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。     

移动对象反向最近邻查询处理技术研究进展

随着移动通信技术的快速发展和个人移动通信终端功能的不断完善,移动计算技术有了更加广阔的应用背景,尤其是移动对象的反向最近邻查询处理技术得到了研究人员的广泛关注。对近几年提出的移动对象反向最近邻查询方法进行了研究,根据其查询处理过程,将反向最近邻查询方法分为基于预处理的方法和基于空间修剪的方法;总结了近年来提出的有效解决方法和研究进展,最后介绍了移动对象反向最近邻查询处理技术的最新发展趋势。     

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。     

基于2D公路网模型的EpS车队发现方法

对公路网中车辆信息进行监控以发现密集行驶的车队,将会对交通调度起到重要的辅助作用。提出了一种新的公路网中车队的定义,采用2D模型对公路网进行建模,在此基础上以2D模型中的路片为基本单元,提出了EpS（endpoint scanning）车队发现方法。最后通过实验证明了该方法在性能上的优势,并说明了其在车辆调度、缓解交通压力中的作用。