1.一种基于差分隐私的保服务质量的位置隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤；

(1)设定用户保服务质量所允许的最大位置偏离距离值dQ；

(2)根据用户所需服务质量设定值，确定对用户位置信息进行拉普拉斯加噪的尺度参数b的上界值；

(3)设定用户保位置隐私所需的最小位置偏离距离值dP；

(4)根据用户所需位置隐私设定值，确定对用户位置信息进行拉普拉斯加噪的尺度参数b的下界值；

(5)用户选取(2)和(4)中获取的上界和下界范围内的噪声参数值b，对真实位置信息加入该参数下的拉普拉斯噪声，并发布伪位置信息；

所述步骤(2)中，计算方法如下：

(2.1)分别从两个维度对用户真实位置(x0,y0)加入拉普拉斯分布的噪声，其中x0为经度信息，y0为纬度信息，向真实经度位置x0中加入拉普拉斯分布的噪声Δx，得到用户发布的伪经度位置x，即x＝x0+Δx

拉普拉斯分布的概率密度函数公式为：

对其求积分，得到了对应拉普拉斯分布的累积分布函数：其中x为一维位置信息，表示发布的伪经度位置信息，μ为期望，表示真实的位置信息，μ＝x0，表示真实经度位置信息，b是拉普拉斯分布的尺度参数，b＞0；

拉普拉斯分布函数满足对称性且类似于正态分布，故根据正态分布的“3σ”原则同理求得拉普拉斯分布的概率区间分布，令μ＝x0，用户加噪位置x在区间[x0+b*ln(0.02)，x0‑b*ln(0.02)]内的取值概率为98％，此时，Δx＝x‑x0，Δx∈[b*ln(0.02)，‑b*ln(0.02)]Δxmax＝‑b*ln(0.02)

(2.2)同理，向真实纬度位置y0中加入拉普拉斯分布的噪声Δy，得到用户发布的伪经度位置y，即y＝y0+Δy

通过拉普拉斯分布的概率密度函数和累积分布函数的公式，令式中μ＝y0，加噪位置y在区间[y0+b*ln(0.02)，y0‑b*ln(0.02)]内的取值概率为98％，得到，Δy＝y‑y0，Δy∈[b*ln(0.02)，‑b*ln(0.02)]Δymax＝‑b*ln(0.02)

(2.3)将加噪后得到的伪位置(x,y)与真实位置(x0,y0)做欧氏距离运算，得到位置偏离距离，令最大位置偏离不超过服务质量设定值dQ，即即，令 化简得， 得到噪声参数b的上界值

为 即当b≤bmax时，保证所发布的伪位置与真实位置的偏离距离以98％的概率不超过dQ；

所述步骤(4)中，计算方法如下：

(4.1)针对攻击者基于用户提供的伪位置(x,y)所得到的估计位置 将估计位置与真实位置(x0,y0)做欧氏距离运算，得到位置估计误差值，即位置偏离距离，令最小偏离位置不低于隐私保护设定值，即2

拉普拉斯分布方差为2b，攻击者对用户位置的无偏估计的均方根误差协方差估计位置与真实位置的距离为 且 故得到噪声参数b的下界值为 即当b≥bmin时，满足用户位置隐私保护的要求。