基于HBase的路网移动对象时空索引方法

在处理路网移动对象时,由于HBase只能采用key查询,不适用于移动对象的多维查询,导致HBase存在存储索引与查询效率不高的问题。针对此问题,在HBase存储结构的基础上设计并实现了一种高效的路网移动对象HBase索引框架（RM-HBase）。首先,对原生HBase索引框架的上层HMaster和下层HRegionServer进行改进,解决分布式集群数据的热点分布问题,提高空间数据的查询效率;其次,提出路网移动索引——RN-tree,解决空间划分中的"死空间"问题,同时提高空间中路段的查询效率;然后,基于上述对HBase的索引改进,分别设计了时空范围查询、时空K最近邻（KNN）查询和移动对象轨迹查询的查询算法;最后,实验选用了同样是基于HBase分布式数据库而提出的时空HBase索引（STEHIX）框架作为对比对象,分别从索引框架的性能和算法的查询效率两个方面对RM-HBase的性能进行分析。实验结果表明,所提的RM-HBase在数据的均衡分布性能和时空查询算法的查询性能方面都优于STEHIX框架,有助于提升海量路网移动对象数据的时空索引效率。     

基于路网的移动对象动态双层索引结构

为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询,亟需设计更加有效和高效的索引结构.当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性,对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少.针对已有方法的不足,提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree,对静态路网信息采用R~*-tree索引,对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引,设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理.成都市真实地图数据集上的实验结果表明:相比于经典的NDTRtree,DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39.1%,移动对象轨迹查询时间代价平均减少24.1%;相比于FNR-tree,DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31.6%.     

移动对象数据库中时空索引技术的研究

提出了基于移动对象运动轨迹的时空立方体模型,在该模型中,移动对象的运动轨迹按一定时间间隔划分,每段运动轨迹对应一个最小外接时空长方体,它是存储,访问的一个基本单位.基于该模型设计了相应的时空索引和时空查询算法.验证表明,模型在减少数据冗余和时空查询性能方面有较大提高.     

基于DR-tree的室内移动对象索引研究

对于移动对象历史轨迹索引,现有的方案绝大多数都基于室外空间,难以直接应用于室内空间中;同时,未将对象本身作为一个独立的维度加以索引,无法提供高效的对象轨迹查询方式。对此,提出了一个室内环境下的移动对象索引结构DR-tree来对移动数据的位置、时间、对象三个维度进行索引,并将位置维与对象维解耦,将三维索引转换为两个二维索引,同时给出查询优化方案。实验结果表明,与现有的室内环境下的索引方案RTR-tree相比,该结构不仅能够提供高效的时空查询,而且还能提供高效的对象轨迹查询。     

一种移动对象数据库全时态区域查询处理方法

全时态区域查询方法是可以同时支持对于移动对象过去、现在以及预测性未来信息区域查询处理的方法,是移动对象数据管理的一个重要方面.在移动对象数据库领域,大量技术被提出以支持历史信息查询或未来信息预测,但是缺乏对于全时态区域查询方法的研究.提出一个可以支持精确区域查询的移动对象全时态查询方法,并支持对于历史信息的轨迹查询.为提高查询效率,提出索引结构PPF-index.在PPF-index中,首先在移动对象信息到达时,利用提出的TB_TPR-tree结构来索引移动对象现在以及预测性未来信息;其次,历史轨迹信息经过轨迹切分后利用3D R-tree进行索引;最后,提出基于PPF-index索引结构的全时态区域查询算法.全时态区域查询算法中的时间范围不同,需要访问的索引结构也不同.实验结果表明,PPF-index可以高效支持全时态查询,并具有很高的更新效率.     

一种混合的时空数据库索引机制

近年来，时空数据库的应用得到迅速发展，在动态时空环境里，维持持续移动对象的位置信息是一个挑战。本文提出了一种新的索引机制，采用两种不同类型的索引结构，一种索引移动对象历史轨迹，一种能够有效地索引移动对象现在、最近、将来的位置信息，而且随着时间的推移，能够将两种索引结构内容快速过渡。在实现移动对象历史轨迹的完整或局部的有效查询的同时，又保证了移动轨迹的空间紧密性。     

一种基于 R* -tree的时空索引

时空数据是一种特殊的多维数据，其每一数据项的时间戳值是单调递增的。3D R-tree把时间看作为空间的另一维，然后利用R-tree进行空间索引，查询效率比较低而且只能处理离线数据。而HR-tree将时间维孤立出来，同时保存每一时间戳的空间数据，查询效率较高但是空间开销大。该文提出了一种基于R*-tree算法的时空索引方法。该方法比3D R-tree有更好的查询效率且支持在线数据模式．较之HR-tree在保证查询效率的同时使用更少的存储空间，最后给出了试验对比结果。     

一种时空OLAP的索引技术研究*

提出基于R-tree(空间数据索引)与SB-tree(时间数据索引)相结合的复合索引结构--RSB-tree,以及RSB-tree索引的构建方法和支撑算法.针对小粒度的、近期的时间段数据,实现了结合空间区域和时间数据的时空OLAP分析与查询.     

基于二级时空分桶的伴随轨迹查询

随着移动传感器设备的普及,人们能够采集到的位置数据越来越多,轨迹数据的规模也越来越庞大.从大规模时空数据中查找与指定轨迹最相似的前k条轨迹一直是时空大数据挖掘的重要挑战之一.现有的相似轨迹查询方法大都包括三个阶段:(1)对海量的离线轨迹数据建立索引;(2)基于索引结构从已知轨迹集中查询与指定轨迹相似的候选轨迹;(3)计算指定轨迹与候选轨迹之间的精确相似度并返回相似度最大的前k条轨迹.但大多数现有方法对轨迹进行聚类索引时不能有效利用时间和空间信息,导致时间相似度不高的轨迹也会被划分到相同的索引项上,最终影响查询的准确性和效率.此外,现有的时空轨迹相似度计算方法存在大量的无效运算,使得相似轨迹的查询效率整体较低.针对当前伴随轨迹查询方法对时间与空间信息利用不充分的问题,本文提出一种新的二级时空分桶索引结构,首先将每条轨迹数据按照时间滑动窗口划分为若干带有时间槽信息的子轨迹,在时间上对轨迹进行一级索引聚类;在此基础上对在相同时间槽内的子轨迹进行二级空间索引聚类,利用哈希算法将具有连续相同位置点的子轨迹映射到同一时空分桶中.与已有索引方法相比,该方法对不同轨迹在索引时具有更好的区分度,查询时的...     

基于相点分析的移动数据索引技术

一维(有效)时间区间(VT)和二维最小限定矩形(MBR)足移动数据基本的时空单元,两者性质不同,应用中也有差异.现有移动数据查询通常足将相关数据转换为高出原空间情形"一维"的空间数据,其优势在于可充分使用现有空问数据索引技术.文中主要贡献在于研究基于过去和当前时间查询的移动数据索引模式,该索引模式能够表征时空各自特性并...     

MOQ-QR:基于QR-树的连续K近邻查询算法研究*

综合分析了R-树和四叉树在处理移动对象的连续K近邻（简称CKNN）查询算法中的不足,提出了一种基于R树和四叉树索引结构,去解决移动对象连续K近邻查询算法。该算法通过对移动对象分配静态空间,并在研究区域内利用QR-树和hash表作为索引去存储移动对象以此计算查询点与移动对象之间的空间距离。实验证明,该算法与现有算法相比,不仅提高了数据的查询效率,而且降低了系统资源的消耗。     

空间区域聚集查询方法研究

为了提高空间数据仓库中区域聚集查询的响应性能,通过使用R_tree对空间维进行分层后,采用物化视图存储空间对象及R_tree中间结点的聚集信息,能够有效地支持空间维和非空间维上的区域聚集查询。     

空间数据库中的一种混合索引结构的研究

空间索引是实现空间查询的关键技术,其性能的好坏直接决定着空间数据的存储效率及空间查询的性能。为了提高空间查询效率,提出一种混合空间索引结构松散QR-树：LQR-tree。针对已有的QR-树索引结构在节点分配中,可能存在较小的对象落入较大的节点中的问题,将松散四叉树和R-树相结合,能够实现节点下移,优化处理移动空间对象的查询,给出LQR-tree的结构和插入删除算法,并提出对应算法的相关定理和证明。     

路网中移动对象快照K近邻查询处理

扩展了一种支持路网中移动对象的位置相关查询框架的功能,利用存在磁盘上的R树来存储网络连通性和一种基于内存的网格结构来维持移动对象的位置更新,提出了基于范围查询(MNDR)的快照K近邻查询算法(SKNN),对空间中的任意一条边,分析可能受影响的最大数量和最小数量的网格单元格,说明用于快照范围查询处理的搜索空间的最大范围,预估包含查询结果的子空间,使用这个子空间作为范围调用MNDR来有效地计算路网中查询点的KNN POI,降低I/O成本,缩短查询时间。通过实验对比,当规模扩展到数十万的移动对象时,SKNN比种有效查询处理空间网络数据的预计算方法S-GRID有更好大的系统吞吐量。     

基于道路网络的时空索引方法IMon-tree

针对Mon-tree索引的不足提出一种基于道路网络的时空索引方法IMon-tree。索引分三层,顶部用四叉树网格来索引道路网络,底部二维R树用来索引物体的运动信息,中部单链表将上述两层连接起来,完成从道路到运动信息的映射。为了支持轨迹查询,用哈希表将物体的运动信息组织起来。对比实验表明IMon-tree轨迹查询比TMN-tree性能更好,时空查询算法平均响应时间是Mon-tree的65%,是TMN-tree的81%。该方法可应用于各种空间数据库以及地理信息系统。     

基于结点分裂优化的R-树索引结构

针对R-树索引空间查询效率低下的问题,提出一种基于结点分裂优化的R-树索引结构：SR-树索引。SR-树索引在结点分裂过程中,通过增加叶子结点的空间数据聚集性来减少叶子结点最小外接矩形的覆盖面积。为了有效降低磁盘读写消耗,SR-树结点在写入索引时,首先将索引树在内存中建好,然后在文件中写入树信息,最后通过递归的方式写入结点。实验结果表明,与R-树索引相比,SR-树索引可以在减少最小外接矩形重叠面积的同时,有效降低查询响应时间,从而达到提高查询效率的目的。     

A Comparison Study of Moving Object Index Structures

The task of selecting the most appropriate method for indexing the data according to application requires a careful comparison study of indices of interests. In particular, we consider object movements by tracing their trajectories within a predefined road network. MV3DR-tree and 3DR-tree constitute our first group indexing the objects moving in free movement scenarios. Besides, Mapping and MON-tree are the second group indexing the locations of objects moving over a network of road. Those access methods mainly organize a group of R-tree in order to index the underlying road network and the object movements. Our goal in this study is to evaluate existing proposals under fair circumstances with respect to storage consumption and spatio-temporal query execution performance. In our comparisons, we discuss the structure’s sensibility to query’s spatial and/or temporal extent as well as the tradeoff arising between two groups in terms of reliability and disk access performance. We believe that revealing the vulnerabilities of the selected structures, especially Mapping and MON-tree motivates us to design more robust organizations.     

复杂障碍空间中基于移动对象运动规律的不确定轨迹预测

现有移动对象的轨迹预测大部分是针对路网空间,然而在实际地理环境中往往存在障碍物,移动对象的运动基本在障碍空间中进行。近年来,已有较多关于路网空间中移动对象轨迹预测的研究以及障碍空间中障碍范围查询、最近邻查询等的研究,但是目前尚没有障碍空间中移动对象不确定轨迹预测的相关研究。为此,提出障碍空间中基于移动对象运动规律的不确定轨迹预测方法。首先,利用障碍物之间的区域关系对障碍空间进行剪枝;其次,提出障碍空间期望距离概念,对障碍空间的轨迹数据进行轨迹聚类,从而挖掘移动对象的热点区域;然后,根据各热点区域间的障碍距离和历史访问习惯得到转移的综合概率,提出基于移动对象运动规律的轨迹预测算法;最后,通过实验验证了算法的准确性和高效性。