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结合时间和空间数据的移动对象数据索引PM-tree

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.88 MB | 2021-03-24

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　　随着移动定位技术和无线通讯技术发展，移动对象的应用领域越来越广阔。位置随时间而变化的移动对象产生的时空数据具有规模大、多维性、结构复杂和关系复杂等特点。由于移动对象的运动轨迹大多被限定在特定的交通网络中，因此基于路网的移动对象索引成为时空数据索引研究的一个重要应用分支。目前，针对移动对象历史数据的区域査询优化的研究重点是如何提高窗口査询的效率。这类索引通常以同一线路为单位来组织轨迹数据的存储。索引通常采用两层的 R-tree索引结构，上层的2 Dr-tree用于索引在某个区域内的线路，下层的2DR-tree用于索引某个时间段内在这些区域的移动对象。这类索引在处理轨迹信息的时间维度的时候，仅仅是把时间维度等同于空间的维度来进行R树维度的扩展。由于R树算法不能有效地降低最小限定矩形的空间堆叠问题，尤其是在数据量较大、数据维数增加时表现得更为明显。所以，为了提高路网中移动对象时空信息的存储以及査询的效率本文则将轨迹信息中的时间数据和空间数据整合起来，提出了一种移动对象数据索引PM-tree（ Phase- point Mg Object tree）。首先运用映射函数把路网中移动对象运动轨迹的二维时空矩形投影成带参数的一维“时空相点”，并讨论了时空相点之间的偏序关系，建立了基于相点偏序划分的相点序分枝结构，为索引的建立提供了理论支撑。接着论文以MON-tre索引为基础，以梖点序分枝结构来改进其下层索引结构，提出了时空相点移动对象数据索引，该索引能完成运动轨迹时空的一体化查询，能避免类 R-tree索引中最小限定矩形堆叠导致的效率低下的问题，有效地缩小搜索空间。最后论文实现了索引的贈量式动态更新管理。通过实验的对比分析，表明 Pm-tree索引不但能有效提高储存空间的利用率，一次一集合”的查洵模式还提高了查询性能。

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