基于Hilbert曲线的轨迹大数据分布式存储与索引方法

针对具有时空特征的轨迹大数据快速增长的趋势及对其快速查询的需求,传统的关系型数据库对海量轨迹数据的存储和特定的查询需求具有一定局限性,而非关系型数据库又难以满足海量数据的高效索引需求,轨迹数据的存储和索引效率仍亟待提高。本文设计并实现了一种基于HBase数据库的存储和检索的框架,以应对时空轨迹数据的高效管理。首先,构建了一种新颖的Rowkey结构,结合时空索引工具构建了GeoMesa-HBase底层存储模型;然后,融合了基于Hilbert曲线的编码技术构建空间索引,提高了轨迹数据的存储和检索效率;最后,为了评估所提方法的有效性,将其存储和查询性能与传统存储数据库(HBase和MySQL)和Geohash索引进行比较。试验结果表明,本文方案能够有效提升轨迹数据的存储和检索效率,这对于应对轨迹大数据管理领域面临的多项挑战具有重要现实意义。

Hilbert曲线的快速生成算法设计与实现

研究了Hilbert曲线的特征和现有经典算法,依据二分技术提出了一种全新的空间填充曲线生成算法．算法按照复制 的思想将具有“形”特征的曲线问题转化为具有“数”特征的矩阵问题．因此对由线的操作就转化为对矩阵的运算,而短阵运算不 用考虑绘制曲线方向问题,也不用考虑曲线始点和终点．实验结果表明,该算法比经典的L系统算法提高了将近1倍的速度．有 意义的是,该算法为并行计算大型空间填充曲线提出了一种方案．

基于Hilbert曲线层次分解的空间数据划分方法

针对现有空间数据划分方法普遍存在的不考虑空间对象自身大小和相邻对象空间关系对数据划分的影响等问题,提出一种基于Hilbert空间填充曲线层次分解的空间数据划分方法。该方法使用Hilbert曲线保持划分后空间数据之间的邻近性,利用少数子网格的层次分解避免对整个空间范围的密集划分,减少空间对象的Hilbert编码计算和排序时间;通过计算划分区域平均数据量和子网格内空间对象大小,确定合适的层次分解参数,实现各划分区域内空间数据量均衡。实验表明,该方法提高了空间数据的划分效率,能够保持划分后空间数据之间的邻近性和各个分区数据量的平衡。

紧致的Hilbert曲线Gray码索引算法

Hilbert曲线具有良好的聚簇性,使其成为设计全球立体网格多维数据索引的重要工具。但当数据集在不同维度上的分布密度存在较大差异时,常规Hilbert曲线索引会出现大量的冗余。对此,本文基于Gray码推导分析了Hilbert曲线索引的构造特点,进而设计实现了紧致Hilbert曲线索引算法,在保持Hilbert曲线良好聚簇性的同时,避免了数据维度分布差异带来的索引冗余问题。试验结果表明,相比常规Hilbert索引,紧致Hilbert曲线索引计算复杂度相当,在实例数据测试中编码耗时减少约40%,索引存储空间减少约46%,排序速度约为Hilbert排序的4.3倍。

多核环境下Hilbert曲线划分简单要素多边形合并算法

为了解决大规模复杂多边形数据合并运算效率问题,减少在空间数据库中检索多边形时的磁盘读取次数,针对多核环境下简单要素类多边形合并的特点,利用Hilbert曲线划分方法对简单要素的多边形进行空间数据划分,利用多核处理器并发执行,充分利用了多核计算环境中CPU的计算能力,保证了合理的任务分配与充分利用。介绍了该算法中用到的简单要素类多边形合并算子,利用对重合边的判断来进行多边形的合并;最后对提出的算法进行了实验分析。实验证明,本算法在进行大数据的多边形集合合并时效率较高,基于本算法开发的功能用于实际问题中可较好地解决大规模复杂多边形数据层合并运算的效率问题。

Hilbert曲线扫描矩阵的生成算法及其MATLAB程序代码

H ilbert曲线是一种重要的图像处理工具,在图像处理,特别是图像扫描中广泛应用。为了正确快速的生成H ilbert曲线扫描矩阵,提出了基于矩阵运算的生成H ilbert曲线扫描矩阵的新算法,并给出了MATLAB仿真语言的程序代码,同时用数学归纳法从理论上证明了该算法的正确性。由计算机仿真可见该算法的正确性和简单易行,最后给出了一个简单的应用例子。

三维Hilbert曲线在图像置乱中的应用

研究三维Hilbert曲线基元在空间中的24种形态,提出一种基于基元分形走向的n阶三维Hilbert曲线生成算法,将图像像素点存入到一个空间立方体数组中,按三维Hilbert曲线遍历顺序对空间立方体中的像素点进行顺序扫描存储,从而实现图像置乱处理。实验结果表明,相比二维Hilbert曲线,三维Hilbert曲线置乱具有更强的图像置乱度和更高的图像加密安全性。

N维Hilbert曲线生成算法

H ilbert曲线描述了一种多维空间与1维空间一一映射的方法,在图像处理、多维数据索引等领域有着重要的地位。但因为高维H ilbert曲线的复杂性,对高维H ilbert的相关算法研究很少。提出了产生N维H ilbert曲线的一个新算法。该算法基于静态演化规则,自底向上地分析N维H ilbert曲线编码规律,实现N维H ilbert曲线的编码生成。与现有的算法相比,本文算法易于实现。实验结果表明,该算法具有更好的计算性能。

基于Hilbert曲线的近似k-最近邻查询算法

在低维空间中R树的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。实验结果表明算法在执行时间上优于线性扫描和基于R树最短优先查询算法,近似解的质量较好。

改进的Hilbert曲线在FDM路径规划中的应用

熔融沉积成型的扫描过程是实现区域的填充,因此成型的效率和制件的精度将直接受到扫描路径的影响。所以在分析已有的扫描方式的基础上,提出了基于网格法的Hilbert曲线的路径扫描方法对复杂曲面进行成型规划,根据Hilbert曲线和Hamilton回路的特点,结合待扫描层面的特征进行扫描路径的轨迹规划,保证了其扫描质量,生成了连续的扫描路径。采用网格法对交点进行求取,最终得出扫描轨迹。该方法可生成连续的扫描轨迹,大大缩减了扫描路径形成时间,提高了整体的加工效率,既满足了制件的精度要求又能生成成型效率高的扫描轨迹。

基于Hilbert曲线的数字图像置乱方法研究

研究了基于Hilbert曲线的数字图像置乱方法 ,引入二个概念 :“重合度”和“Hilbert曲线的平移” ,利用Hilbert曲线平移 ,获得了更多新的置乱路径 ,并根据重合度变化图探讨了置乱变换的规律 ,以测试置乱变换的周期和拟周期。然后把基于Hilbert曲线的置乱方法推广到任意大小的图像。实验结果表明 :利用Hilbert路径进行置乱不仅具有非常大的置乱路径选择空间 ,而且具有很好的置乱效果和极大的置乱周期 ,具有较大的实用性。

一种采用Hilbert曲线网格划分聚类算法

Hilbert曲线能够线性填充数据空间,将数据空间分割成大小相等的网格,从而将位于网格中的点映射到线性空间中.本文利用Hilbert曲线的数据聚类性质,提出一种基于Hilbert曲线网格划分聚类算法,详细叙述算法的执行过程,并给出每一步的理论依据.算法首先以网格为单位合并出面积较小的聚集,然后将小聚集经过若干次合并形成较大聚集,最终使得聚集最优.实验结果表明该算法的执行时间少于经典聚类算法k-m eans和基于网格聚类算法CLIQUE.

基于活动标架对Hilbert曲线的研究

现有刻画三维Hilbert曲线的算法大多是从始点到终点递归地计算节点坐标,针对此类算法迭代次数较多的问题,提出一种刻画三维Hilbert曲线的新算法.借助于构造活动标架,得到刚体运动下的不变量,即离散曲率挠率.考虑到活动标架,曲线节点将被重新编码.并建立曲线弯曲点位置编号与其对应的曲率挠率数对的映射,编写相应算法使其对任意编号n,能够输出该编号对应弯曲点的曲率挠率数对且画出弯曲点图象结构.相比于基于Matlab生成Hilbert曲线的算法Hilbert3(n),该算法不局限于曲线的阶数、不依赖相邻阶曲线节点坐标之间的迭代.实验结果表明此算法更加高效.

Hilbert曲线层级演进关系

网格编码代数是当前全球空间网格研究中的难点,也是推动全球空间网格从数据组织管理框架发展成为新一代空间分析模型的理论基础。Hilbert曲线是设计全球空间网格单元编码的重要工具。本文以Hilbert曲线序列码作为八叉树立体网格单元的唯一编码,由Hilbert曲线数学性质推导得到网格单元Hilbert码的层级演进关系表,进而设计了用于网格编码代数运算的若干操作算子,为构建全球空间网格分析理论与方法提供参考。

基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法

利用Hilbert曲线的数据聚类特性,将高维空间中的点映射到线性空间中,给出相应的降维方法,提出基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法,并证实了其正确性。算法能够删减点集中大量的点以优化扫描过程,减少运行时间,实验结果表明该算法优于连续扫描算法。

基于Hilbert曲线的拓扑匹配的P2P覆盖网模型

针对P2P网络中由于逻辑网络和物理网络的拓扑结构不匹配导致物理路由效率低下的问题,提出一种新的拓扑匹配的P2P覆盖网模型.首先基于Vivaldi网络坐标系统对网络节点进行聚类,划分成K个聚集,且在每个聚集内选出头节点;然后利用Hilbert空间填充曲线的局部保持特性,把K个聚集的头节点构成环状拓扑结构;最终得到一个拓扑匹配的Hilbert-Ring覆盖网模型.仿真实验表明,该模型具有良好的性能,可以有效地降低网络延迟,减少网络开销.

基于Hilbert曲线和小波变换的图像分割

通过Hilbert曲线扫描将二维数字图像转化为一维Hilbert数字序列,利用小波变换对数字序列进行多分辨分析,获取数字信号的发展趋势曲线,然后将该曲线作为阈值曲线并对Hilbert数字序列进行量化处理,最后利用Hilbert曲线扫描的反过程恢复成二维数字图像,实现图像分割。仿真结果表明文中提出的方法是有效的。

基于Hilbert曲线和位置自调节法的图像版权保护算法

以小波的相关理论为基础,先把水印图像预置乱处理,对宿主图像直接进行小波包分解,之后将水印的低频部分和中高频部分分别采用Hilbert曲线扫描和位置自调节法嵌入到宿主图像中,嵌入强度可根据图像的内容自适应调节。通过实验观察,新算法在抗压缩和抗剪切性能有所提升,同时隐蔽性和抗噪能力也得到了较大改观,结果充分说明该算法是一种性能较为优良的图像版权保护算法。

基于矩阵运算的平面Hilbert曲线向自由曲面上的映射

基于矩阵变化描述生成平面Hilbert曲线的方法简单,易于编程实现,将其进行了正确的空间矢量化,使它能够映射在自由曲面上。分析了矩阵变化描述曲线的思想,结合自由曲面的形成过程,提出将平面Hilbert曲线通过与曲面参数域相对应的方法映射到曲面上的思想,建立了二者之间的映射关系,构建了映射算法,最后用一个具体实例验证了构建算法的可行性。该映射算法为Hilbert曲线的应用扩展到空间区域提供了方法支持。

基于矩阵运算的Hilbert曲线用于刀具轨迹生成算法研究

基于矩阵运算描述生成平面Hilbert曲线的方法简单,易于编程实现,将其进行了正确的空间矢量化,应用于了曲面加工刀具轨迹的生成。分析了矩阵变化描述曲线的思想,结合曲面加工刀具轨迹的计算过程,提出将平面Hilbert曲线通过与曲面参数域相对应的方法映射到曲面上,进而生成加工刀具路径的思想。建立了二者之间的映射关系,构建了曲线正确空间矢量化的算法,最后用两个应用实例验证了构建算法的正确性,和用此曲线作为数控加工刀具路径的可行性。