基于位置范围的道路网skyline查询

随着无线通信和定位技术的发展,道路网skyline查询在基于位置的服务等方面越来越重要。考虑到现今道路网中位置隐私保护和定位设备的精度问题,用户在道路网上的位置通常用一个范围来表示。但是,已有的道路网skyline研究都是基于单一查询点。针对这一问题,研究了一种新的查询——基于位置范围的道路网skyline查询(RNS),提出了一种基于边界点替换的有效查询处理算法。另外,针对已有的道路网skyline查询中复杂的道路网距离计算对查询效率的影响问题,通过计算兴趣点在道路网上的有效skyline路段,将其与道路网信息融合,建立了道路网skyline模型。基于该模型设计了一种能有效支持RNS查询的道路网skyline索引SSR-tree,提出了基于索引的RNS查询处理算法。通过大量实验验证了所提方法的有效性,并比较了基于索引的算法在查询效率和精度上的提高。

室内双色数据集上的反向最近邻查询

随着Wi-Fi、RFID等室内定位技术的发展,产生了越来越多的基于室内空间的位置服务需求。目前已有文献提出了针对室内环境的范围查询和最近邻查询,而双色反向最近邻(bichromatic reverse nearest neighbor,BRNN)查询作为常见的空间查询类型,在室内空间中尚未有相关的研究。为此,提出了基于兴趣点集合的兴趣点融合图模型,并提出了基于路径、基于楼层和基于单元的3种剪枝策略,用于在查询处理时削减搜索空间。在兴趣点融合图和剪枝策略的基础上,提出了室内双色反向最近邻(indoor bichromatic reverse nearest neighbor,IBRNN)查询算法Smart。Smart算法通过对兴趣点融合图中的图元素的检查,从而判断与该图元素关联的移动对象是否有可能属于结果集。最后通过实验,对所提算法的有效性和高效性进行了验证。