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《哈尔滨理工大学》 2008年
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移动对象轨迹模型、索引结构与查询研究

樊守德  
【摘要】: 随着无线通讯技术、卫星全球定位系统和地理信息系统的快速发展,跟踪并记录移动对象的位置信息成为可能。如何有效地对移动对象进行管理、查询及提供准确的基于位置服务的应用需求使得移动对象数据库研究面临着新的挑战。 本文研究的目的是建立移动对象位置表示的全轨迹模型,并在其上解决移动对象轨迹更新与预测策略、移动对象索引、移动对象最近邻查询技术,提出切实可行的解决方案。 现有的移动对象轨迹建模方法都不能很好地处理过去、现在、将来的位置信息,都存在片面性。因此,如何建立高效地支持过去、现在、将来信息处理的移动对象全轨迹模型是本文所要解决的问题之一。在时空模型MOST(Moving Objects Spatio-Temporal)基础之上结合离散建模的思想,提出了支持过去、现在、将来信息处理的移动对象全轨迹模型。时空模型MOST不能处理历史信息,可以在基于点的轨迹建模方法之上采用线性插值的思想来处理;它可以处理当前、短暂的将来信息,为了处理较长将来信息可以采用轨迹预测方案来解决。理论分析和实验结果表明了移动对象全轨迹模型具有其合理性与可行性,能有效地支持移动对象的查询。 为了有效地实现对移动对象数据的查询操作,需要引入有效的移动对象索引技术。以往的大部分索引方法分别是针对历史信息与当前信息提出的,对于预测将来位置及支持全时态(即过去、现在、将来)信息处理的索引方法比较少并效率低。 本文从移动对象数据表示方式的角度来综合分析主要移动对象索引技术的优缺点,进一步地优化了索引结构,从而提高移动对象数据库的查询效率及减少索引结构自身的更新频率。同时,通过对TB-tree的改进,结合TPR*-tree提出了支持移动对象全轨迹模型的全时态索引结构TB+_TPR*-tree。有效的理论分析保证了TB+_TPR*-tree的正确性,模拟实验验证了其索引结构的可行性。 由于移动对象最近邻查询处理的数据量庞大,频繁地查询会产生大量的时空开销并严重地影响查询效率。因此,能够有效地处理大量移动对象的最近邻查询算法显得尤为重要。 本文在移动对象全轨迹模型上,通过采取速度更新预测策略及更新预留内存的自底向上更新的R-tree索引结构改进了k-最近邻查询方法。当移动对象的速度或路径发生改变时,把即将更新的位置信息先存储在内存更新列表中,然后等到更新列表已达到最大预设值时才更新R-tree索引结构。通过有效的理论分析和实验可知,该方法有效地减少了磁盘访问次数,提高了查询效率。
【学位授予单位】:哈尔滨理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP311.13

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