XBR树:一种基于四叉树的空间对象移动路径索引结构

地理信息系统(Geographic Information System,GIS)重要的研究课题之一就是有效跟踪移动空间对象,这个研究方向是与当前快速发展的移动应用密切相关的,这是因为只有很好地研究移动空间对象索引技术,才能够满足用户各种空间、范围、时空等类型的查询需求.在本文中主要讨论了一种被称为(External Balaced Regular trees-XBR trees)[1,11]的移动空间对象数据库索引结构,采用XBR树索引能够有效支持区域查询,尤其是在关于移动空间对象历史移动路径查询上,能够有效提高系统效率.     

一种预测性连续时空区域查询处理方法

预测性连续时空区域查询在用户指定的时间范围期间持续地返回给定未来查询时间范围期间将出现在查询区域的移动对象。论文提出了一种预测性连续时空区域查询处理方法,设计了支持连续查询处理的两种索引结构。移动对象索引用于记录移动对象不断更新的位置信息,它用于支持查询的首次处理。连续查询索引结构用于记录所有查询结果可能受到移动对象位置变化影响的连续查询,它用于支持连续查询处理。实验表明,论文提出的方法能够有效地提高处理大量连续查询的效率。     

面向移动对象的高效组最近邻居查询方法

组最近邻居查询是移动对象数据库重要的查询类型之一。本文提出了一种基于网格索引结构的剪枝搜索策略,将空间区域划分为网格,通过对象点的网格单元标识减少组最近邻居查询所需要的节点访问代价。用步长迭代法得到查询对象集的质心,提出了一种移动对象组最近邻居查询MOGNN算法,采用更精确的裁剪搜索空间准则,减少了查询所需要访问的节点数目。实验结果与分析表明,基于网格索引的MOGNN查询算法具有良好的查询性能。     

一种基于二层网格的移动对象B+树索引

在已有的基于空间分割的移动对象B+树索引基础上,提出一种分割空间的新方法,对空间进行二层网格分割,使空间分割很好地解决由移动对象在空间中分布不均造成的索引效率下降的问题。给出基于这种索引结构的Range查询和kNN查询算法。实验结果表明, 该索引结构的性能基本不受移动对象分布的影响。     

一种基于受限网络的移动对象索引结构

为了提高受限网络中移动对象索引效率和满足近邻查询需求,基于FNR-Tree索引结构和Geohash编码算法,提出一种能够满足近邻查询的移动对象索引结构RNR(restricted network R-Tree).通过添加哈希表、链表等辅助索引结构来提升索引结构操作效率,融合Geohash编码和相关算法来使得索引结构能高效满足近邻查询的需求.通过将指定区域按一定规则划分,可使得索引结构具备在不规则范围查询的能力.使用旧金山市地理数据和移动对象数据对索引结构性能进行了测试,结果表明RNR具有较高索引结构操作效率,并且能够高效地提供窗口查询和近邻查询的功能.     

基于移动对象运动模式构建的空间索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断地查询和更新空间数据库的索引,经典R树空间索引结构的静态管理空间对象的方法并不适合移动环境,从而导致系统执行效率非常低下。根据对移动对象运动模式的分析,文中提出了一种称为ASI(Adaptive Spatial Index based on Motion Characteristic of Moving Objects)的移动空间对象索引结构,阐述了该索引结构的核心算法、构造方法、具体的数据存储方案,最后给出了该索引结构的试验分析结果。     

移动对象数据库的索引和查询

该文首先概述了移动对象数据库(Moving Objects Database,MOD)的特点;接着,针对移动对象数据库的索引方法展开,根据移动对象索引空间的不同,将移动对象索引分为无限制空间移动对象索引和网络空间移动对象索引,阐述了几种主要的移动对象索引技术的发展情况;然后,分析了一下移动对象数据库中的查询技术,指出对查询策略的评价应多方面,多角度考虑;最后简述了移动对象索引和查询的发展方向。     

基于移动对象运动模式构建的空间索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断地查询和更新空间数据库的索引，经典R树空间索引结构的静态管理空间对象的方法并不适合移动环境，从而导致系统执行效率非常低下。根据对移动对象运动模式的分析，文中提出了一种称为ASI（Adaptive Spatial Index based on Motion Characteristic of Moving Objects）的移动空间对象索引结构，阐述了该索引结构的核心算法、构造方法、具体的数据存储方案，最后给出了该索引结构的试验分析结果。     

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。     

时空相点移动对象数据索引PM-Tree

随着移动定位技术和无线通讯技术发展,移动对象的应用领域越来越广阔.位置随时间而变化的移动对象产生的时空数据具有规模大、多维性、结构复杂和关系复杂等特点.由于移动对象的运动轨迹大多被限定在特定的交通网络中,因此基于路网的移动对象索引成为时空数据索引研究的一个重要应用分支.目前,针对移动对象历史数据的区域查询优化的研究重点是如何提高窗口查询的效率.这类索引通常以同一线路为单位来组织轨迹数据的存储.索引通常采用两层的R-tree索引结构,上层的2D R-tree用于索引在某个区域内的线路,下层的2D R-tree用于索引某个时间段内在这些区域的移动对象.这类索引在处理轨迹信息的时间维度的时候,仅仅是把时间维度等同于空间的维度来进行R树维度的扩展.由于R树算法不能有效地降低最小限定矩形的空间堆叠问题,尤其是在数据量较大、数据维数增加时表现得更为明显.所以,为了提高路网中移动对象时空信息的存储以及查询的效率,本文则将轨迹信息中的时间数据和空间数据整合起来,提出了一种移动对象数据索引PM-tree(Phase-point Moving Object Tree).首先运用映射函数把路网中移动对象运动轨迹的二维时空矩形投影成带参数的一维"时空相点",并讨论了时空相点之间的偏序关系,建立了基于相点偏序划分的相点序分枝结构,为索引的建立提供了理论支撑.接着论文以MON-tree索引为基础,以相点序分枝结构来改进其下层索引结构,提出了时空相点移动对象数据索引,该索引能完成运动轨迹时空的一体化查询,能避免类R-tree索引中最小限定矩形堆叠导致的效率低下的问题,有效地缩小搜索空间.最后论文实现了索引的增量式动态更新管理.通过实验的对比分析,表明PM-tree索引不但能有效提高储存空间的利用率,"一次一集合"的查询模式还提高了查询性能.     

分组移动对象的区域偏离监视算法

以大量可分组移动对象的区域偏离监视问题为研究背景,扩展了基于区域覆盖的空间索引结构——虚拟网格四分树,提出了一种新的索引结构VGQ_G。基于VGQ_G,实现了区域偏离监视算法RDMA;给出了监视算法的性能对比实验。实验结果表明,在移动对象数量足够大的时候,设计的监视算法比朴素的监视算法在响应时间上提高了一个数量级。     

Update strategy based on region classification using ELM for mobile object index

Mobile object index should support efficient update operations besides efficient query operations. In this paper, we consider the issue of the efficient updating of mobile object index. Based on a model for the mobile data, we introduce a method of incorporating statistical information of the regions covered by the mobile objects into feature vectors. We then propose a novel architecture of mobile object index, where R-tree is used to index the occupied regions instead of the mobile objects themselves and extreme learning machine (ELM) is used to classify the regions. Further, we describe several related algorithms and the update strategy based on the classification of the regions. The proposed strategy and algorithms are evaluated in a simulated environment. The experiments demonstrate that the proposed update strategy based on region classification using ELM can achieve higher performance with respect to I/O operations. Compared to the strategy without region classification, the proposed method can reduce the number of I/O operations more than 80%.     

时间依赖路网上的移动对象K近邻查询算法

随着基于位置服务的广泛应用,时间依赖路网上的对象查询逐渐成为研究热点。以往研究大多只针对时间依赖路网上的静态对象(如加油站、餐厅等),未考虑到移动对象(如出租车)的情况,而移动对象的查询在日常生活中有着非常广泛的应用场景。因此,文中提出了一种针对时间依赖路网上的移动对象K近邻查询算法TD-MOKNN,该算法分为预处理阶段和查询阶段。在预处理阶段,通过建立路网和网格索引,提出了一种新的移动对象到路网的映射方法,解除了以往研究假设移动对象恰好在路网顶点上的限制;在查询阶段,采用启发式搜索,借助倒排网格索引计算了一种新的高效启发值,通过预处理信息和启发值设计了高效K近邻查询算法,并给出了算法的正确性证明和时间复杂度分析。实验验证了所提算法的有效性,相比现有算法,TD-MOKNN算法在遍历顶点数和响应时间上分别减少了55.91%和54.57%,查询效率平均提升了55.2%。     

Evaluation of the rate of the data transfer between vehicles and base stations in wireless networks

This paper presents two mathematical models. The first is used to determine the number of mobile objects depending on the distance to the base station of a wireless transport network. On the basis of real experimental data, the second model was developed to determine the actual rate of the data transfer in a wireless transport network depending on the number N of mobile objects covered by the base station.     

VGQ-Vor: extending virtual grid quadtree with Voronoi diagram for mobile k nearest neighbor queries over mobile objects

Performing mobile k nearest neighbor (MkNN) queries whilst also being mobile is a challenging problem. All the mobile objects issuing queries and/or being queried aremobile. The performance of this kind of query relies heavily on the maintenance of the current locations of the objects. The index used for mobile objects must support efficient update operations and efficient query handling. This study aims to improve the performance of the MkNN queries while reducing update costs. Our approach is based on an observation that the frequency of one region changing between being occupied or not by mobile objects is much lower than the frequency of the position changes reported by the mobile objects. We first propose an virtual grid quadtree with Voronoi diagram(VGQ-Vor), which is a two-layer index structure that indexes regions occupied by mobile objects in a quadtree and builds a Voronoi diagram of the regions. Then we propose a moving k nearest neighbor (kNN) query algorithm on the VGQ-Vor and prove the correctness of the algorithm. The experimental results show that the VGQ-Vor outperforms the existing techniques (Bx-tree, Bdual-tree) by one to three orders of magnitude in most cases.     

一种检测时空数据中重要同现模式的快速算法

同现模式反映了对象移动过程中的接触情况。快速准确地挖掘移动对象的同现模式是许多领域开展研究的基础。本文提出了一种从移动对象的历史轨迹数据集中快速检测重要同现模式的算法。重要同现模式是指发生在移动对象停留期间的同现模式。该算法首先检测出所有移动对象的经停地,然后以经停地为最小单位,检测经停地之间的同现,最后在经停地的同现中识别出最终的重要同现实例。在青海湖斑头雁迁徙轨迹数据集上进行了大量对比实验,验证了算法的效率及有效性。     

Density-based spatial keyword querying

With the rocket development of the Internet, WWW(World Wide Web), mobile computing and GPS (Global Positioning System) services, location-based services like Web GIS (Geographical Information System) portals are becoming more and more popular. Spatial keyword queries over GIS spatial data receive much more attention from both academic and industry communities than ever before. In general, a spatial keyword query containing spatial location information and keywords is to locate a set of spatial objects that satisfy the location condition and keyword query semantics. Researchers have proposed many solutions to various spatial keyword queries such as top-K keyword query, reversed kNN keyword query, moving object keyword query, collective keyword query, etc. In this paper, we propose a density-based spatial keyword query which is to locate a set of spatial objects that not only satisfies the query’s textual and distance condition, but also has a high density in their area. We use the collective keyword query semantics to find in a dense area, a group of spatial objects whose keywords collectively match the query keywords. To efficiently process the density based spatial keyword query, we use an IR-tree index as the base data structure to index spatial objects and their text contents and define a cost function over the IR-tree indexing nodes to approximately compute the density information of areas. We design a heuristic algorithm that can efficiently prune the region according to both the distance and region density in processing a query over the IR-tree index. Experimental results on datasets show that our method achieves desired results with high performance.     

基于动态网格的移动对象索引

在移动对象数据库中,移动对象的数量可能会经常变化,这就给索引技术提出了新的挑战。移动对象索引技术的效率是移动对象数据库的一个重要研究课题。为了防止数据库由于移动对象数量的变化而导致性能锐减,本文在网格文件索引的基础上提出了一种动态网格索引技术。通过实验比较显示,它相对于静态索引具有更好的适应性。     

面向层次编制移动对象的混合特征索引方法

随着无线通信和定位技术的发展,移动对象的追踪已经变得越来越可行和必需.传统空间索引结构因无法适应大量的更新操作而不能应用于移动对象的存储与检索.针对具有层次化编制特征的移动对象集,首先给出了一种实现坐标-编制混合特征索引的C²OR-Tree方法.在C²OR-Tree的基础上,提出了称为"主动插入-延迟删除(AIDD)"技术的移动对象位置更新批处理算法.AIDD算法充分利用了C²OR-Tree在更新批处理时的局部重构特性,通过在新坐标下对象插入过程中结合更新区域标记过程的思想给出了C²OR-Tree更新批处理的高效实现.实验结果显示,采用AIDD技术的C2OR-Tree不仅具有高效的位置更新批处理性能,而且在多次更新后男,副教授,主要研究领域为人工智能,数据库技术.仍能保持令人满意的查询性能.