移动对象位置的索引技术

在一维空间上采用B^n树索引结构、对移动对象位置进行索引，给出了该方案的实验结果，结果表明，对象的分类处理可以减少系统开销，提高移动查询结果的传输效率，并且可以扩展到特定的二维空间上。     

基于道路网络的移动对象全时态索引与查询

基于固定网络的移动对象索引MON树采用两层R树和一个散列表结构,该索引能有效地实现了对网络环境下的移动对象过去信息的索引与查询,但却不能实现对当前和将来信息的索引,针对这一问题,本文对MON树进行了扩展,使其能实现对移动对象过去、当前和将来信息的全时态索引,并在此基础上实施了范围查询.     

基于网格分组移动对象的索引方法

针对目前使用广泛的移动对象索引技术对受限范围内的海量数据索引管理问题.引入了网格技术实现移动对象的分组管理,提出了基于网格分组的移动对象GG TPR树索引方法.该方法利用网格分组的方式,将位置与运动行为接近的移动对象进行整体维护和批量管理,从而减少索引维护的中间环节,提高移动对象的索引效率.模拟实验结果表明,利用GG TPR树索引受限范围内的海量数据较已有的移动对象索引方法性能更优.     

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.     

一种高效的移动对象索引

提出了一种基于R-树和聚类算法的高效移动对象索引,这种索引能够有效地回答各种查询,包括范围查询、瞬时查询和最邻近查询。这种索引的新特征是在节点发生分裂时采用另外一种的聚类方法,即k-mealls算法,取代传统的“两路”分裂算法,而采用“多路”分裂算法。通过实验比较,这种新的索引结构在各种条件下性能比其它相关算法优越。     

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.     

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.     

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.     

移动对象范围监视查询研究

范围监视查询在空间数据库的相关领域中具有越来越广泛的应用,基于此提出了一种范围监视查询管理技术,该技术可以较好地适应大量移动对象的环境,同时有效地缩减了移动通信的成本,减轻了服务器的负载.     

一种新的空间索引结构

根据空间数据库的查询要求，本文构建了一种新的空间索引结构（MC树），并给出了MC树的性质和相关更新算法。     

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。     

一种动态紧缩的移动对象索引结构

DPTI(dynamic packing trajectory index)是R*-Tree和链表组合而成的移动对象索引结构.用链表来存储轨迹数据,做到了严格的轨迹保护.轨迹的分段处理对每条轨迹进行了逻辑划分,每个划分对应链表中的若干条线段.R*-Tree存取的最小单元不再是轨迹的线段,而是各个划分所对应的线段集.基于对轨迹更新的简单预测,在轨迹不断更新的过程中对存放历史信息的结点进行紧缩,使得叶子结点拥有更高的存储利用率.DPTI的两层索引结构做到了严格的轨迹保护,分段处理使得各段轨迹能够按照时空位置插入R*-Tree,动态紧缩提高了索引的存储利用率,这些改进都促使DPTI得到了较好的时空查询效率.     

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。     

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.     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

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.     

移动对象的反向最近邻查询方法研究

在移动对象允许相互提供某些服务的地方,反向最近邻居(RNN)能有效地运用到许多应用中。提出了一个在指定时间间隔内计算一个查询点的RNN查询的有效方法,在这里假设查询和数据点都在空间内连续移动。做为解决子问题的方法,同时提出了解决连续移动点NN查询的算法。     

数据库的密文索引机制

根据加密数据库的特点，分析了建立密文索引需要考虑的主要因素，提出了采用B＋树实现密文索引的方法以支持动态结构调整和顺序查找。同时还提出了一种压缩技术来提高系统效率，减少I／O次数，分析了在这种环境下选取参数m的方法。此法比采用二叉树的方案更加快捷，效率更高，并且不需要额外开销。最后，分析了系统的安全性并指出了有待进一步研究解决的一些问题。