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随着定位技术与无线通信技术的迅速发展,对移动对象进行跟踪与定位变得可行与必要。移动对象信息管理在交通监测,舰船导航,移动计算,气象预测,电子战场等诸多领域有着广泛的应用。移动对象信息随时间不断发生变化,历史信息包括时间和空间两个方面。以上特性决定了传统的数据库技术无法提供对于移动对象信息的有效管理,由此移动对象数据库相关研究被提出以管理大量移动对象频繁更新的动态信息。目前为止已有大量技术支持移动对象历史信息查询或未来信息预测,但是缺乏对于全时态信息索引结构与查询处理方法的研究。本文对移动对象全时态查询索引结构与查询处理技术进行了研究,贡献主要体现在以下三个方面:(1)提出了支持历史信息轨迹查询的全时态索引结构TB_ PPF-index。在TB_PPF-index中,移动对象历史轨迹信息经过轨迹切分后利用TB-tree进行索引,在轨迹切分过程中为每一个移动对象维护一个缓冲区buffer以保存最近一段时间的部分轨迹。提出TB_TPR-tree以支持移动对象当前以及预测性未来信息管理,同时管理buffer中的信息。在TB_ PPF-index基础上给出支持移动对象历史信息轨迹查询的全时态查询算法。(2)提出了支持历史信息坐标查询的全时态索引结构CB_ PPF-index。CB_PPF-index中,提出基于3D R-tree的优化索引结构E3D R-tree管理移动对象历史信息。在E3D R-tree中,结合移动对象数据特征引入空白区域作为新的插入代价参数,同时,在插入算法中利用最小代价优先搜索算法确定全局最优插入路径,并给出算法正确性证明。实验结果表明,E3D R-tree查询效率高于3D R-tree。在TPR*-tree基础上提出支持移动对象异步更新的索引结构ATPR-tree管理移动对象当前以及未来信息。给出基于CB_PPF-index的全时态查询算法。(3)提出了区域查询优先、轨迹抽取优先以及选择性优先三种算法用以处理移动对象复杂时空模式查询,并利用实验分析了三种算法的效率。