面向移动对象的高效预测范围聚集查询方法

预测范围聚集查询是移动对象数据库中重要的查询类型之一.提出了一种PRA树高效预测范围聚集查询索引,对速度域进行规则划分,根据速度矢量大小将移动对象映射到不同的速度桶中,针对每个速度桶,提出了一种聚集TPR树索引,通过在TPR树中间节点中加入聚集信息以减少预测范围聚集查询所需要的节点访问代价.PRA树索引增加了一个建于叶节点之上的Hash辅助索引结构,并采用自底向上的删除搜索算法,具有很好的动态性能和并发性.提出了一种增强预测范围聚集查询EPRA算法,采用更精确的剪枝搜索准则,减少了查询所需要访问的节点代价.实验结果与分析表明,基于PRA树索引的EPRA查询算法具有良好的查询性能,优于通用的TPR*树索引.

一种时空数据流中范围聚集查询共享策略

根据查询谓词的相似性来实现计算共享是数据流查询优化的主要策略之一,主要针对时空数据流中基于滑动窗口的范围聚集问题进行查询优化,采用时间片段和空间片段分别描述滑动窗口之间和空间范围谓词之间的重叠。提出基于时空分片技术将时空数据流元组分成互不重叠的时空片段。范围聚集查询首先基于时空片段生成中间结果,然后根据查询条件与时空片段的映射关系生成查询结果。实验表明,提出的时空分片策略能大大提高时空数据流中范围聚集查询的性能。

基于aTPRA-tree的移动对象预测范围聚集查询算法研究

基于aTPRA-tree索引结构,提出了aTPRA-tree剪枝定理和算法。该算法提高了预测范围聚集查询的性能,实验数据证明了该方法的有效性。

抗窃听攻击的传感器网络空间范围聚集查询处理算法

现有传感器网络聚集查询隐私保护方法采用加解密的形式保护节点感知数据,且需要网络中的所有节点参与查询处理。过多加解密操作会大量消耗节点能量,且用户可能只对其中部分区域的聚集结果感兴趣。针对这些问题,提出一种抗窃听攻击的传感器网络空间范围聚集查询处理算法PCPDA。该算法沿着既定路线,一边查询一边聚集,使得算法不依赖于预先构造好的拓扑结构,适用于网络拓扑结构动态变化的传感器网络,节省了维护拓扑结构的开销。该算法在未采用任何加密措施情况下保证了节点感知数据的隐私性。理论分析和仿真结果表明,PCPDA在能量损耗和隐私保护方面都优于现有算法。

移动对象预测聚集范围查询方法

为了更好地实现预测范围聚集查询,提出了aTPRA-tree。TPR-tree随着时间的推移,性能不断恶化。aTPRA-tree是基于TPR-tree,它考虑了移动对象的方向角度进行构造,减小了结点面积和结点重叠面积,并且在索引结点中增加了聚集信息。实验结果表明,在更新和预测范围聚集查询性能方面,aTPRA-tree性能优于TPR-tree。