提高空中交通管制GIS数据查询速度的方案研究

为了提高现有空中交通管制(ATC)地理信息系统(GIS)数据查询的速度,提出了一种基于STR packed R树索引的空管GIS数据查询方案.该方案主要是利用建立STR packed R树索引来执行数据查询,取代现有系统遍历整个模型的方法.为进一步提高R树索引的查询性能,采用图元细分和分层索引两种方式降低R树结点间的交叠面积,并且分析并选择了合适的R树结点分支因子.在空管GIS上的实验结果表明,该方案有效提高了数据查询的速度.     

空间索引技术研究

空间索引可以提高空间数据库的操作效率,目前人们的研究工作更多地集中在空间数据的多维索引的研究上.文中全面地总结了当前空间数据库领域中空间索引以及时空索引的研究进展,描述了R树系列索引的构建思想,节点插入与分裂操作的不同.通过实验深入分析了R树以及R树变体的磁盘访问率,插入,删除,更新的CPU时间,验证了在数据激增的情况下,R树系列索引的复杂性带来的重叠问题会指数递增.由于R树当前应用的深度和广度,研究基于 R树的高效时空高维索引技术是解决索引应用问题一个有效方法.提出了索引性能改进的方向在于多种索引技术的结合,尤其是树形结构索引和网状结构索引的结合.     

基于R树的协同过滤推荐算法

R树是一个高度平衡树,也是目前应用最为广泛的空间索引结构.本文以用户行为的历史数据之间的相似度构造R树,提出一种基于R树的协同过滤推荐算法（R_CF）;另外,从用户的隐式反馈着手,构建用户兴趣行为数据模型,并进行数据标准化处理.仿真实验表明:较之传统的协同过滤推荐算法（CF）,本文提出的R_CF算法可以极大提升推荐top-n个相似度最高的用户时的查询速度.     

分析R树空间索引技术的GIS数据索引方法

地理信息数据库的查询作为GIS系统管理的关键所在,需要对查询和索引技术指标进行分析,做好信息数据库的资料查找和信息索取工作。R树空间索引技术是一种信息查询和提取的技术手段,应用优势明显。在本次研究中以R树索引技术体系为基础,结合数据索引要求进行落实。     

基于R＋树的地图叠加分析双重循环算法

地图叠加是非常重要的 GIS空间分析功能之一 ,为此 ,提出了一种新的基于 R 树空间索引的矢量地图叠加分析双重循环算法 ,首先采用多边形穷举求交方法计算出线段相交点 ;然后运用引入、引出交点交替配对的叠加结果弧线段生成原则 ,进一步实现了面面叠加和线面叠加的双重循环算法 ;最后引入 R 树空间索引对空间数据的高效存取机制 ,对算法进行改进 ,进一步提高了计算速度 .实践结果表明 ,该算法快速、有效 ,具有较强的应用价值 .     

一种基于Hilbert排列码的GIS空间索引方法

分析了基于栅格格网的索引数据结构在空间查询中的重要地位,讨论了基于多维数据一维映射的空间排列的优点,对Morton码、Gray码、Hibert码和Sierpinsky码的空间聚类特征进行了分析和比较,得出了Hilbert码在空间查询中效率最高的结论,考虑到基于特征的GIS数据模型的特点,兼顾内存索引与磁盘索引,提出了基于Hilbert空间排列的点特征二叉平衡排序树动态索引结构和基于角点回溯的线特征索引结构,并对其在GIS空间查询中的应用方法进行了论述。     

基于区间编码的GML索引与查询

GML很好地解决了不同GIS系统间地理数据的共享、交换和集成问题,已逐步成为空间数据编码、传输、存储和发布的国际标准.随着GML的广泛应用,如何有效地管理GML数据已成为亟待解决的问题.本文提出一种基于区间编码的方法对GML文档中的元素、属性、文本、几何体等要素进行编码,对非空间特性信息建立B树以实现值查询,对空间特性信息建立R树索引或四又树索引以进行空间分析.在查询处理中,采用以xQuery为基础的GQL查询语言,以实现对GML文档的非空间查询、空间查询及混合查询.实验证明这种方法能够有效地处理在GML文档上进行的值查询和空间分析操作.     

一种基于网格与R树的多级混合索引

结合网格索引和R树索引的特点,提出了一种基于网格与R树的多级混合索引.该方案首先将矩形地理空间进行粗网格划分建立多级网格索引.然后针对每个小网格建立基于R树的空间索引.详细讨论了该索引的结构、建立算法、删除算法以及应用该索引的检索算法,并进行了算法分析.与网格索引和R树索引相比,该索引以略大的空间开销换取了更高的查找性能.     

R树家族的演变和发展

近年来,针对空间数据库索引的研究引起了人们越来越多的兴趣和关注．为了快速、有效地处理存储于空间数据库中的海量空间数据,专家学者提出了大量的基于磁盘的空间索引方法．其中,1984年由Guttman提出的R树是目前最流行的动态空间索引结构,广泛应用于原型研究和商业应用中．其后,人们在此基础上针对不同空间运算提出了不同改进,经过20年的发展,不断产生的R树变体逐渐形成了一个枝繁叶茂的空间索引R树家族．该文回顾了R树及其各种主要变体;描述了基于R树的各种批量操作、空间查询处理算法、查询代价模型及查询优化过程;介绍了基于R树的并行处理、并发控制与锁定策略等方面的进展;并且分析了R树的未来研究方向．     

基于DPR树的分布式并行空间索引机制的研究

针对分布式并行环境下海量空间数据管理与并行化处理的效率问题,以提高分布式并行空间数据的查询效率为目的,根据现有的空间索引结构与并行化技术,提出一种新的分布式并行空间索引结构--DPR树.DPR树是空间索引技术与并行化技术优化结合的成果.DPR树在数据的总体划分与部分查询中所采用的均是基于高效处理技术.它在原有的并行Master-client R树的基础上进行改进,采用了HCSDP数据划分技术,并将其应用到分布式环境下,且每个节点机中各子树采用了改进的R树--R*Q树.通过性能分析表明,该索引结构具有高效的查询性能.