。

边缘协作定位

1.建立边缘节点之间的协作定位网络，相互共享定位信息和计算资源。

2.优化协作定位算法，提升定位精度，同时降低边缘节点的计算负荷。

3.探索基于区块链技术的边缘协作定位机制，保障定位数据的安全性和可靠性。

基于深度学习的定位模型

1.利用深度学习的强大特征提取能力，构建高精度定位模型。

2.探索轻量化深度学习模型，满足边缘节点的资源限制，同时保持较高的定位精度。

3.引入多模态数据，融合来自不同传感器和源的数据，增强定位模型的鲁棒性和泛化能力。

边缘计算与云计算协同定位

1.构建边缘云协同定位框架，将边缘计算的实时性与云计算的强大计算能力相结合。

2.优化边缘云数据传输机制，降低数据传输时延，保证定位服务的实时性。

3.探索边缘云协同定位算法，分担边缘计算和云计算的定位计算任务，提升整体定位性能。边缘计算在低功耗定位中的优化

边缘计算通过将计算和存储功能部署在靠近设备的位置，消除了云端的通信延迟。这种方法对于低功耗定位至关重要，因为低功耗设备对能耗非常敏感，并且需要在低延迟的情况下运行。

能量消耗优化

边缘计算可通过以下方式优化低功耗定位的能量消耗：

*减少通信开销：边缘计算将处理和存储功能移至靠近设备的位置，减少了与云端服务器的通信量。这可以显着降低设备的能耗，特别是对于需要频繁与云端交互的定位应用程序。

*设备休眠：当设备处于非活动状态时，边缘计算可以通过使设备进入休眠模式来进一步节省能量。边缘设备可以在设备活动时立即唤醒设备，从而实现无缝过渡。

*本地处理：边缘计算支持本地数据处理，而不是将所有数据传输到云端。这减少了数据传输的能耗，并使设备能够在更短的时间内做出决策。

延迟优化

边缘计算通过减少通信延迟，提高了低功耗定位的性能：

*本地决策：边缘设备可以根据本地存储的数据和传感器输入做出决策，而无需等待云端的响应。这可以大大降低定位延迟，特别是在网络连接受限或不稳定的情况下。

*并行处理：边缘计算平台支持并行处理，允许多个任务同时运行。这可以加速定位算法的执行，进一步降低延迟。

*边缘缓存：边缘设备可以缓存来自云端的常用数据和服务。这可以减少每次定位查询的通信量和延迟，从而提高整体系统响应能力。

精度优化

边缘计算还可以通过以下方式优化低功耗定位的精度：

*传感器融合：边缘设备可以收集来自各种传感器的原始数据，例如加速计、陀螺仪和磁力计。边缘计算平台可以融合这些数据，创建更准确的定位估计。

*定位模型定制：边缘计算环境允许对定位模型进行定制，以适应特定部署环境。这可以提高特定场景的定位精度，例如室内或室外环境。

*实时校准：边缘设备可以执行实时校准，以补偿漂移和其他定位误差源。这可以确保在整个定位会话期间保持高精度。

其他优势

除了能量消耗、延迟和精度优化之外，边缘计算在低功耗定位中还提供了其他优势：

*隐私保护：边缘计算允许在本地处理敏感的定位数据，减少了与云端共享数据的需要。这可以提高用户的隐私。

*可靠性：边缘计算可以提高定位系统的可靠性，即使在网络连接中断的情况下也能提供准确定位。

*可扩展性：边缘计算平台可以轻松扩展，以支持越来越多的定位设备和应用程序。

结论

边缘计算在低功耗定位中发挥着至关重要的作用，通过优化能量消耗、延迟、精度和其他关键因素，从而提高其效率和性能。随着边缘计算技术的不断发展，我们预计将在低功耗定位领域看到进一步的创新和进步。第七部分边缘计算与定位数据安全保障边缘计算与定位数据安全保障

随着边缘计算技术的不断发展，其在定位服务中的应用也越来越广泛。然而，边缘计算环境下，定位数据面临着诸多安全风险。

定位数据安全面临的风险

边缘计算环境中，定位数据安全面临着以下主要风险：

*数据篡改和伪造：攻击者可以通过篡改或伪造边缘节点上的定位数据来误导定位服务。

*数据窃取和泄露：边缘节点可能成为攻击者窃取和泄露定位数据的目标。

*隐私泄露：定位数据包含个人隐私信息，如果泄露，可能会导致个人信息泄露和身份盗用。

*恶意跟踪和监视：攻击者可以利用定位数据对个人进行恶意跟踪和监视，侵犯其个人自由。

安全保障措施

为了应对这些安全风险，在边缘计算环境中实施定位数据安全保障措施至关重要。以下是一些常见的安全保障措施：

*数据加密：对定位数据进行加密，防止未经授权的访问和窃取。

*数据匿名化：删除或掩盖定位数据中的个人身份信息，保护个人隐私。

*数据访问控制：限制对定位数据的访问，仅授权给经过身份验证的用户和设备。

*数据完整性保护：确保定位数据的完整性和真实性，防止数据篡改和伪造。

*入侵检测和防护系统：部署入侵检测和防护系统来检测和阻止针对边缘节点的恶意攻击。

*安全通信协议：使用安全的通信协议，例如TLS/SSL，来保护定位数据在传输过程中的安全。

*云-边缘协同安全：与云平台协同实施安全措施，建立全面且多层次的定位数据安全保障体系。

数据安全保障的挑战

在边缘计算环境中实施定位数据安全保障面临着以下挑战：

*资源受限：边缘节点通常资源受限，实施安全措施可能会影响其性能。

*异构性：边缘计算环境中部署着不同类型的设备，安全保障措施需要适应不同的硬件和软件平台。

*实时性要求：定位服务需要实时性，安全保障措施不能影响定位数据的时效性。

*隐私保护与实用性之间的平衡：安全保障措施需要在保护隐私和保持定位服务的可用性之间取得平衡。

未来研究方向

未来在边缘计算定位数据安全保障方面需要重点研究以下方向：

*轻量级安全算法：开发适用于资源受限边缘节点的轻量级安全算法。

*异构环境下的安全协同：研究在异构边缘计算环境中实现安全协同的机制。

*实时安全保障：探索实时安全保障技术，保障定位服务的可靠性和可用性。

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