道路网络中移动对象的连续反k最近邻查询算法

在道路网络中,对象的位置和运动被约束在网络中,对象之间的距离不是传统的欧氏距离,而是由网络连通性决定的网络距离,基于欧氏空间的反k最近邻查询算法不适用于道路网络。为了解决道路网络中移动对象连续的反k最近邻查询问题,给出了道路网络的一种索引结构及一种利用扩展树处理查询的方法,在此基础上,提出了道路网络中适用与单、双色连续反k最近邻查询算法（CRkNNMA算法）,证明了该算法的正确性。     

空间网络数据库中基于M-tree索引的反最近邻查询算法

欧式空间中的反k最近邻查询算法不适用于空间网络环境,故采用任意度量空间中的M-tree索引结构,进行空间网络数据库中的反k最近邻查询处理.首先通过预计算的方法得到网络距离信息,依据此距离信息,对空间网络对象建立M-tree索引结构.然后,给出并证明了M-tree中间结点修剪定理,提出一种适用于空间网络环境的反k最近邻查询算法.最后实验验证了该算法的有效性.     

基于不确定Voronoi图的概率障碍最近邻查询

障碍最近邻查询是针对存在障碍物情况下的一类最近邻查询问题,在地理信息系统以及存在障碍的空间分析等领域有着重要的应用价值。不确定对象的障碍最近邻查询问题将不确定因素引入到障碍最近邻查询中,使其更贴近现实需求。针对不确定对象的障碍最近邻查询问题,提出不确定对象的障碍距离和障碍作用集等概念,利用不确定Voronoi图的性质,提出基于不确定Voronoi图的概率障碍最近邻查询算法,实验结果表明,提出的算法具有较好的性能。     

时空数据库中反向最近邻查询的方法研究

随着无线通讯及连续移动对象寻轨技术的高速发展,迫切需要提出解决大量移动对象查询的有效方法。本文提出了一个解决连续移动点反向最近邻查询的算法,同时也提出了解决连续移动点的最近邻查询算法。     

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.     

空间网络数据库关键字查询的高效空中索引

研究无线广播环境下空间网络数据库关键字查询问题,提出一种包含路网加权四叉树、各关键字四叉树和路网距离矩阵的空中索引结构(KSSN).讨论了kNN查询处理问题,提出了高效的查询处理算法.所提出的算法能综合利用路网距离信息和关键字信息高效地消减不存在查询结果对象的路网空间,提高查询处理的效率.KSSN索引结构可推广至其他类型的查询,比如范围查询、Rank查询.在一个真实路网上进行了仿真实验,验证了基于KSSN索引结构的查询处理算法的性能.实验结果表明:所提出算法的访问时间和调谐时间分别为参照的IRRDA算法的25.13%和12.31%.     

一种基于路网D树的无线广播环境下路网最近邻查询处理算法

位置相关查询是数据库领域的一个研究热点。重点研究了无线广播环境下路网最近邻查询（NN）处理问题。对一个给定的路网结构及路网上分布的数据对象,构造对应的路网Voronoi图（NVD）,并在NVD图的基础上构建路网D树索引结构。然后,将路网D树索引结构线性化以支持无线广播环境下路网NN查询的处理,并提出了相应的路网NN查询处理算法。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。     

基于Voronoi图的最近邻查询的索引结构的研究

基于Voronoi图的最近邻查询在计算几何中已被研究了相当长一段时间。但在以往的研究中,基于Voronoi图的最近邻查询究竟是基于何种具体的索引结构去实现对查询空间的搜索的,却很少被提及。本文把传统的R树和Voronoi图在解决最近邻查询问题中的优越性相结合,提出了一种新的索引结构:VR树。进而提出了基于VR树索引结构的NN查询算法并对这该算法进行分析,在理论上证明了这个算法较基于R树索引结构的最近邻查询算法优。     

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.     

范围最近邻查询方法研究

范围最近邻(RNN)查询检索到一个区域内每个点的最近邻(NN),它是点和连续最近邻查询的推广.本文将范围看作矩形,分析了二维空间中范围最近邻查询的性质,描述了算法处理过程,并对提出的算法进行了性能分析.