路网中移动对象轨迹索引的研究

索引结构对有效保存和查询移动对象的运动轨迹是至关重要的.根据交通网络中移动对象的轨迹特点,讨论了目前具有代表性的几种索引结构,重点分析了MON-Tree索引结构,将它与3D-Rtree进行了性能比较.在此基础上,提出并实现了一种基于MON-Tree的网络中移动对象轨迹数据库原型.     

移动对象位置预测的索引方法

当前对移动对象位置预测查询的研究中,索引结构的查询性能成为关注的热点,而忽视其更新代价。针对现有方法中存在的更新缺陷,本文以TPR-tree为基础提出两种索引方法（ETPR-tree和BiR-tree）。实验结果表明,采用辅助索引结构的BiR-tree具有最优的查询和更新性能。     

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。     

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。     

基于路网的移动对象动态双层索引结构

为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询,亟需设计更加有效和高效的索引结构.当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性,对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少.针对已有方法的不足,提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree,对静态路网信息采用R~*-tree索引,对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引,设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理.成都市真实地图数据集上的实验结果表明:相比于经典的NDTRtree,DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39.1%,移动对象轨迹查询时间代价平均减少24.1%;相比于FNR-tree,DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31.6%.     

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。     

一种适合于频繁位置更新的网络受限移动对象轨迹索引

移动对象索引是支持海量移动对象管理的一项关键技术.目前的移动对象时空轨迹索引方法如STR-Tree、TB-Tree、FNR-Tree、MON-Tree等均直接以轨迹单元作为基本的索引记录单位,在位置更新时需要频繁地在索引中插入新的记录,从而严重地影响了数据库的总体性能.为了解决上述问题,文中提出一种网络受限移动对象的动态概略化轨迹R树索引(DSTR-Tree).DSTR-Tree将索引空间划分成等距格栅,并通过格栅单元对每一条移动对象轨迹进行概略化,然后以概略化轨迹单元为基本索引记录单位建立R树索引.由于概略化轨迹的粒度大大粗于原始轨迹,因此移动对象不需要在每次位置更新的同时触发索引更新,而仅需要在轨迹跨越当前格栅单元时才进行索引更新,从而显著地降低了索引更新的代价.实验结果表明,DSTR-Tree在移动对象数据库频繁位置更新的实际运行条件下,提供了良好的索引维护及总体查询处理性能.     

一种移动对象位置信息的处理方法

针对现在普遍采用的将移动对象位置信息发送到服务器的方法所存在的问题,本文提出了基于触发式的位置信息发送方法。该方法减少了移动对象向服务器发送位置信息的次数,节约了服务器大量的资源。在服务器端,采用分段三次Hermite插值函数模拟移动对象历史轨迹,采用线性函数模拟移动对象当前的运动轨迹。本文还详细分析了各因素对当前运动轨迹误差的影响,最后通过实验验证了该方法的有效性。     

NU2RA:一种路网中不确定移动对象范围查询分析方法

目前移动对象的各类查询研究大多假设对象的位置确切可知,但实际上除了更新时刻外,其他时间对象的位置只是一个可能的范围.因而大多数基于确切位置的查询算法并不可行.而现有的涉及不确定性的查询方法大多仅针对自由移动的不确定查询或者不确定目标.针对道路网中查询和目标位置均不确定的情况,提出了一种NU2RA分析方法.根据查询范围对网络进行划分,用分布码表示目标的可能分布,得到不确定目标与不确定查询范围的22类拓扑关系,并且给出了目标在不确定查询范围内的概率计算方法.该方法不依赖于具体的不确定移动对象模型,对不确定历史轨迹和不确定的近期将来运动趋势同样适用.     

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。     

面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法*

近年来,位置服务等领域急需解决的一个难点问题是不确定移动对象连续K近邻查询.基于此情况,文中提出高效的面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法.首先提出2种预测移动对象可能区域算法MaxMin与Rate,利用最近一段时间窗口内的位置采样、速度和方向预测移动对象在查询时刻到未来I区间可能的位置区域.同时使用最小距离与最大距离区间描述移动对象到查询对象的距离.然后采用优化的基于模糊可能度判定的排序方法查找查询对象的K近邻.最后在真实和合成的大规模移动对象数据集上验证文中方法的有效性.     

移动对象查询处理技术：研究综述

近年来,随着无线通信技术的迅速发展和个人终端设备功能的逐步完善,移动计算较传统的分布式计算有了更广阔的应用背景和发展空间,特别是针对移动对象的查询处理研究引起了业界和学术界越来越多的兴趣和关注。移动对象相关的查询主要包括：最近邻查询、反最近邻查询、空间连接以及最近对查询等。本文从这些查询的基本定义开始,介绍了这些查询相关的基本处理技术,总结了近年来学者们提出的有效解决方法和研究进展,并在最后探讨了移动对象查询处理技术的未来发展趋势。     

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.     

E3D R-Tree：一种处理移动对象数据库历史查询的索引结构

历史查询是移动对象数据库管理的一个重要方面.为提高历史查询效率,在3D R-Tree基础上实现了优化的索引结构E3D R-Tree.在E3D R-Tree中,结合移动对象数据特征引入空白区域作为新的插入代价参数,同时,在插入算法中利用最小代价优先搜索算法确定全局最优插入路径,并给出算法正确性证明.实验结果表明,E3D R-Tree查询效率高于3D R-Tree.     

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.     

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%。     

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.     

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.     

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