移动点对象HR索引及反向最近邻查询

在此提出了一种基于速度分布的HR树索引结构,首先在速度域中对移动对象集进行规则划分,根据速度标量大小将移动对象划分到不同的速度树中,每棵速度树中移动对象具有相近的速度;对每棵速度树中的移动对象,则利用时间间隔进行划分。HR树索引增加了两个分别建于叶节点和根节点之上的Hash辅助索引结构,并基于HR树提出了反向最近邻查询算法,具有很好的动态更新性能和并发性。实验结果与分析表明,基于HR树索引的反向最近邻查询算法具有良好的更新及查询性能,优于通用的TPR树索引。     

移动对象反向最近邻查询技术研究

提出一种基于自调节网格索引的反向最近邻查询(RNNQ)算法,将空间划分为大小相等的网格单元,每个单元作为一个桶存储移动对象,采用基于桶内对象数目和网格几何特征的剪枝策略减少反向最近邻查询所需访问的节点。查询点周围单元桶内对象过多时进行二次网格划分,减小节点访问代价。实验结果表明,该算法具有良好的查询性能,优于基于TPR树索引的RNNQ算法。     

基于速度分布的移动对象混合索引方法

TPR*树是目前广泛使用的移动对象当前及未来位置预测索引技术,但是其频繁更新及查询性能随着时间变化而急遽下降.文中提出了一种基于速度分布的移动对象混合索引HVTPR树,综合考虑移动对象在速度域和空间域中的分布,首先在速度域中对移动对象集进行规则划分,根据速度矢量大小将移动对象映射到不同的速度桶,每个速度桶中移动对象具有相近的速度矢量;对每个速度桶中的移动对象,则利用TPR树进行索引.HVTPR树索引增加了一个建于移动对象标识上的Hash辅助索引结构,并采用增强的自底向上更新(EBUU)算法以提高其频繁更新性能,具有很好的动态更新性能和并发性.实验表明,采用EBUU算法的HVTPR树索引动态更新及查询性能优于TPR*树等通用索引技术.     

基于VAR树的反向最近邻查询技术的研究

在空间数据库中,反向最近邻查询技术是最重要的查询技术之一,它是在最近邻查询技术的基础上提出的,如何有效地实现反向最近邻查询一直是人们研究的热点.以往都是基于类似R树索引结构的查询,在高维的情况下,使查询的速度急剧下降,形成"维数灾难".因此引用了一种新的索引结构--VAR树,并对VAR树进行了改进,引进了性能优越的SR树,并给出了基于这种索引结构的最近邻和反最近邻查询的算法.经实验验证基于VAR树的反向最近邻查询算法,在高维空间中的查询效率有了较大的提高.     

移动对象的动态反向最近邻查询技术

为了处理移动对象的动态反向最近邻,对时空动态反向最近邻查询问题进行形式化的定义,利用时空距离函数及限界区域等概念给出计算移动对象的动态反向最近邻的定理与算法,提出移动查询点的动态最近邻的全域查询及局域查询的方法,利用动态检测圆及时空距离函数进行动态反向最近邻的查询判断,其计算量可减少40%~60%。构建新的时空索引结构——TPRDNN树,给出操作TPRDNN树的查询算法。     

面向移动对象的高效预测范围聚集查询方法

预测范围聚集查询是移动对象数据库中重要的查询类型之一.提出了一种PRA树高效预测范围聚集查询索引,对速度域进行规则划分,根据速度矢量大小将移动对象映射到不同的速度桶中,针对每个速度桶,提出了一种聚集TPR树索引,通过在TPR树中间节点中加入聚集信息以减少预测范围聚集查询所需要的节点访问代价.PRA树索引增加了一个建于叶节点之上的Hash辅助索引结构,并采用自底向上的删除搜索算法,具有很好的动态性能和并发性.提出了一种增强预测范围聚集查询EPRA算法,采用更精确的剪枝搜索准则,减少了查询所需要访问的节点代价.实验结果与分析表明,基于PRA树索引的EPRA查询算法具有良好的查询性能,优于通用的TPR*树索引.     

移动对象的动态反向k最近邻研究

反向最近邻查询是空间数据库中最重要的算法之一。传统的反向最近邻查询方法主要是针对静态对象的查询,随着无线通讯和定位技术的快速发展,移动对象发出的查询请求成为新的研究热点。该文将TPR-tree作为算法的索引结构,并提出了基于矩形框的对角线的修剪策略,将半平面修剪策略进行改进,给出了移动对象的动态反向k最近邻的查询方案。     

移动对象数据库预测范围聚集查询技术研究

针对预测范围聚集查询处理技术，提出了一种面向移动对象的聚集TPR树索引。聚集TPR树索引在TPR树中间节点中加入移动对象聚集信息以减少预测范围聚集查询所需要的节点访问代价。并增加了一个建于移动对象标识上的哈希辅助索引结构以支持自底向上的删除搜索算法，具有很好的动态更新性能和并发性。提出了一种EPRA查询算法，采用更精确的剪枝搜索准则，大大减少了查询所需要访问的磁盘节点，具有良好的查询性能。     

一种基于移动对象的动态反向最近邻的算法

随着无线通讯技术的发展,移动对象的查询有广阔的应用空间.针对现有反向最近邻算法很多都是基于静态对象的情况,提出了一种新的基于移动对象的反向最近邻的算法--以TPR-tree为索引结构,对原有的半平面修剪策略进行了改进,使其性能优化,并采用过滤验证这两个处理步骤来获取移动查询点的反向最近邻,实现了移动对象的动态反向最近邻的查询.     

基于Voronoi划分的位置数据KNN查询处理方法

K最近邻(KNN)查询是空间数据查询研究的重要内容。目前的KNN查询方法在处理大规模的位置数据时,存在着更新和查找失衡的问题,导致查询效率较低。因此,提出基于Voronoi划分的位置数据KNN查询处理方法。首先,创建了一个二级空间索引结构——VRI,包含VHash和VR树两部分。一级索引结构VHash表示Voronoi图的直邻;二级索引结构VR树,按照各Voronoi单元所在的最小矩形区域的重叠面积,自下而上地生成对应的R树。其次,基于VRI索引结构提出了位置数据的KNN查询算法及动态维护算法,在KNN查询方法中,采用VR树进行定位,VHash查找K近邻,能够有效地对查询点定位,查找速度快。再次,针对数据更新的情况,索引结构也能够及时更新,在更新的时间段内,对于位置数据随时间变化的KNN查询,提出了利用记录表进行有效查询的方法。最后,实验表明,提出的基于Voronoi划分的空间索引结构和其对应的KNN查询算法均具有较好的性能和适应性。     

支持频繁更新的移动对象混合索引方法

TPR-tree是目前广泛使用的移动对象当前及未来位置索引技术,但是其频繁更新性能低下.通过在TPR-tree上增加一个指向索引树中间节点的直接访问表（direct-access table）内存结构和建于叶节点之上的Hash辅助索引结构,提出了一种支持频繁更新的移动对象混合索引HTPR-tree,并提出了基于HTPR-tree的扩展自底向上（EBUU）更新算法.性能分析和实验表明,采用EBUU算法的HTPRtree动态更新性能大大高于TPR^＊-tree等索引,而查询性能仅仅稍逊.     

路网中速度不确定移动对象的k近邻查询

目前在基于道路网的移动对象的各类查询研究中,大多都是在假定移动对象速度固定不变的基础上进行的.而实际上因为外界环境和自身情况等不确定性因素的影响,对象的速度可能会发生变化.基于此,本文提出一种基于路网的速度不确定的移动对象的k近邻查询处理方法.在查询时刻根据查询点位置执行查询操作,得到构成查询点k近邻的候选对象集合,再根据概率计算方法得到结果集及其概率.实验结果表明本文所提方法是有效的.     

频繁更新移动对象的索引方法

在时空数据库中,频繁更新会导致TPR树更新与查询性能下降。针对该问题,提出MAH—TPR索引方法,分别对预处理过程、索引结构及更新算法进行优化。在构建索引及更新操作时,通过使用空间聚类来减少节点间空间区域的交叠几率。引入基于磁盘的Hash辅助存储结构,在直接访问叶节点的基础上进一步减少磁盘I／O的操作。引入基于内存的移动对象辅助存储结构,用于存储发出频繁更新请求,以避免主索引结构节点的合并和分裂。实验结果表明,MAH—TPR索引方法的查询性能优于HTPR方法和LGU方法,更新性能优于HTPR索引方法。     

时空数据库中多个最近邻对象的查询算法

在时空数据库中，最近邻查询用于对某个查询对象，在被查询对象中找出离它最近的一个或多个对象。该文在TPR树这一时空索引的基础上，提出了一种高效的最近邻查询算法，能够支持移动对象的多个最近邻对象的查询，并在性能上也有所提高。     

An adaptive updating protocol for reducing moving object database workload

In the last decade, spatio-temporal database research focuses on the design of effective and efficient indexing structures in support of location-based queries such as predictive range queries and nearest neighbor queries. While a variety of indexing techniques have been proposed to accelerate the processing of updates and queries, not much attention has been paid to the updating protocol, which is another important factor affecting the system performance. In this paper, we propose a generic and adaptive updating protocol for moving object databases with less number of updates between objects and the database server, thereby reducing the overall workload of the system. In contrast to the approach adopted by most conventional moving object database systems where the exact locations and velocities last disclosed are used to predict their motions, we propose the concept of Spatio-temporal safe region to approximate possible future locations. Spatio-temporal safe regions provide larger space of tolerance for moving objects, freeing them from location and velocity updates as long as the errors remain predictable in the database. To answer predictive queries accurately, the server is allowed to probe the latest status of objects when their safe regions are inadequate in returning the exact query results. Spatio-temporal safe regions are calculated and optimized by the database server with two contradictory objectives: reducing update workload while guaranteeing query accuracy and efficiency. To achieve this, we propose a cost model that estimates the composition of active and passive updates based on historical motion records and query distribution. More system performance improvements can be obtained by cutting more updates from the clients, when the users of system are comfortable with incomplete but accuracy bounded query results. We have conducted extensive experiments to evaluate our proposal on a variety of popular indexing structures. The results confirm the viability, robustness, accuracy and efficiency of our proposed protocol.     

A threshold-based algorithm for continuous monitoring of k nearest neighbors

Assume a set of moving objects and a central server that monitors their positions over time, while processing continuous nearest neighbor queries from geographically distributed clients. In order to always report up-to-date results, the server could constantly obtain the most recent position of all objects. However, this naive solution requires the transmission of a large number of rapid data streams corresponding to location updates. Intuitively, current information is necessary only for objects that may influence some query result (i.e., they may be included in the nearest neighbor set of some client). Motivated by this observation, we present a threshold-based algorithm for the continuous monitoring of nearest neighbors that minimizes the communication overhead between the server and the data objects. The proposed method can be used with multiple, static, or moving queries, for any distance definition, and does not require additional knowledge (e.g., velocity vectors) besides object locations.     

Nearest and reverse nearest neighbor queries for moving objects

With the continued proliferation of wireless communications and advances in positioning technologies, algorithms for efficiently answering queries about large populations of moving objects are gaining interest. This paper proposes algorithms for k nearest and reverse k nearest neighbor queries on the current and anticipated future positions of points moving continuously in the plane. The former type of query returns k objects nearest to a query object for each time point during a time interval, while the latter returns the objects that have a specified query object as one of their k closest neighbors, again for each time point during a time interval. In addition, algorithms for so-called persistent and continuous variants of these queries are provided. The algorithms are based on the indexing of object positions represented as linear functions of time. The results of empirical performance experiments are reported.