Design and implementation of Multimedia Spatial Database Management System(MSDBMS)

ＭＳＤＢＭＳ是一个基于空间位置的通用多媒体数据库管理系统；它不仅具有一般图形系统和数据库系统的基本功能，而且还能处理多媒体，如图像、文字、视频和声音等信息．系统可以从不同的角度，用多种方式来描述同一实体，并在同一画面上显示各种相关信息，从而强化了信息的表现能力．系统提供了多媒体查询系统（ＱＢＥ）；它与传统的ＱＢＥ查询语言的主要差别是在结果视图中不仅包含了数据，还包含了相关的多媒体信息．     

基于多粒度Top-k查询的流式数据事件获取方法

流式数据中事件的查询及获取是研究流式数据各类操作的基础.现有流式数据系统中的事件查询只针对流中的异常数据点进行查询,而在实际情况下,流式数据中的事件多为一段连续时间的异常,包含时间、空间位置等多种信息,因此,传统的阈值查询方法无法从不同的时间及空间角度对事件进行全面分析,查询准确性极低,导致无法获取事件的全部信息.针对这些问题,本文提出一种基于多粒度Top-k查询的流式数据事件获取方法.该方法首先在监测区域内构建基于投影分区的区域监测簇;在此基础上,提出一种改进的多粒度空间Top-k查询方法对点进行查询,获取异常事件发生的空间位置信息;其次,基于事件峰谷点信息,对流式数据进行时间多粒度Top-k查询,找出异常事件的触发点和终止点,从而获得事件的完整信息.实验表明,本文提出的方法在系统资源开销、查询效率等方面均具有很大优势.     

面向推荐系统的多目标决策优化算法

针对推荐系统利用多目标决策技术进行位置信息的查询与推荐时,由于查询者位置的移动和空间障碍物的位置变化导致传统多目标决策技术的查询效率较低的问题,提出了一种基于范围的障碍空间连续Skyline查询算法。首先,根据静态Skyline点的特征对由空间数据对象信息组成的初始数据集进行约减;然后,根据障碍空间中查询者的位置移动的特点构建距离相交模型,利用距离相交模型和数据对象的属性提出了剪枝策略,再根据剪枝策略过滤掉当查询者的位置移动时对查询结果无影响的数据对象,从而精减了冗余数据,得到过滤后的候选数据集;最后,根据数据对象的非空间属性和相互间的支配关系特征得出影响候选数据集的事件,利用影响候选数据集的事件再对候选数据集进行精炼计算,从而减少了冗余计算,查询出当前时刻的结果集。理论研究与实验结果表明：所提算法在查询者位置移动和空间障碍物位置变化时,能提升多目标决策技术的查询效率;相对传统对比算法,在数据集规模、障碍物数量、查询范围增大时,所提查询算法的平均效率提升约13%;针对多维度数据信息的查询,所提查询算法的平均效率提高了约11%。     

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.     

基于空间自由度的3个线圈磁共振无线电能传输模型

传统的共轴磁共振电能传输模型存在空间位置自由度小的缺陷.分析传统模型的发射和接收装置在非共轴的条件下对电能传输效率的影响,提出一种改进的3个线圈磁共振无线电能传输模型.该模型成功地突破了传统共轴磁共振无线电能传输系统在空间位置上的限制,实验数据表明改进后的传输装置不仅提高了空间自由度,而且在轴线夹角-90°~90°范围内其最低效率较传统模式提高了43%以上,最高传输效率提高了5%.     

路网中基于预计算的跳跃式查询最近邻的算法

在空间网络数据库(SNDB)中,最近邻查询(NN)在基于位置的服务(LBS)中尤为关键.现有的查询处理方法大多依赖于路网的稀疏程度,其他处理方法如UNICONS等改进了该不足,但可能存在过计算的问题.针对后者,本文提出并证明了基于非交叉点路径中的预计算理论,同时基于该理论提出一种通用的基于SNDB的NN查询处理方法,该方法通过跳跃式查询交叉点的最近邻来降低预计算的代价.通过实验,验证了本文提出的处理方法在最近邻查询中的正确性和有效性,特别是在交叉点分布稀疏的路径上,性能优势尤为明显.     

基于位置细胞的空间表征及位置估计模型

为开发具有生物启发式空间表征和自主定位能力的导航新方法,提出一种基于位置细胞的空间表征及位置估计模型.该模型通过径向基函数神经网络实现网格细胞到位置细胞的转换,生成自运动感知下的位置细胞.同时,通过环境感知和相似性度量生成视觉感知下的位置细胞.最后,采用信息加权的方式对前两种位置细胞进行融合,生成多信息感知下的位置细胞,以此表征已探索的空间.当运行体在已表征空间中运行时,基于重心估计原理对群体位置细胞放电活动进行处理,实现自主定位.仿真分析结果表明,所提模型能够实现已探索空间的内部表征,生成的位置细胞具有生物位置细胞的放电特性,且多信息感知下的空间表征在某一感知方式存在误差时仍表现出好的位置估计性能.     

通过精练查询空间改善高维数据的相似性查询

提出了一种新的高维查询空间过滤策略,通过将高维数据动态投影到低维的数据空间中,然后在投影空间中对查询空间进一步过滤,精练并快速缩小查询空间.同时提出了一种有效的投影策略基于最大间隔投影,这种投影策略能够提高投影空间的精练能力.而且,设计了一种新的高维索引结构MS-tree,并将新的过滤策略运用于MS-tree的范围查询.实验结果表明,这种查询空间精练策略能够有效的提高索引的性能,降低相似性查询的IO代价和CPU代价.     

服务组合系统交互协议兼容性检测模型

针对服务组合系统中存在某些实体属性会控制Web服务内在的隐式执行路径,致使客户端发送的消息与服务组合系统等待接收的消息不一致时,会发生交互无响应等问题,提出一种在服务组合系统的设计阶段进行交互协议兼容性检测的通用模型。将实体信息抽象为上下文变量,并对上下文感知服务交互协议进行建模;设计一种消除隐式转换的算法,对消除隐式转换后的服务组合系统进行上下文感知服务交互协议兼容性检测模型的形式化定义,并通过NuSMV模型检测工具对应用案例中的CSR模型进行验证。实验结果表明,该模型应用范围广,实现简单,实用性强;不仅能避免服务组合模型状态数较大时引发的状态爆炸问题,而且能有效地缩短服务组合系统的开发周期,降低系统的开发成本。     

考虑运动对象位置不确定性的位置管理策略

以传统轨道模型为基础,观测构造运动对象历史信息统计样本并分析其特征,设计了基于样本统计的位置预测模型,更好地考虑了运动对象运动随机性的特点,提高了位置预测的准确性;然后在该模型的基础上设计了一种为管理运动对象位置不确定性而设定最佳阈值的方法,这种方法相对于传统的静态阈值策略减少了位置更新的信息代价开销;最后,采用一种基于时间和空间划分的Grid模型构造索引结构,给出了管理运动对象位置信息进行区域查询和kNN（k-Nearest Neighbor）查询的实现过程和算法,是一种进行运动对象位置相关查询的可行性方案.     

A privacy protection method for continuous query based on location services

To solve the problem that the traditional location-based services anonymity model is not applied to the continuous query, quasi real-time cloak algorithm (QR-TCA) has been proposed, and the non-delay cloak model (N-DCM) has been established. After comprehensive analysis of location-based continuous query privacy protection models, a model that can solve the user service delay problem is proposed, which can provide the users with quasi-real time location-based services. The experiment measures the N-DCM model with multiple dimensions, such as service response time and service quality of standard datasets. The experiment results show that the method is suitable for continuous query location privacy protection and can effectively protect the user’s location privacy.     

基于启发函数的网格数据库查询算法

查询处理技术是网格数据库研究的核心,但是传统的查询处理技术无法适应动态变化的网格环境,导致网格资源利用率低、查询效率不高。给出了基于副本的网格数据库查询处理代价模型和两种查询处理算法,利用不同的数据集和网格环境参数进行实验验证。实验结果表明,基于启发函数的网格数据库查询算法在一定程度上提高了查询处理效率,生成子查询时间代价为O(n),消耗时间比采用穷举策略下降10%左右。     

Spark环境下基于网格索引的轨迹k近邻查询方法

移动对象轨迹的k近邻(k nearest neighbor trajectories,kNNT)查询是一种重要的空间信息服务,主要用于寻找与给定轨迹最近邻的k条轨迹,被广泛地应用于智能交通、信息推荐等领域。随着轨迹数据量的快速增长,由于单机计算资源的限制,传统集中式环境下的kNNT查询效率和可扩展性无法满足实际要求。为了解决这个问题,设计了轨迹数据的分布式网格索引结构,该索引在Spark环境下将轨迹切分并映射到网格中,并引入轨迹还原表以保留查询时候选子轨迹段间的连续性。基于此索引,提出了Spark环境下的轨迹k近邻查询方法kNNT-Grid。实验结果表明,kNNT-Grid方法在分布式环境下实现了良好的查询效率和可扩展性,能够应对海量轨迹数据的k近邻查询需求。     

基于地理标识语言的空间数据查询模式与实现

提出了基于地理标识语言（GML）的地籍和房产空间对象模型，并以此探讨了基于可扩展标识语言（XML）的地籍空间对象及其关系的查询模式，给出了基于XQuery的查询实现方法．开发了一个采用JAVA、文档对象模型（DOM）、简单应用程序接口（SAX）和XQuery的空间数据管理应用平台，验证了本文提出的基于GML的空间对象模型和基于XQuery实现查询XML地籍空间数据与空间关系的可行性．     

基于NoSQL的海量出租车GPS数据Web服务研究

【目的】针对传统关系型数据库扩展性差、存取效率低等问题,提出一种基于非关系型数据库(NoSQL)的海量出租车GPS数据Web服务方案,满足海量空间数据高效存储管理与实时在线服务的需求。【方法】利用MongoDB地理空间索引实现基于位置的查询,基于Node.js技术提供Web service服务,采用Express MVC框架构建Web应用。【结果】与MySQL Spatial相比,MongoDB在区域查询方面具有较高的查询效率,数据量多时,其性能尤为显著。【结论】基于NoSQL的出租车GPS数据Web服务方案可以支持海量位置数据的实时查询与地图显示,具有一定的应用参考价值。     

外包空间数据库的完整性保证机制

存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能.     

面向组近邻的Top-k空间偏好查询

空间偏好查询是当前空间查询研究中的一类热点问题,而现有的空间偏好查询不能有效支持面向组用户的位置服务应用.为此,提出一类新型空间偏好查询——面向组近邻的Top-k空间偏好查询(Topk spatial preference query for group nearest neighbor).该查询通过查找特征对象的λ子集组近邻最终为用户返回评分值最高的前k个λ子集.为了高效执行这一查询,给出了两种查询算法:TSPQ-G及TSPQ-G*.其中TSPQ-G*在TSPQ-G的基础上,通过空间剪枝及高效的特征对象索引树遍历策略大幅减少I/O代价,进而有效提高了该查询的执行效率.实验采用多个数据集验证了所提算法在不同参数设置下的有效性.     

三维城市模型辅助空间决策支持的研究思路

传统的空间分析方法由于只考虑目标本身的几何特征及相互间存在的简单拓扑关系,缺乏与专业应用模型的有机结合,在辅助空间决策方面远没有发挥应有的作用。随着三维城市模型在城市规划设计管理和城市信息化中的广泛应用,三维城市模型的辅助空间决策支持的研究已经提到议事日程。论述了三维城市模型辅助空间决策支持的典型数学模型,如统计模型、时间序列模型、空间动力学模型等,讨论了3DCM的一些典型应用,比如通视分析、噪声污染、日照分析、电磁波覆盖等。这对进一步推进三维城市模型数据的深层次应用和增值服务具有指导意义。图6,参8。     

A shortest path algorithm for moving objects in spatial network databases

One of the most important kinds of queries in Spatial Network Databases （SNDB） to support location-based services （LBS） is the shortest path query. Given an object in a network, e.g. a location of a car on a road network, and a set of objects of interests, e.g. hotels, gas station, and car, the shortest path query returns the shortest path from the query object to interested objects. The studies of shortest path query have two kinds of ways, online processing and preprocessing. The studies of preprocessing suppose that the interest objects are static. This paper proposes a shortest path algorithm with a set of index structures to support the situation of moving objects. This algorithm can transform a dynamic problem to a static problem. In this paper we focus on road networks. However, our algorithms do not use any domain specific information, and therefore can be applied to any network, This algorithm＇s complexity is O（klog2i）, and traditional Diikstra＇s comolexitv is O（（i ＋ k）^2）.     

基于Python语言的可视化空间数据库智能查询系统

针对传统的可视化空间数据库智能查询系统存在查询错误率高的问题,设计基于Python语言的可视化空间数据库智能查询系统．获取异构存储分布,通过融合度聚类分析,进行可视化空间数据库的异构样本特征分解,根据分解结果,采用模糊度检测和K均值聚类方法,对可视化空间数据库的差异性数据聚类,以聚类结果为基础,结合随机自适应调度和子空间压缩方法,实现对可视化空间数据库的智能查询．仿真实验结果表明,采用该方法进行可视化空间数据库智能查询的错误率较低,查准率较高,数据特征聚类性较强．