通过在U-tree中添加时间戳和速度矢量等时空因素,提出一种基于U-tree的高效率当前及未来不确定位置信息检索的索引结构TPU-tree,可以支持多维空间中不确定移动对象的索引,并提出了一种改进的基于p-bound的MP_BBRQ(modifiedp-bound based...通过在U-tree中添加时间戳和速度矢量等时空因素,提出一种基于U-tree的高效率当前及未来不确定位置信息检索的索引结构TPU-tree,可以支持多维空间中不确定移动对象的索引,并提出了一种改进的基于p-bound的MP_BBRQ(modifiedp-bound based range query)域查询处理算法,能够引入搜索区域进行预裁剪以减少查询精炼阶段所需代价偏高的积分计算.实验仿真表明,采用MP_BBRQ算法的TPU-tree概率查询性能极大地优于传统的TPR-tree索引,且更新性能与传统索引大致相当,具有良好的实用价值.展开更多
为了提高反最近邻问题的查询效率,首先给出了空间数据的最小包围正方形定义和空间数据矩形的4种序的定义.依据这些定义,提出了一种新的空间数据索引结构——基于最小包围正方形和最近邻距离的索引树(index tree based on the minimum bo...为了提高反最近邻问题的查询效率,首先给出了空间数据的最小包围正方形定义和空间数据矩形的4种序的定义.依据这些定义,提出了一种新的空间数据索引结构——基于最小包围正方形和最近邻距离的索引树(index tree based on the minimum bounding square and the distance of nearest neighbor,MBDNN-tree),该索引结构运用了R-树中分割空间数据的思想,将数据点用其基于最近邻距离的最小包围正方形表示,记为MBSD(minimum bounding square based on nearest neighbor distance),利用多种序关系对原始点集进行划分,从上至下、从左至右地按照结点几何分布以及对应的序关系构造树的各层结点.对建立MBDNN-树所需要的预处理过程以及构造过程的算法进行了详细描述和证明分析,给出了MBDNN-树的性质.在此基础上,给出了MBDNN-树进行反最近邻查询的剪枝规则,进而给出了MBDNN-树进行反最近邻查询的算法及其算法分析.反最近邻查询算法利用了MBDNN-树中同层结点之间的几何有序性,有效地减少了结点的访问数量,从而提高了查询效率.最后对基于此结构的反最近邻查询算法进行实验分析.实验表明:基于MBDNN-树的反最近邻查询算法的查询性能有较大的提高.展开更多
文摘通过在U-tree中添加时间戳和速度矢量等时空因素,提出一种基于U-tree的高效率当前及未来不确定位置信息检索的索引结构TPU-tree,可以支持多维空间中不确定移动对象的索引,并提出了一种改进的基于p-bound的MP_BBRQ(modifiedp-bound based range query)域查询处理算法,能够引入搜索区域进行预裁剪以减少查询精炼阶段所需代价偏高的积分计算.实验仿真表明,采用MP_BBRQ算法的TPU-tree概率查询性能极大地优于传统的TPR-tree索引,且更新性能与传统索引大致相当,具有良好的实用价值.
文摘为了提高反最近邻问题的查询效率,首先给出了空间数据的最小包围正方形定义和空间数据矩形的4种序的定义.依据这些定义,提出了一种新的空间数据索引结构——基于最小包围正方形和最近邻距离的索引树(index tree based on the minimum bounding square and the distance of nearest neighbor,MBDNN-tree),该索引结构运用了R-树中分割空间数据的思想,将数据点用其基于最近邻距离的最小包围正方形表示,记为MBSD(minimum bounding square based on nearest neighbor distance),利用多种序关系对原始点集进行划分,从上至下、从左至右地按照结点几何分布以及对应的序关系构造树的各层结点.对建立MBDNN-树所需要的预处理过程以及构造过程的算法进行了详细描述和证明分析,给出了MBDNN-树的性质.在此基础上,给出了MBDNN-树进行反最近邻查询的剪枝规则,进而给出了MBDNN-树进行反最近邻查询的算法及其算法分析.反最近邻查询算法利用了MBDNN-树中同层结点之间的几何有序性,有效地减少了结点的访问数量,从而提高了查询效率.最后对基于此结构的反最近邻查询算法进行实验分析.实验表明:基于MBDNN-树的反最近邻查询算法的查询性能有较大的提高.
