道路网络环境下基于划分的不确定轨迹数据范围查询研究

摘要

随着基于位置服务应用的快速发展，移动对象的查询已成为移动对象数据库研究的热点。移动对象往往会产生轨迹数据，其中任意两个连续采样点间的信息具有不确定性。现有轨迹数据查询研究很多都基于欧氏空间环境，将不确定模型表示为切割的圆柱形或空间时间的棱柱。但在交通管理系统等实际应用中，移动对象的运动受限于道路网络环境，而欧氏空间环境下建立的数据管理模型在此种情况下不能有效工作。
　　 在本文中，假设已知道路中每个路段的最大限速，构建了不确定轨迹数据模型，在此基础上提出了一种基于划分的不确定轨迹数据索引结构。该索引结构可根据道路网络距离进行合适的空间划分，并将轨迹中的各单元段重新组合。基于该索引，本文又提出了一种高效的范围查询算法。最后在两个数据集上通过实验验证了本文提出方法的有效性。实验结果表明，索引结构优于现有的MON树索引，且查询结果准确度较高。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 相关研究及存在问题

1．2．1 不确定时空轨迹相关研究

1．2．2 移动对象索引相关研究

1．3 研究目标及内容

1．4 本文结构组织

1．5 本章小结

第2章 道路网络中的时空轨迹索引

2．1 概述

2．2 时空轨迹数据索引和查询的作用与意义

2．3 道路网络中确定时空轨迹索引

2．3．1 基于R树的时空轨迹索引

2．3．2 基于划分的时空轨迹索引

2．4 道路网络中不确定时空数据索引

2．4．1 UTR树索引

2．4．2 UTH索引

2．5 本章小结

第3章 道路网络中的不确定轨迹模型

3．1 问题背景

3．2 问题定义

3．3 不确定性定义

3．4 不确定轨迹模型构建

3．4．1 获得所有可能的路径

3．4．2 计算最早到达时间和最晚离开时间

3．5 本章小结

第4章 道路网络环境下基于划分的不确定性轨迹索引

4．1 概述

4．2 索引结构

4．2．1 图划分

4．2．2 基于划分的不确定轨迹索引结构

4．3 插入轨迹数据算法

4．4 范围查询

4．4．1 基本定义

4．4．2 范围查询算法

4．5 本章小结

第5章 实验评估

5．1 实验环境

5．2 实验设置

5．3 实验数据

5．4 实验结果与分析

5．4．1 插入轨迹数据性能

5．4．2 查询算法性能

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢