时空数据库中高维数据的降维方法

来源 :哈尔滨理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chengyfei
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移动对象数据库属于时空数据库的范畴,移动对象通常被看作运动于3维的Euclidean空间(X, Y, T)中,实际上,大部分移动对象的运动空间都是限制在2维固定网络中的,如汽车在公路上行驶、火车在铁路上运行。随着移动定位技术和无线通讯技术的发展,越来越多的应用领域要求数据库管理系统能够有效的存储、查询并提供2维固定网络中移动对象任意时间(段)的位置信息,在此基础上,建立针对2维固定网络中移动对象的时空数据模型和时空索引成为移动对象数据库系统研究的首要问题。在归纳分析多种传统时空数据模型和索引技术后,本文主要研究运动于2维固定网络中的移动对象,以怎样利用2维固定网络的空间约束条件来降低移动对象的数据维度、建立低维高效的时空索引为基本出发点,分别提出了一个基于交通路网的移动对象数据库系统,一个2维的时空数据模型2DSTMOFN和一个2维的时空数据索引2DSTFI。首先给出了时空数据库的相关知识,主要介绍了传统的时空数据模型和时空数据索引,并着重指出了2维固定网络中移动对象的运动轨迹。其次提出了基于交通路网的移动对象数据库系统的设计方案,系统地介绍了其体系架构、交通路网模型,为进一步研究2维固定网络中移动对象的时空数据模型以及时空数据索引提供了基础。再次提出了2维时空数据模型2DSTMOFN,该模型针对移动对象运动于2维固定网络的特点,以数据降维为思想,采用线性参考和基于运动矢量的数据更新方式把3维轨迹数据(x, y, t)转换为2维轨迹数据(loc, t)。最后在2DSTMOFN的基础上,提出了2维的时空索引2DSTFI,该索引由一个管理交通路网的顶部2DR-tree,一个管理移动对象历史轨迹的2维网格以及记录移动对象当前位置信息的Hash表组成。该索引支持移动对象的窗口查询和轨迹查询,经实验验证,与MON-tree相比,2DSTFI优化了移动对象的窗口查询和轨迹查询。
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