时空数据库中的移动对象索引研究

主要探讨了近年移动对象索引结构的研究成果,对不同的研究方法给出了比较,并且给出了移动对象索引结构的问题和发展方向。     

移动对象数据库：问题及其解决方案

一、引言在记录了移动对象以及位置的相关信息的数据库中,比如有一个存储了出租车位置信息的数据库,对该数据库的一个典型查询是:查询在牌号为ABC123卡车(需要他人帮助)周围1公里内的卡车;又如,在包含对象位置的战场数据库中,一个典型的查询可以是:检索给定地区的友方直升机,或者检索在这个地区10分钟内将到达的友方直升机。这些查询可以发自移动对     

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。     

时空数据库索引技术研究

对时空数据库中移动对象进行有效存取、查询和更新的关键技术在于索引。深入分析了时空数据库中的各种索引技术,最后讨论了移动对象索引技术研究中的问题并对未来方向进行了展望。     

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.     

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。     

改进的移动对象索引机制

针对R树结构在索引移动对象时存在的内部节点重叠问题,结合四叉树结构,提出一种R+树与四叉树(Quad树)混合的改进索引结构,采用懒惰更新算法以及扩充与收缩MBR方法,可同时索引移动对象历史及当前位置信息。仿真实验结果表明,该索引结构在查询数量较大时能够获得较高的查询效率。     

时空数据库索引机制研究

Spatio-temporal database manages the large amount of spatial objects that change over time.It is necessary to query the spatio-temporal objects of the past and the current and to anticipate the future of spatio-temporal objects.It is important to design an efficient index mechanism for accessing the spatio-temporal data efficiently.The paper analyzes the features of the spatio-temporal objects,studies the methods of spatio-temporal index mechanisms,classifies the index mechanisms,and discusses the key technologies of spatio-temporal indexes.And it also presents the index methods of STADBS that we are studying.     

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。     

移动对象索引技术研究进展

在位置服务、交通控制等移动计算领域,移动对象索引技术广泛应用于对移动终端的空间位置进行存储和检索。本文深入分析了移动对象历史轨迹、当前位置和未来位置预测等各种索引技术,并根据索引空间及结构的不同对现有移动对象索引方法进行了详细的分类比较与讨论,对移动对象索引技术研究方向进行了展望。     

车辆监控系统中时空数据模型设计与实现

针对车辆监控GIS系统中车辆对象轨迹数据变化频率较高、数据量大的特点，首先分析了当前常用的几种数据存储方法，然后在时空立方体模型基础上，提出通过切分时空立方体，形成单元时空立方体，并建立轨迹版本的建模思想。对模型的实现和基于此模型的时空查询算法进行了详细阐述。验证表明该模型能满足实际应用的需要，在减少存储和时空查询性能上有较大提高。     

基于位置演进模型的两类时空查询算法

为减少历史时间窗时空查询结果偏差,通过假定移动对象在连续位置更新间做匀速直线运动,获取该对象的近似轨迹函数,基于此函数提出简化的位置演进模型。由该模型求解对象轨迹与查询区域边界相交时间点集;由轨迹函数计算对象与查询中心点间距离函数,求解距离函数间相交时间点集。给出基于简化位置演进模型的时间窗时空范围查询、最近邻查询算法。仿真结果表明,与传统算法相比,所提两类查询算法的结果准确度更高。     

移动对象XML数据库的存储与索引

如何对移动对象的XML数据记录进行快速的查找,关键在于合理地存储模型与索引结构。为了减少时空条件索引时的文件I/O操作,提出一个移动对象XML数据存储模型（时空XML存储模型）,基于这个模型给出了通过一定时空条件对XML数据记录进行聚集的ATS（Append Track node to Spatial node）算法。针对3DR树的缺点与时态条件在移动对象索引中的重要性,提出了HSTR（Hashing-Spatio-Temporal-Rtree）与HC3DR（Hashing-Changing-3DRtree）两种复合索引结构,能够有效地支持涉及时空条件的查询。实验结果表明,时空XML存储模型与两种索引提高了查询效率。     

基于单高斯背景模型运动目标检测方法的改进

针对背景减除法应用于运动目标检测中的背景模型更新和阴影消除问题,提出了一种改进的单高斯背景模型估计算法和快速的阴影消除方法。实验结果表明,算法在有效去除阴影的同时能够较好地提取运动目标,为后续的人体识别、行为分析等工作奠定了良好的基础。     

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。     

移动对象数据库索引研究综述

对近年来移动对象索引技术的发展进行了总结。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以及网络空间移动对象索引,分析了过去、现在、未来移动对象索引技术的发展情况,最后对移动对象索引未来发展方向进行了讨论。     

基于对象关系数据库的移动对象数据库管理系统的研究

基于对象关系数据库设计了一个移动对象的数据模型,查询语言和相应的数据库管理系统。此系统结合GIS数据库系统能够表述移动物体和支持对运动物体的查询,从而实现基于位置的服务。本系统支持不确定性和复杂可扩展的空间结构,最后描述了这个系统的执行与实现。     

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。     

道路网络中移动对象的索引研究

为了能有效地实现网络中移动对象的过去、当前和将来轨迹的查询,提出了一种L2R索引,它由两层R树和一个链表结构组成。两层R树用以索引道路网络和移动对象过去的运动,对象当前的位置和将来的预测轨迹信息保存在链表中。L2R索引不仅可以支持网络中的移动对象的轨迹查询,尤其是可方便的在纵向链表中查询在同条路线上的所有对象。在此索引基础上文中实施了对移动对象的范围查询和点查询,最后通过实验表明L2R结构的索引和查询性能均要优越于TPR树。