基于相点分析的移动数据索引技术

一维(有效)时间区间(VT)和二维最小限定矩形(MBR)是移动数据基本的时空单元,两者性质不同,应用中也有差异.现有移动数据查询通常是将相关数据转换为高出原空间情形"一维"的空间数据,其优势在于可充分使用现有空间数据索引技术.文中主要贡献在于研究基于过去和当前时间查询的移动数据索引模式,该索引模式能够表征时空各自特性并实现时空模块的整合配置.首先,文中将有效时间期间VT和空间MBR统一描述为广义区间,并通过区间数将其转化为平面上相点,实现了数学上的整合表述与刻画;同时,根据VT和MBR各自反映的时空特征,引入了基于时态拟序的时间相点线序划分和基于扩展KD-tree的空间相点MBR分类,建立时空相点分析基本框架;然后,在相点分析框架内实现时间和空间索引模块组建和整合配置,实现了移动数据索引模式Modim;另外,研究了基于当前与现在时间Modim数据查询以及索引增量式更新算法,并建立相点编码方案以实现最终查询结果的重构;最后,设计相关仿真以实现对Modim性能评估,与现有相关工作进行基本比较的结果表明文中工作是可行的和有效的.

移动对象索引ST-tree

研究了一种基于时空"对称"和"统一"处理的索引模式ST-tree.首先,根据路网移动对象特征,以空间间隔和时间期间组成的时空矩形为技术处理单元,讨论了一般区间元素集合上基于下右优先遍历序列的结构关系;其次,将时空矩形数据集合映射为空间间隔集合和时间期间集合,应用区间结构关系建立了路网移动对象数据集合数据结构;另外,由此研究了基于历史信息的移动对象索引ST-tree,它具有"一次一集合"的数据操作模式;最后,采用常规用例数据设计了基本仿真,通过与现有基本工作比较评估表明了ST-tree的可行性与有效性.