基于固定网络的移动对象轨迹查询

在基于固定网络的移动对象轨迹查询方面,现有的索引模型只能管理移动对象当前和过去或将来轨迹的查询,它们都不能同时实现移动对象的现在,过去和将来轨迹查询。本文在IMORS的索引结构基础上进行改进并提出了一种新的索引结构,它能实现基于固定网络的移动对象的全时态索引。     

一种基于概率模型的运动趋势查询处理

运动趋势的准确预测是实现移动对象数据库中各种预测性时空查询处理的基础.提出了一种基于概率模型的运动趋势查询及处理方法.该方法将移动对象未来可能出现的位置定义为一种随机变量.运动趋势查询的处理就是检索随机变量的概率密度函数集合并进行概率计算的过程.为了获得较为准确的概率密度函数集合,提出一种通过对大量历史轨迹随机抽样来估计概率密度函数的方法.还设计了一种能够有效存储概率密度函数和提高运动趋势查询处理效率的索引结构.实验结果表明,提出的方法能够有效支持运动趋势查询的处理并提高对移动对象运动趋势预测的准确性.     

基于轨迹不确定的移动对象的预测处理

针对带有不确定性移动对象的预测查询处理可利用不确定轨迹模型来实现的问题,本文首先结合了移动对象具有自身运动的确定性及外界影响的不确定性建立了一个新的不确定轨迹模型;其次,设计了一种新的可用于对不确定性移动对象预测查询处理的索引结构B-TPR树,这种结构利用了本文模型中提到的不确定性移动对象的轨迹在未来一段时间内分布于某个角度范围的思想,对移动对象进行规则划分,从而达到更好的索引不确定性移动对象,实现预测查询处理。     

移动对象流量查询方法研究

针对移动对象数据库中存储有移动对象运动状态信息的特点,提出了在移动对象数据库中实现基于道路网络的移动对象流量查询。首先,给出了利用直方图处理基于时间段的移动对象流量数据的方法;其次,基于FNR-Tree思想,提出了一个新的索引结构IFNR-Tree（Improved FNR-Tree）,该索引结构增加了hash表和网格结构能够对移动对象数目进行统计,从而可以实现移动对象的流量查询。     

一种索引移动对象过去、现在以及未来位置的方法

时空数据库的索引技术是时空数据库研究的主要问题之一.本文给出了一种采用B 树森林的形式索引线性运动的移动对象位置的索引结构,有效地对移动对象过去、现在以及未来位置的信息进行索引,并给出了基于此索引结构范围查询的算法.     

基于时空索引结构的移动对象将来时刻位置预测

重点集中在移动对象索引方法中的查询技术.首先,提出了一种混合树——PQR树用于受限移动对象的索引结构,然后利用指数平滑方法实现了将来时刻的查询.实验表明,该方法的查询效率优于目前最具代表性的时空索引结构——TPR树.     

移动点对象轨迹上k-最近邻查询

移动点对象轨迹上k-最近邻查询是时空数据库中重要的查询之一.在时间-距离空间基础上,提出监测第k个最近邻的方法,采取了速度更新预测策略及更新预留内存的自底向上更新的R-树索引结构.当移动对象的速度或路径发生改变时,把即将更新的位置信息先存储在内存更新列表中,后更新列表已达最大预设值时才去更新R-树索引结构.此方法有效减少了磁盘的访问次数,提高了查询的效率.     

一种基于公路网络的高效更新索引结构

减少动态更新代价是移动列象索引技术的一个关键问题。该文提出了一种基于磁盘的索引公路网络移动对象的索引结构,即基于网络移动对象延迟更新索引R树,通过引入组更新技术来减少平均更新代价,以及缓冲池技术来动态分配内存和磁盘空间,一定程度上解决了移动对象分布不均匀而带来的资源利用率低的问题。通过性能分析和实验结果表明算法在保证近似的查询性能的基础上具有明显低的更新代价。     

面向动态环境的移动对象自适应索引方法

为适应动态变化的应用环境,提高索引的综合性能,提出一种自适应的移动对象索引--STBx树.给出了STBx树的索引结构、更新算法和查询算法,并且在性能分析的基础上给出了STBx树进行自适应调节的方法.STBx树以自学习和自适应的运行,在不打断服务的情况下对自身的更新性能和查询性能进行调节,从而达到最佳的平稳的综合性能,以适应更新操作和查询操作的比例以及性能需求动态变化的环境.实验表明：STBx树在动态应用环境下能够实现自适应的调节,并提供优秀的综合性能,优于传统的TPR*树和Bx树.     

交通网络中移动对象定点CRNN查询算法

目的在交通网络中实现移动对象的定点CRNN查询监控,确定受到定点影响的移动对象集合.方法根据交通网络的特征,定义网络中RNN的概念,采用PMR四叉树来索引交通网络结构,利用监控树来简化对网络上移动对象的计算判断和监控.结果测试显示该算法能够针对现实交通网络,实现定点CRNN的查询监控.结论实验表明,在移动对象和查询数量增大时,该算法显示出较好的伸缩性.     

基于道路网络的移动对象全时态索引与查询

基于固定网络的移动对象索引MON树采用两层R树和一个散列表结构,该索引能有效地实现了对网络环境下的移动对象过去信息的索引与查询,但却不能实现对当前和将来信息的索引,针对这一问题,本文对MON树进行了扩展,使其能实现对移动对象过去、当前和将来信息的全时态索引,并在此基础上实施了范围查询。     

一种有效检索和更新移动对象的混合索引结构

由于无线通信技术持续不断的发展和基于定位服务的广泛应用,存储和处理移动对象数据变得尤为重要。提出了一种移动对象混合时空索引结构,即HTVKDB-tree,此索引结构在KDB-tree的基础上结合了直接存取移动对象位置的辅助索引结构。在结点中加入时间和速度参数,使其支持索引移动对象,并且索引结构能够支持未来的位置检索。此外,增加了一个指向中间结点访问表的主存结构以支持自底向上的更新算法以降低更新代价。     

A novel algorithm for SLAM in dynamic environments using landscape theory of aggregation

To tackle the problem of simultaneous localization and mapping(SLAM) in dynamic environments, a novel algorithm using landscape theory of aggregation is presented. By exploiting the coherent explanation how actors form alignments in a game provided by the landscape theory of aggregation, the algorithm is able to explicitly deal with the ever-changing relationship between the static objects and the moving objects without any prior models of the moving objects. The effectiveness of the method has been validated by experiments in two representative dynamic environments: the campus road and the urban road.     

基于DPB+-Tree的数据迁移策略研究

提出了一种适合于数据迁移、又能保证分布并行特性的树结构DPB+-Tree,讨论了基于DPB+-Tree的数据迁移策略,其中数据节点迁移采用分布式提交协议来保证原子性,索引重构通过对溢出链的hash重排来实现,迁移算法则通过设置负载系数的两个阈值来对负载倾斜进行判断。经模拟实验结果表明,该数据迁移策略能够有效改善系统的负载均衡和吞吐率特性。     

三维GIS中混合树空间索引结构的研究

目的在空间数据库应用中，解决随着数据量的增加，单一的空间索引结构制约检索性能的问题．方法提出一种三维GIS中基于八叉树和R＊树的混合树空间索引结构OR＊树。该结构在对三维索引空间进行八叉划分的基础上应用R＊树索引技术，将操作空间限定在某一特定的区域．结果实现了R＊树以及OR＊树的试验程序，并通过均匀分布的随机数据测试了不同层数OR＊树的空间开销与插入、删除、查找所访问的磁盘页数．结论试验数据分析表明，该方法有效降低了R＊树的插入、删除与查询操作的开销。数据量越大OR＊树的效率越高．     

视网膜神经元回路响应运动目标的生理学建模

根据模式动物蛙视网膜神经元的生理和信息通路结构，进行了运动目标动态响应的建模和仿真研究。在建立视网膜主要神经元模型的基础上，通过不同的选择和组合仿真来获得不同的输出，分析模式动物获取外界运动目标的信息整合和传输机制，以及由单一刺激因素引起的视觉系统对运动目标动态信息的获取处理和认知过程。研究神经元回路不同连接的动态处理机制，推测响应的认知结果，并与已有生理学数据相比较。结果表明，该视网膜神经元回路模型可以很好地完成对运动目标的检测。讨论了运动目标的检测机制和R3神经元方向选择性响应的形成原因，并分析了感受野时空特性对运动目标检测的影响。     

全局实例化的大规模数字孪生场景对象高效绘制方法

数字孪生城市场景中，传统的绘制方法难以生成大量静态、动态的绘制对象（例如路灯、移动车辆等）。通常做法是在每条样条线上生成多个独立的场景对象，这样就会造成整个场景中的每个对象都使用不同的网格体，随着绘制对象规模的不断增加，绘制调用(Draw Call，DC)会越来越高。本文提出了全局实例化的方法管理所有大规模场景对象的绘制，降低DC数量，提高绘制性能。首先，全局实例化整个场景中所布设样条线上相同的绘制对象，即场景中相同的绘制对象共享同一个网格体；其次，在每条样条线上以一定规则分配全局实例化对象的实例；最后，根据唯一标识符对更新样条线上的动态实例，可实现车辆的移动。针对传统方法、局部实例化方法、层级实例化方法和全局实例化方法分别根据车辆长度和样条线长度随机在29条样条线上生成605辆移动车辆，整体性能提升了28.4%；同时针对静态对象的绘制实验中将1976个路灯实例化前后DC数量进行了对比，实例化减少96%的DC数量。实验表明，采用全局实例化方法能够大幅减少DC数量，并且在实际数字孪生城市场景中能够提升28%左右整体绘制性能。因此，本文通过全局实例化的绘制方法能够提升30%左右的绘制性能，更好地满足数字孪生城市场景的应用要求。     

一种基于二维网格的自动视频对象分割及跟踪方法

提出了一种基于二维网格的自动视频对象分割及跟踪方法。该方法首先检测图像中的特征点，然后将特征点分为运动和静止两类，再提取、构造粗糙运动对象轮廓，再进一步得出较精确的运动对象边缘，最后跟踪分割出的运动对象，实验证实算法是有效的。