移动对象的连续最近邻查询算法

介绍了一种索引结构———TPR树和静态环境中基本的最近邻查询算法,并提出了影响时间这一概念,将其运用到最近邻查询算法中,可以完成移动对象的连续最近邻查询。     

一种移动对象增量组最近邻居查询方法

基于移动对象增量最近邻居查询(INCNN),提出一种移动对象增量组最近邻居查询方法(INCGNN)。该方法以较小的代价求出每次更新时刻的组最近邻居。针对组最近邻居查询的特点,给出了k+1组最近邻居查询改进算法,椭圆剪枝和延迟更新3种优化查询的策略。实验结果表明,INCGNN明显优于REEGNN,3种优化策略能较好地提高查询性能。     

移动对象历史轨迹的连续最近邻查询算法

提出一种直接在原始时空坐标系下对一维移动对象的历史轨迹进行连续最近邻查询的算法,给出相关的定义与定理,通过分析轨迹之间的交点及轨迹线段单调性等特征,利用以前所求得的最近邻结果信息进行连续最近邻的查询判断。实验结果与分析表明,该算法具有较好的性能。     

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%。     

支持多种查询的室内移动对象索引

随着室内定位技术的广泛应用,室内位置服务快速发展.移动对象索引技术作为支撑位置服务的核心技术,大多数都基于室外环境,难以直接应用于室内空间.现有的室内移动对象索引,仅关注对移动对象历史数据的查询,且支持的查询类型单一.为此,提出MQII(multiple queries indoor index)索引结构,对移动对象历史和当前位置信息进行索引,能够同时支持对象位置查询、轨迹查询以及时空范围查询.索引采用对象链表和桶链表结构,实现从对象和时空范围2个方面对移动对象数据的管理;提出针对该索引结构的有效更新、查询算法;实验结果表明,与现有室内移动对象索引相比,索引不仅能够支持历史查询和当前查询,还能够同时高效支持对象位置查询、轨迹查询和范围查询.该方法可应用于办公楼、医院等多种室内空间.     

面向多核多线程的移动对象连续K近邻查询

针对移动对象的多用户连续K近邻查询处理问题,结合多核多线程技术的发展,提出了一种基于多线程的两阶段多用户连续K近邻查询处理框架.将查询处理分为查询预处理阶段和查询执行阶段,分别执行数据更新任务和查询处理任务,每个阶段都设计了优化cache访问命中率,并利用多线程技术提高多用户连续查询处理并行性的方法及数据结构.提出了一...     

基于空间网络数据库的组最近邻居查询

组最近邻居查询是空间数据库在最近邻居查询上的新问题.目前,对组最近邻居查询的研究局限于欧氏空间,考察的只是对象间的相对位置关系,无法处理现实生活中对象间的连通性问题.鉴于此,本文基于空间网络数据库提出以网络距离为度量标准的组最近邻居查询概念,进而提出作为其算法基础的增量最近邻居查询算法INNN,最后构造出算法NMQM.
实验证明,NMQM是一种有效的组最近邻居查询算法.     

室内概率阈值反向最近邻查询

室内空间变得越发的庞大和复杂,随之产生了越来越多的室内空间查询需求.目前已有文献提出了针对室内空间环境的范围查询和最近邻查询,而作为常见的空间查询类型的反向最近邻查询,尚未有相关的研究.为此,提出了室内概率阈值反向最近邻查询和基于定位设备的设备可达图模型.在图模型基础上,提出了室内概率阈值反向最近邻查询处理算法,该算法由基于图模型的批量剪枝、基于室内距离的剪枝、基于概率的剪枝和概率计算4部分构成,通过剪枝策略修剪掉不可能出现在结果集中的对象,从而缩小了查询空间,提高了效率.     

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。     

移动对象索引方法研究

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和检索。本文介绍了三种主要移动时象索引方法的基本思想，即R树及其变形树、四叉树及其变形树以及网格文件及其变形算法，并进行了分析时比，在此基础上提出了混合索引结构，比已知的索引结构效率更高。     

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。     

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。     

Algorithms for Nearest Neighbor Search on Moving Object Trajectories

Nearest Neighbor (NN) search has been in the core of spatial and spatiotemporal database research during the last decade. The literature on NN query processing algorithms so far deals with either stationary or moving query points over static datasets or future (predicted) locations over a set of continuously moving points. With the increasing number of Mobile Location Services (MLS), the need for effective k-NN query processing over historical trajectory data has become the vehicle for data analysis, thus improving existing or even proposing new services. In this paper, we investigate mechanisms to perform NN search on R-tree-like structures storing historical information about moving object trajectories. The proposed (depth-first and best-first) algorithms vary with respect to the type of the query object (stationary or moving point) as well as the type of the query result (historical continuous or not), thus resulting in four types of NN queries. We also propose novel metrics to support our search ordering and pruning strategies. Using the implementation of the proposed algorithms on two members of the R-tree family for trajectory data (namely, the TB-tree and the 3D-R-tree), we demonstrate their scalability and efficiency through an extensive experimental study using large synthetic and real datasets.

Fuzzy Distance-Based Range Queries over Uncertain Moving Objects

Data obtained from real world are imprecise or uncertain due to the accuracy of positioning devices,updating protocols or characteristics of applications.On the other hand,users sometimes prefer to qualitatively express their requests with vague conditions and different parts of search region are in-equally important in some applications.We address the problem of efficiently processing the fuzzy range queries for uncertain moving objects whose whereabouts in time are not known exactly,for which the basic syntax is find objects always/sometimes near to the query issuer with the qualifying guarantees no less than a given threshold during a given temporal interval.We model the location uncertainty of moving objects on the utilization of probability density functions and describe the indeterminate boundary of query range with fuzzy set.We present the qualifying guarantee evaluation of objects,and propose pruning techniques based on the α-cut of fuzzy set to shrink the search space efficiently.We also design rules to reject non-qualifying objects and validate qualifying objects in order to avoid unnecessary costly numeric integrations in the refinement step.An extensive empirical study has been conducted to demonstrate the efficiency and effectiveness of algorithms under various experimental     

位置服务中对移动物体的时空索引

在TPR*-tree的基础上提出了DTPR*-tree索引结构, 引进了事务时间和有效时间.它能索引移动物体过去、当前和未来的位置信息,支持基本位置查询和空间约束查询,有很好的空间、查询和更新效率.     

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.     

面向移动对象连续k近邻查询的双层索引结构

移动对象连续k近邻（CKNN）查询是指给定一个连续移动的对象集合,对于任意一个k近邻查询q,实时计算查询q的k近邻并在查询有效时间内对查询结果进行实时更新.现实生活中,交通出行、社交网络、电子商务等领域许多基于位置的应用服务都涉及移动对象连续k近邻查询这一基础问题.已有研究工作解决连续k近邻查询问题时,大多需要通过多次迭代确定一个包含k近邻的查询范围,而每次迭代需要根据移动对象的位置计算当前查询范围内移动对象的数量,整个迭代过程的计算代价占查询代价的很大部分.为此,提出了一种基于网络索引和混合高斯函数移动对象分布密度的双重索引结构（grid GMM index,GGI）,并设计了移动对象连续k近邻增量查询算法（incremental search for continuous k nearest neighbors,IS-CKNN）.GGI索引结构的底层采用网格索引对海量移动对象进行维护,上层构建混合高斯模型模拟移动对象在二维空间中的分布.对于给定的k近邻查询q,IS-CKNN算法能够基于混合高斯模型直接确定一个包含q的k近邻的查询区域,减少了已有算法求解该区域的多次迭代过程;当移动对象和查询q位置发生变化时,进一步提出一种高效的增量查询策略,能够最大限度地利用已有查询结果减少当前查询的计算量.最后,在滴滴成都网约车数据集以及两个模拟数据集上进行大量实验,充分验证了算法的性能.     

高度动态环境下移动对象连续K近邻查询算法

针对面向高度动态移动对象集的多用户连续K近部查询,提出了基于查询索引的多用户连续K近邻查询处理(Query Index based Multiple Continuous K-Nearest Neighbor Queries, QI-MCKNN)算法,阐述了查询索引的概念和构建方法,分析了格网大小对查询性能的影响,给出了相应的查询处理算法。实验表明,算法在面对高度动态的移动对象集时,查询处理性能优于基于移动对象格网索引的SEA-CNN算法。     

基于受限移动对象当前及将来时刻检索的时空索引结构研究

在给定的空间及时间范围内,如何构建高效的时空索引结构,以实现对移动对象快速有效的检索,是实现定位服务、智能交通、数字化战争等诸多应用中所迫切需要解决的问题.本文依据移动对象的运动特点,提出了一种面向当前及将来时刻快速更新及有效检索的索引结构—PQR树.PQR树是综合PMRQuad树和R*树的结构,首先依据道路分布用PMRQuad树将移动对象的索引空间实行粗略的层分割,将所有快速移动对象与道路相关联.然后用R*树索引分布在各个子空间块内的类静止对象.实验结果表明PQR树具有良好的更新和查询性能.