基于受限移动对象当前及将来时刻检索的时空索引结构研究

在给定的空间及时间范围内,如何构建高效的时空索引结构,以实现对移动对象快速有效的检索,是实现定位服务、智能交通、数字化战争等诸多应用中所迫切需要解决的问题.本文依据移动对象的运动特点,提出了一种面向当前及将来时刻快速更新及有效检索的索引结构—PQR树.PQR树是综合PMRQuad树和R*树的结构,首先依据道路分布用PMRQuad树将移动对象的索引空间实行粗略的层分割,将所有快速移动对象与道路相关联.然后用R*树索引分布在各个子空间块内的类静止对象.实验结果表明PQR树具有良好的更新和查询性能.     

基于TPR树的索引技术研究

分析了移动对象位置的索引技术，介绍了可以有效的索引移动对象的当前和未来位置的索引结构——TPR树（time—parameterized R tree），并对其进行改进，改善了其查询性能。     

基于移动对象运动模式构建的空间索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断地查询和更新空间数据库的索引，经典R树空间索引结构的静态管理空间对象的方法并不适合移动环境，从而导致系统执行效率非常低下。根据对移动对象运动模式的分析，文中提出了一种称为ASI（Adaptive Spatial Index based on Motion Characteristic of Moving Objects）的移动空间对象索引结构，阐述了该索引结构的核心算法、构造方法、具体的数据存储方案，最后给出了该索引结构的试验分析结果。     

多版本TPR_TREE

为了解决连续移动物体的全部历史空间信息的索引问题，综合TR树和TPR树的结构，提出了一种新的时空索引结构——多版本TPR树(MVTPR)，对MVTPR的结构和操作进行了说明，并通过实例形象化描述了MVTPR的结构和操作，指出了下一步研究方向。     

基于TPR树的索引技术研究

分析了移动对象位置的索引技术,介绍了可以有效的索引移动对象的当前和未来位置的索引结构——TPR树(time-parameterized R tree),并对其进行改进,改善了其查询性能。     

一种基于R树和四叉树的移动对象空间数据库混合索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断的更新空间数据库的索引从而导致系统执行效率非常低下，传统静态的空间索引结构性能并不是很好的工作在动态环境下。提出了一种称为Q＋R树的移动空间对象混合索引结构，阐述了该数据结构的生成、更新、查询方面算法思想，最后给出了Q＋R树的试验分析结论。     

改进的移动对象索引机制

针对R树结构在索引移动对象时存在的内部节点重叠问题,结合四叉树结构,提出一种R+树与四叉树(Quad树)混合的改进索引结构,采用懒惰更新算法以及扩充与收缩MBR方法,可同时索引移动对象历史及当前位置信息。仿真实验结果表明,该索引结构在查询数量较大时能够获得较高的查询效率。     

利用覆盖区域设计与实现移动对象索引

对移动对象索引频繁更新问题进行了研究,提出了一种基于区域覆盖的空间索引结构虚拟网格四分树(virtual grid quadtree,VGQ);通过索引移动对象所在的区域而非移动对象本身来减少由于移动对象位置的改变而引起的索引结构的改变,并给出了近似连续范围查询算法及增量和自底向上优化策略。实验结果表明,VGQ在查询效率和空间使用上是一种有效的索引方法。     

网络受限移动对象过去、现在及将来位置的索引

提出了一种适合于网络受限移动对象数据库的动态轨迹R树索引结构(network-constrained moving objects dynamic trajectory R-Tree,简称NDTR-Tree).NDTR-Tree不仅能够索引移动对象的整个历史轨迹,而且能够动态地索引和维护移动对象的当前及将来位置.为了比较相关索引结构及算法的性能,进行了详细的实验.实验结果表明,与现有的基于道路网络的移动对象索引方法如MON-Tree和FNR-Tree等相比,NDTR-Tree有效地提高了对网络受限移动对象动态全轨迹的查询处理性能.     

道路网络中移动对象的索引研究

为了能有效地实现网络中移动对象的过去、当前和将来轨迹的查询,提出了一种L2R索引,它由两层R树和一个链表结构组成。两层R树用以索引道路网络和移动对象过去的运动,对象当前的位置和将来的预测轨迹信息保存在链表中。L2R索引不仅可以支持网络中的移动对象的轨迹查询,尤其是可方便的在纵向链表中查询在同条路线上的所有对象。在此索引基础上文中实施了对移动对象的范围查询和点查询,最后通过实验表明L2R结构的索引和查询性能均要优越于TPR树。     

移动对象数据库索引研究综述

对近年来移动对象索引技术的发展进行了总结。根据移动对象索引空间的不同,将移动对象索引分为无限制空间移动对象索引以及网络空间移动对象索引,分析了过去、现在、未来移动对象索引技术的发展情况,最后对移动对象索引未来发展方向进行了讨论。     

支持频繁更新的移动对象混合索引方法

TPR-tree是目前广泛使用的移动对象当前及未来位置索引技术,但是其频繁更新性能低下.通过在TPR-tree上增加一个指向索引树中间节点的直接访问表（direct-access table）内存结构和建于叶节点之上的Hash辅助索引结构,提出了一种支持频繁更新的移动对象混合索引HTPR-tree,并提出了基于HTPR-tree的扩展自底向上（EBUU）更新算法.性能分析和实验表明,采用EBUU算法的HTPRtree动态更新性能大大高于TPR^＊-tree等索引,而查询性能仅仅稍逊.     

移动对象索引技术研究进展

在位置服务、交通控制等移动计算领域，移动对象索引技术广泛应用于对移动终端的空间位置进行存储和检索。本文深入分析了移动对象历史轨迹、当前位置和未来位置预测等各种索引技术，并根据索引空间及结构的不同对现有移动对象索引方法进行了详细的分类比较与讨论，对移动对象索引技术研究方向进行了展望。     

基于动态网格的移动对象索引

在移动对象数据库中,移动对象的数量可能会经常变化,这就给索引技术提出了新的挑战。移动对象索引技术的效率是移动对象数据库的一个重要研究课题。为了防止数据库由于移动对象数量的变化而导致性能锐减,本文在网格文件索引的基础上提出了一种动态网格索引技术。通过实验比较显示,它相对于静态索引具有更好的适应性。     

一种基于固定网络的移动对象运动轨迹索引模型

实际应用中移动对象通常运动在城市固定道路上,针对此特征研究人员已提出一些相关索引模型,但都存在一定的局限性,表现为索引模型只管理对象的历史位置信息或实时位置信息以及只对窗口查询或轨迹查询进行优化.IMTFN是一种基于固定网络的移动对象运动轨迹索引模型,管理移动对象的实时位置信息和历史轨迹信息,并且有效优化窗口查询及轨迹查询操作.IMTFN由一个管理固定网络的2D R^＊-Tree、一组管理移动对象运动轨迹的1D R^＊-Tree以及记录移动对象实时位置信息的Hash结构组成.最后通过实验IMTFN分别与STR-Tree与FNR-Tree进行性能比较,证明IMTFN模型提供速度更快的查询操作.     

基于Quadtree和Hash表的移动对象全时态索引

为解决大量移动对象位置频繁更新所带来的性能下降问题,提出一种基于改进的Quadtree和Hash表的QH全时态索引结构。这种新的索引结构可以支持移动对象全时态索引,在Hash表中通过存储移动对象指针来支持移动对象标识查询,并对Quadtree的叶子节点采用适时合并的方法来防范分支太深而造成的查询效率低下。实验证明,QH索引与TPR-tree相比,移动对象的更新效率更高、对象标识查询较优、范围查询性能相近。     

一种构建于DSM的移动对象的全时态索引方法

移动对象索引技术是移动对象数据库这个新兴的热点领域中的关键技术之一.针对该技术处理数据的繁琐复杂特性,提出构建于DSM的移动对象索引方法 DSM_MSMON,在分布式系统中并行的管理移动对象的信息,支持更新和查询操作.DSM_MSMON统一了单机和多机的内存管理策略,解决了DSM系统中的数据定位、一致性维护、负载平衡和可扩充性等主要问题,有效地提高了移动对象索引的效率.文中给出DSM_MSMON的设计思想和模型,并分析了DSM_MSMON的关键技术和程序流程.实验结果表明,该方法要优于MSMON结构.     

Main Memory Evaluation of Monitoring Queries Over Moving Objects

In this paper we evaluate several in-memory algorithms for efficient and scalable processing of continuous range queries over collections of moving objects. Constant updates to the index are avoided by query indexing. No constraints are imposed on the speed or path of moving objects or fraction of objects that move at any moment in time. We present a detailed analysis of a grid approach which shows the best results for both skewed and uniform data. A sorting based optimization is developed for significantly improving the cache hit-rate. Experimental evaluation establishes that indexing queries using the grid index yields orders of magnitude better performance than other index structures such as R*-trees.