Indexing large moving objects from past to future with PCFI

In moving object database, the moving objects' current position must be kept in memory, also to the trajectory, in some case, as same as the future. But the current existing indexes such as SEB tree, SETI tree, 2+3R tree, 2 3RT tree and etc. can only provide the capability for past and current query, and the TPR Tree, TPR * Tree and etc. can only provide the capability for current and future query. None of them can provide a strategy for indexing the past, current and also the future information of moving objects. In this paper, we propose the past current future Index (PCFI Index) to index the past, current & future information of the moving objects. It is the combination of SETI tree and TPR * tree, the SETI liking index is used for indexing the historical trajectory segments except the front line structure, and the moving objects' current positions, velocities are indexed via the in memory frontline structure which mainly implemented with TPR * tree. Considering the large update operations on TPR tree of large population, a hash table considering cache sensitivity is also introduced. It works with the frontline part, leading a bottom up update of the tree. The performance analysis proves that the PCFI index can handle most of the query efficiently and provides a uniform solution for the trajectory query, time slice query, internal query and moving query.     

基于固定网络的移动对象轨迹查询

在基于固定网络的移动对象轨迹查询方面.现有的索引模型只能管理移动对象当前和过去或将来轨迹的查询,它们都不能同时实现移动对象的现在,过去和将来轨迹查询.本文在IMORS的索引结构基础上进行改进并提出了一种新的索引结构.它能实现基于固定网络的移动对象的全时态索引.     

基于双树双索引结构的移动查询方法

为实现对有限范围内海量移动对象的有效索引,构建通用的移动查询解决方案,针对移动对象在道路网格中的运动特点,提出了预测实时运动速度的速度积累模型和预测未来聚集位置的基于双树双索引结构的移动对象查询方法.双树双索引结构利用网格划分思想构建空间分割树,实现对现有GG TPR-tree查询结构的拓展,并结合GG TPR-tree索引及建立于内存中的Hash索引以满足各种类型的移动查询请求.仿真实验表明,在回答受限范围内海量移动对象的确定性查询和统计性查询时,与传统方法相比,双树双索引结构在查询结果准确率方面有明显的改善.     

移动对象数据库中的索引机制

无线通信技术和定位技术以其显著的实用性和先进性成为近年来的热门研究课题 ,同时各种应用中对移动对象的定位和跟踪能力的要求也越来越高。在 R*树的基础上提出一种多维空间索引结构 TPR树 ,以实现对活动在 (或可能活动在 )某区域内的移动对象的快速查询。分析和解决了 TPR树在查询、插入、删除和适时更新等处理中存在的问题。最后通过综合实验测试对所提方案进行性能评价     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

QGrid:一种空间移动对象并行索引结构

为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.     

一种改进的基于交通网络的移动对象索引方法

通过对基于交通网络(简称网络)移动对象索引方法FNR-Tree的分析，提出了一种改进的TNR-Tree方法。该方法充分利用网络信息，增大空间索引粒度，使用更合理的时间间隔，加强对轨迹的索引。性能分析说明了TNR-Tree方法较大程度地减少数据存储量和索引尺寸，提高了插入性能，并能有效地进行轨迹索引。     

一种改进的基于交通网络的移动对象索引方法

通过对基于交通网络（简称网络）移动对象索引方法FNRTree的分析,提出了一种改进的TNRTree方法。该方法充分利用网络信息,增大空间索引粒度,使用更合理的时间间隔,加强对轨迹的索引。性能分析说明了TNRTree方法较大程度地减少数据存储量和索引尺寸,提高了插入性能,并能有效地进行轨迹索引。     

分布式网络中 CKNN 查询的 BORA 优化汇聚

针对时空数据库中,移动对象轨迹的连续K近邻查询(continuous K nearest neighbor query,CKNN)的查询效率较低的问题,以及在分布式的移动对象数据库(moving objects databases,MOD)环境下,提升对应查询结果的数据汇聚效率问题进行了研究.在CKNN查询中,设计优化了查询海滩线的更新算法,通过在轨迹数据结构中增加更新标志位,减少了轨迹线段参与的判定运算;同时在假设的类网格覆盖的分布式空间环境下,利用基于Bresenham覆盖的路由汇聚(Bresenham-based overlay for routing and aggregation,BORA)方法,进行查询结果的汇聚;并针对不同近邻参数、轨迹数目、移动对象速度、汇聚方式等对查询时间的影响进行了仿真实验;仿真结果表明,不同参数数值的增加延长了处理时间,基于BORA的汇聚方式比一般的汇聚方式节省了更多的处理时间,提高了系统查询及处理的效率.     

路网中基于RQOP树的移动对象索引技术研究

基于位置的信息服务需要高效的索引方法来管理移动对象.针对PMR QUAD树索引路网空间时不平衡、部分路段重复存储且索引结构可调整性差的问题,用RQOP树对路网空间按照路段的空间分布进行划分,使树的高度尽可能低,改进基于路网的动态组合索引结构.对照实验表明,基于RQOP树的索引结构提高了查询效率.     

约束数据库技术概论

介绍了数据库研究的一个新领域——约束数据库 .简要总结了约束数据库定义、建模能力、查询语言、索引技术等方面的研究和进一步的研究方向 .     

An index method for continuous moving objects

There are current, historical and future information about continuously moving spatio-temporal objects. And there are correspondingly spatio-temporal indexes for current, past and future querying. Among the various types of spatio-temporal access methods, no one can support historical and future information querying. The Time Parameterized R-tree(TPR-tree) employs the idea of parametric bounding rectangles in the R-tree. It can effectively support predictive querying to continuously moving objects.Unfortunately, TPR-tree can not used to historical querying. This paper presents a partial-persistence method in order to extend TPR-tree for querying past information of moving objects. In this method, several TPR-trees will be created for more effectively predictive querying, because TPR-tree has a time horizon limit for predictive querying.Further more, a B-tree will be used to index time dimension. Since the partial-persistence method brings about huge storage space using, this paper also discusses some methods on how to reduce storage space. Finally, this paper presents an extensive experimental study for the proposed method and gives some interesting directions for future work.     

面向移动对象范围的混合索引结构

许多时空应用(如火灾模拟等)需要高效地查询移动对象的变化范围,针对此需求提出了基于TPR-tree和GF索引方法的两种混合索引结构,以支持对移动对象当前和未来范围的预测时空查询.在代价模型分析的基础上,基于模拟数据集的实验结果表明,这种混合索引方法能够有效地支持对移动对象变化范围的预测查询.     

移动对象数据库将来查询方法研究

首先提出一个移动对象的轨迹模型,能建模低维和高维运动轨迹,并在此基础上提出一个具体的移动对象将来查询方法,该方法能应用于多种索引结构。本文基于R树结构,给出了对于不同查询形式的具体实现过程。     

适合于配电网GIS系统的空间索引研究

探讨了一种空间数据的组织方式,以及在这种方式下为了加快检索速度而建立的空间索引的方法.针对配电网络的实际应用情况,分析对比了BSP树、KDB树、R 树、网格划分等方法针对二维空间数据索引的效率,及其优缺点.详细讨论了适合于配电网络的网格索引机制的建立方法.     

基于B+树的XML数据查询处理

基于B 树,并借鉴XB树的特点设计一种XM L文档的索引方法.索引关键字分为元素关键值和XM L编码的范围.利用元素编码的范围查询,不必在整XM L文档中搜索,提高了查询效率.对于复杂分支查询,提出了拆分成简单查询路径的规则.在结构化连接问题上,提出了不仅要进行祖孙(父子)关系的连接,还要进行兄弟关系的判断,以得到正确的匹配结果.     

An index method for continuous moving objects

There are current, historical and future information about continuously moving spatio-temporal objects. And there are correspondingly spatio-temporal indexes for current, past and future querying. Among the various types of spatio-temporal access methods, no one can support historical and future information querying. The Time Parameterized R-tree(TPR-tree) employs the idea of parametric bounding rectangles in the R-tree. It can effectively support predictive querying to continuously moving objects. Unfortunately, TPR-tree can not used to historical querying. This paper presents a partial-persistence method in order to extend TPR-tree for querying past information of moving objects. In this method, several TPR-trees will be created for more effectively predictive querying, because TPR-tree has a time horizon limit for predictive querying. Further more, a B-tree will be used to index time dimension. Since the partial-persistence method brings about huge storage space using, this paper also discusses some methods on how to reduce storage space. Finally, this paper presents an extensive experimental study for the proposed method and gives some interesting directions for future work.     

单个查询时SAU的参数优化

给出了在位置相关连续查询(LDCQ)中,选择区域更新策略(SAU)在单个查询时的优化参数值的理论分析结果.通过给予不同区域内固定大小的偏差限来减少移动对象的更新次数和对计算容量的占用,同时通过延迟广播来减少广播信息数量,从而优化了系统结构,减轻了系统负荷.     

基于颜色特征的图象索引和检索方法

通过对图象的颜色和空间内容进行自动提取和索引方法的研究,给出了颜色集表示和索引,及基于颜色集的查询策略,该策略克服了颜色直方图方法的问题,诸如高维特征矢量、空间位置、索引和距离计算等。