基于分布式内存数据库的移动对象全时态索引

针对现有移动索引仅对内存/磁盘两层结构进行优化,忽略了索引节点在内存中的缓存敏感性,提出一种基于分布式内存数据库的全时态索引结构DFTB^x树。该索引结构针对存储器Cache、内存和磁盘3层结构进行优化,根据Cache行、指令数量和TLB失配数等多个条件设计内存索引节点的大小。同时,根据磁盘数据页的大小设计历史数据迁移链节点的大小,使得Cache和内存能够一次读取索引节点和迁移链节点数据,避免多次读取数据带来的延迟。此外,构建历史数据迁移链,实现历史数据持久化,从而支持移动对象全时态索引。实验结果表明:与B^x树、B^dual树、TPR*树和STRIPES算法相比,DFTB^x树具有较高的查询和更新效率。     

交通网络中移动对象全时态位置索引模型

针对FNR+-Tree模型2D R-Tree叶子节点项过多、存在大量插入操作等缺点,提出改进模型FNR*-Tree。根据移动对象的多少将区域划分为城市和郊区,在此基础上分别给出索引城市和郊区中移动对象过去、现在和未来位置的模型。分析结果表明,该模型具有较高的查询效率和查询精度。     

一种基于城市交通网络的移动对象全时态索引

高效地管理移动对象以支持查询是一个重要课题.为了支持在城市交通网络上的移动对象过去、现在和将来位置查询,提出了一种新的索引技术.首先提出基于模拟预测的位置表示模型来改进对移动对象将来运动轨迹的预测精度;其次根据城市交通网的特征,设计了一种全新的动态结构自适应单元(AU),将其开发为一个基于R树的索引结构(current-Au);最后在AU的基础上进行扩展(past-AU)使其支持移动对象历史轨迹查询并且避免了大量的死空间.实验证明,AU索引优于传统的TPR树和TB树索引.     

基于Quadtree和Hash表的移动对象全时态索引

为解决大量移动对象位置频繁更新所带来的性能下降问题,提出一种基于改进的Quadtree和Hash表的QH全时态索引结构。这种新的索引结构可以支持移动对象全时态索引,在Hash表中通过存储移动对象指针来支持移动对象标识查询,并对Quadtree的叶子节点采用适时合并的方法来防范分支太深而造成的查询效率低下。实验证明,QH索引与TPR-tree相比,移动对象的更新效率更高、对象标识查询较优、范围查询性能相近。     

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。     

面向路网的移动对象全时态高效索引模型

针对现有索引模型的冗余搜索问题,考虑路网拓扑结构及交叉口转向约束条件,提出一种面向路网的移动对象全时态高效索引模型。采用添加临近路段信息的方法索引历史轨迹和实时位置信息,设计新型窗口查询算法,实现移动对象查找,并运用指数平滑法进行轨迹的预测。实验结果表明,该模型具有较好的更新及查询性能。     

一种基于车辆交通管理的移动对象索引方法

提出了一种基于车辆交通管理的移动对象索引方法。移动对象索引最关键的问题是减少索引的更新代价,文章结合车辆导航系统中地图匹配技术和路网数据库技术,把传统方法对轨迹的索引变为对点的索引,同时采用扁平的索引结构——哈希方法来索引对象,减少了系统的更新代价。根据对象所在的位置及前k次速率来计算对象将来的位置,提高了系统精确度。     

一种改进的移动对象轨迹索引方法

移动对象的索引方法是时空数据库研究的主要问题之一.基于移动对象运动轨迹函数的凸壳性质,提出了一种改进的移动对象索引方法,将对移动对象轨迹的索引转化为对轨迹函数参数索引.证明了这种方法适用于轨迹为多维的移动对象.     

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。     

一种基于固定网络的移动对象运动轨迹索引模型

实际应用中移动对象通常运动在城市固定道路上,针对此特征研究人员已提出一些相关索引模型,但都存在一定的局限性,表现为索引模型只管理对象的历史位置信息或实时位置信息以及只对窗口查询或轨迹查询进行优化.IMTFN是一种基于固定网络的移动对象运动轨迹索引模型,管理移动对象的实时位置信息和历史轨迹信息,并且有效优化窗口查询及轨迹查询操作.IMTFN由一个管理固定网络的2D R^＊-Tree、一组管理移动对象运动轨迹的1D R^＊-Tree以及记录移动对象实时位置信息的Hash结构组成.最后通过实验IMTFN分别与STR-Tree与FNR-Tree进行性能比较,证明IMTFN模型提供速度更快的查询操作.     

复杂背景中一种特定运动目标检测与跟踪方法

针对复杂环境对运动目标检测与跟踪产生的不利影响,提出一种自适应运动能量阈值结合精简彩色SIFT描述子的特定运动目标检测与跟踪方法。运用自适应运动能量阈值方法自动滤除复杂环境干扰以完成运动目标检测,由此形成目标匹配搜索域,并给出经主成份分析及精简后的彩色SIFT描述子( PCA-CSIFT )进行目标匹配,从而实现特定运动目标的连续跟踪。实验结果表明,在复杂环境下,运动目标检测方法对目标总量变化不敏感,错误率始终稳定在6.5%~34%之间。 PCA-CSIFT算法在保持高可区分性的同时错误匹配率为25.33%~28%,平均每帧处理时间不超过0.26 s,具有较好的鲁棒性与实时性。     

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.     

网络受限移动对象过去、现在及将来位置的索引

提出了一种适合于网络受限移动对象数据库的动态轨迹R树索引结构(network-constrained moving objects dynamic trajectory R-Tree,简称NDTR-Tree).NDTR-Tree不仅能够索引移动对象的整个历史轨迹,而且能够动态地索引和维护移动对象的当前及将来位置.为了比较相关索引结构及算法的性能,进行了详细的实验.实验结果表明,与现有的基于道路网络的移动对象索引方法如MON-Tree和FNR-Tree等相比,NDTR-Tree有效地提高了对网络受限移动对象动态全轨迹的查询处理性能.     

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。     

Main Memory Evaluation of Monitoring Queries Over Moving Objects

In this paper we evaluate several in-memory algorithms for efficient and scalable processing of continuous range queries over collections of moving objects. Constant updates to the index are avoided by query indexing. No constraints are imposed on the speed or path of moving objects or fraction of objects that move at any moment in time. We present a detailed analysis of a grid approach which shows the best results for both skewed and uniform data. A sorting based optimization is developed for significantly improving the cache hit-rate. Experimental evaluation establishes that indexing queries using the grid index yields orders of magnitude better performance than other index structures such as R*-trees.