导读:本文包含了对象索引结构论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:移动对象数据库,索引技术,移动对象轨迹索引,混合索引结构
对象索引结构论文文献综述
杨旭敏[1]（2018）在《基于网格的移动对象轨迹混合索引结构》一文中研究指出近年来,随着定位技术的发展和无线传感器的迅速普及,众多具有定位功能的无线手持设备和车载设备大量普及,使得许多新的应用可以产生大量的运动信息,这些随时间变化的位置信息需要在数据库中进行管理。传统的数据库系统通常假设数据在没有显性更新之前,属性值保持不变,因此难以高效地管理连续变化的动态位置信息。此外,传统的索引结构往往在空间查询效率和新兴的轨迹数据查询效率之间顾此失彼。介于此,本文提出一种基于网格的移动对象轨迹索引结构,并基于该结构给出各种时空查询算法,主要内容如下。首先,针对特定场景问题提出了一种基于网格的移动对象轨迹索引结构。在分别设计其外层结构与网格子TB-树内层结构的基础上,给出该索引结构的构建算法。其次,针对历史轨迹的各类查询操作,为提高其空间查询性能,提出基于网格的移动对象轨迹索引结构下的精确查询、区域查询、k近邻查询与轨迹查询的算法,并给出相应的算法分析,说明这种基于网格的移动对象轨迹索引结构下查询的高效性。最后,针对上述混合索引结构构建实验系统,给出系统设计思想并分别介绍系统各部分功能与运行示例。对相同数据集大小下不同索引结构的性能进行对比与分析。对数据量不同大小下的数据集分别构建基于网格的移动对象轨迹索引结构与传统TB树索引结构,进行区域范围查询与k近邻查询的对比性能测试。实验结果均表明这种基于网格的移动对象轨迹索引结构在查询方面有着良好的性能。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
张郁彬,张深深,孟旭东[2]（2018）在《城市路网上动态迁移的移动对象索引结构》一文中研究指出移动对象索引技术是有效管理海量移动对象数据的支撑。目前的移动对象索引方法如FNR-tree、NDTR-tree等均采用基于磁盘的索引结构,忽略了移动对象在城市道路上密度分布不均衡的情况,因此在移动对象位置更新频繁时,该类方法的性能会严重下降。针对以上不足,提出一个针对城市路网上热点区域变化进行内外存索引迁移的结构(hotspots dynamic migration index,HDMI)。HDMI是双层索引结构,上层采用R*-tree对路网数据进行管理,下层采用R-tree群对实时更新的移动对象运动信息进行索引。HDMI采用基于内存的索引结构管理热点区域和该区域中的移动对象,针对非热点区域和其中的移动对象则采用基于外存的索引结构来进行管理。HDMI能够根据道路上车辆密度的变化进行内外存索引的迁移,从而在有限的内存条件下,保障索引更新和查询的性能。实验结果表明,HDMI于NDTR-tree相比,不仅减少了索引建立和维护的I/O代价,而且提高了时空窗口查询处理性能。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2018年03期）
李宇珺,彭智勇,吴瑕,兰海,彭煜玮[3]（2018）在《IPI:灵活高效的对象代理数据库索引结构》一文中研究指出目前对象代理数据库中路径表达式计算的索引结构都存在一个严重问题:缺乏灵活性。针对该问题提出了一种索引结构——倒排路径索引(inverted path index,IPI),包括Inverted-Object-Index和PredicateIndex。前者利用倒排索引存储对象间的代理关系,后者则辅助进行对象关联检索,不仅能灵活用于任意路径表达式,还能有效减少计算开销。基于IPI索引结构设计实现了计算路径表达式的IPI索引方法。通过实验分析了影响路径表达式计算效率的各种因素,实验结果表明,IPI索引方法能高效地计算路径表达式,且灵活性在多数情况要优于现有方法。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2018年08期）
李传文,车庆首,谷峪,邓庆绪[4]（2016）在《QGrid:一种空间移动对象并行索引结构》一文中研究指出为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2016年11期）
许潇,冯钧,陆佳民,唐志贤,张立霞[5]（2015）在《HINMO:基于Hadoop平台的路网移动对象分布式索引结构》一文中研究指出伴随着移动互联网产业的迅猛发展,借由分布式处理平台,对不同位置服务所搜集到的海量路网移动对象数据进行高效处理分析的需求正在变得越来越迫切.在此背景下,基于Hadoop平台,构建针对路网移动对象数据的分布式索引结构HINMO(Hadoop-based index for network-constrained moving objects).其中,特别针对现有研究多集中于数据块内部索引的问题,在对集群负载均衡进行考虑的前提下结合城市路网的空间分布,实现路网移动对象数据的分布式索引,解决了非查询相关数据块的过滤剪枝,并能对不同类型的查询需求进行响应.实验结果表明,HINMO不仅具有良好的查询性能,也具备有限规模集群下的可扩展性.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2015年S1期）
易显天,徐展,张可,郭承军[6]（2015）在《一种基于受限网络的移动对象索引结构》一文中研究指出为了提高受限网络中移动对象索引效率和满足近邻查询需求,基于FNR-Tree索引结构和Geohash编码算法,提出一种能够满足近邻查询的移动对象索引结构RNR(restricted network R-Tree)。通过添加哈希表、链表等辅助索引结构来提升索引结构操作效率,融合Geohash编码和相关算法来使得索引结构能高效满足近邻查询的需求。通过将指定区域按一定规则划分,可使得索引结构具备在不规则范围查询的能力。使用旧金山市地理数据和移动对象数据对索引结构性能进行了测试,结果表明RNR具有较高索引结构操作效率,并且能够高效地提供窗口查询和近邻查询的功能。(本文来源于《计算机科学》期刊2015年05期）
乔少杰,韩楠,王超,祝峰,唐常杰[7]（2014）在《基于路网的移动对象动态双层索引结构》一文中研究指出为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询,亟需设计更加有效和高效的索引结构.当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性,对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少.针对已有方法的不足,提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree,对静态路网信息采用R~*-tree索引,对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引,设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理.成都市真实地图数据集上的实验结果表明:相比于经典的NDTRtree,DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39.1%,移动对象轨迹查询时间代价平均减少24.1%;相比于FNR-tree,DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31.6%.(本文来源于《计算机学报》期刊2014年09期）
王超[8]（2013）在《受限路网中移动对象双层索引结构研究》一文中研究指出近年来,作为移动计算技术的重要分支以及基于位置的服务的支撑技术之一,移动对象数据库正受到越来越多的重视,众多学者与机构开始投入大量精力在这个领域进行研究。移动对象数据库系统中存放着大量的关于移动对象位置信息的时空轨迹数据,受到主客观因素的影响,移动对象运行行为具有动态性、不确定性和实时性的特点,需要不断更新位置信息。为了支持对不确定性移动对象过去及当前位置的查询,必须提供更加有效和高效的索引结构。对移动对象的位置信息进行高效索引和查询,在地理信息系统和智能导航、实时跟踪、精确定位技术方面具有很高的应用价值和研究意义。当前国内外的索引算法或者主要考虑索引建立和维护时的效率,或者考虑基于索引进行查询时的准确性,对索引建立和维护时的性能以及查询时性能综合考虑的算法较少。本文针对当前热点索引方法：NDTR-tree (network-constrained moving objects dynamic trajectory R-tree)和FNR-tree(fiexed network R-tree)进行了介绍和实现,并分析了两种算法的优缺点。本文旨在对当前路网移动对象轨迹索引方法进行深入研究,从索引的建立和维护以及范围查询时的性能方面进行提高。提出新型的索引方法HNTR-tree (Hierarchical Network-constraint moving objects Trajectory R-tree),对静态路网信息采用R*-tree索引管理,对实时更新的移动对象运动轨迹采用节点更新代价较小的R-tree进行索引,并利用哈希表和双向链表协同管理。相比于NDTR-tree, HNTR-tree不仅在索引建立和维护操作上提高了效率,而且极大地提高了移动对象轨迹查询的效率。本文的主要工作如下：(1)提出了一种新型受限路网中移动对象双层索引结构HNTR-tree,详细阐述了HNTR-tree的索引结构及HNTR-tree的索引建立和维护算法,并给出移动对象的不确定性轨迹删除算法和移动对象时空范围查询算法。(2)国内外相关研究大多采用Oldenbourg或者San Jose路网数据集,该数据集中,路网由边组成而不是道路组成。本文通过对成都市真实矢量地图采集点生成数据集,使路网数据考虑真实的道路(现实情况下一条道路可能含有多个边)。进行大量实验,详细比较HNTR-tree、NDTR-tree、FNR-tree在索引的建立和维护、移动对象轨迹查找、时空范围查询方面的性能。通过对成都市真实矢量地图数据集进行实验,结果表明：HNTR-tree与NDTR-tree相比,索引在建立和维护方面时间代价平均减少了78.4%,移动对象轨迹查询时间代价平均减少9.8%。HNTR-tree与FNR-tree相比,在较小查询窗口的查询准确性方面提高31.7%。(3)基于本文所提算法开发了移动对象轨迹索引查询系统PathFinder,系统集成了静态路网生成,和基于静态路网的移动对象动态轨迹生成功能,可以方便地进行移动对象索引和时空范围查询操作。(本文来源于《西南交通大学》期刊2013-05-01）
包永伟[9]（2013）在《交通路网中移动对象组合索引结构研究》一文中研究指出随着WIFI、3G、GPS等无线通信技术的快速发展,各种具有定位功能的车载设备、无线移动终端的普及,使得越来越多的基于移动对象位置的服务被人们广泛使用。移动对象的位置时刻在随时间变化,存储移动对象位置信息的数据库需要处理移动对象时间和空间频繁变化的时空数据。在移动对象数据库中,移动对象索引技术是支撑移动对象数据库进行数据管理的基础,是移动对象数据库管理的核心。本文通过对现有的移动对象数据库技术与索引技术的研究,在深入分析了交通路网结构的基础上,提出一种基于交通路网的有效移动对象轨迹索引结构ETI(Efficient moving objects Trajectories Indexing)。ETI移动对象组合索引主要由上下两层结构组成,上层为路网索引结构由存储道路信息的道路哈希表和2DR_Tree (?)组成,实现对路网空间的索引。其中2DR-Tree存储每条路段的空间范围信息；道路哈希表存储每条道路的标识及其所有组成路段信息,同一路段的路段指针和2DR-Tree叶结点指针指向同一个下层的1DR-Tree。由于路网的结构相对固定,道路更新周期长,频繁改动的几率较小,所以可以将道路哈希表和2DR-Tree视为静态结构来存储。下层的索引结构由移动对象哈希表、动态链表和1DR-Tree共同构成。其中,1DR-Tree存储与之对应路段的移动对象时间信息和轨迹信息；移动对象哈希中存储移动对象的标识和实时信息,并通过链表指针与单向链表相连：单向链表按照更新时间顺序存储移动对象的运动轨迹信息。在分析了交通路网中移动对象的运动规律基础上,结合交通道路的流量大小、繁忙程度的不同,在道路哈希结构和移动对象哈希结构中引入基于缓存的LRU内存置换算法,提高道路和移动对象在内存中的命中率,减少外存访问次数,从而提高了索引结构的更新效率,使得ETI索引结构相比传统的FNR-Tree移动对象索引算法具有更高的索引性能。最后本文还用T. Brinkhoff基于路网的移动对象数据产生器和真实的Oldenburg交通路网数据,模拟产生了移动对象实验测试数据。通过对ETI移动对象组合索引和FNR-Tree索引结构在索引操作中的结点存取次数为性能参考,进行性能比较。结果显示,本文提出的ETI移动对象组合索引结构在移动对象轨迹更新、道路查询、历史轨迹查询等方面性能均有所提高。(本文来源于《西南大学》期刊2013-04-18）
王超,乔少杰[10]（2012）在《HNTR-tree:基于路网的移动对象层次型索引结构》一文中研究指出移动对象数据库系统中存放着大量的关于移动对象位置信息的时空轨迹数据,受到主客观因素的影响,移动对象运行行为具有动态性、不确定性和实时性的特点,需要不断更新位置信息.为了支持对不确定性移动对象过去及当前位置的查询,必须提供更加有效和高效的索引结构.提出了新型索引方法HNTR-tree,对静态路网信息采用R~*-tree索引管理,对实时更新的移动对象运动轨迹采用节点更新代价较小的R-tree进行索引,并利用Hash表和双向链表协同管理.HNTR-trcc不仅在索引建立和维护操作上提高了效率,而且极大地提高了移动对象轨迹查询的效率.通过对成都市真实矢量地图数据集进行实验,结果表明HNTR-tree与NDTR-tree相比,索引在建立和维护方面时间代价平均减少了80%,移动对象轨迹查询时间代价平均减少30%.(本文来源于《第29届中国数据库学术会议论文集（B辑）（NDBC2012）》期刊2012-10-12）
对象索引结构论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
移动对象索引技术是有效管理海量移动对象数据的支撑。目前的移动对象索引方法如FNR-tree、NDTR-tree等均采用基于磁盘的索引结构,忽略了移动对象在城市道路上密度分布不均衡的情况,因此在移动对象位置更新频繁时,该类方法的性能会严重下降。针对以上不足,提出一个针对城市路网上热点区域变化进行内外存索引迁移的结构(hotspots dynamic migration index,HDMI)。HDMI是双层索引结构,上层采用R*-tree对路网数据进行管理,下层采用R-tree群对实时更新的移动对象运动信息进行索引。HDMI采用基于内存的索引结构管理热点区域和该区域中的移动对象,针对非热点区域和其中的移动对象则采用基于外存的索引结构来进行管理。HDMI能够根据道路上车辆密度的变化进行内外存索引的迁移,从而在有限的内存条件下,保障索引更新和查询的性能。实验结果表明,HDMI于NDTR-tree相比,不仅减少了索引建立和维护的I/O代价,而且提高了时空窗口查询处理性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
对象索引结构论文参考文献
[1].杨旭敏.基于网格的移动对象轨迹混合索引结构[D].燕山大学.2018
[2].张郁彬,张深深,孟旭东.城市路网上动态迁移的移动对象索引结构[J].计算机技术与发展.2018
[3].李宇珺,彭智勇,吴瑕,兰海,彭煜玮.IPI:灵活高效的对象代理数据库索引结构[J].计算机科学与探索.2018
[4].李传文,车庆首,谷峪,邓庆绪.QGrid:一种空间移动对象并行索引结构[J].东北大学学报(自然科学版).2016
[5].许潇,冯钧,陆佳民,唐志贤,张立霞.HINMO:基于Hadoop平台的路网移动对象分布式索引结构[J].计算机研究与发展.2015
[6].易显天,徐展,张可,郭承军.一种基于受限网络的移动对象索引结构[J].计算机科学.2015
[7].乔少杰,韩楠,王超,祝峰,唐常杰.基于路网的移动对象动态双层索引结构[J].计算机学报.2014
[8].王超.受限路网中移动对象双层索引结构研究[D].西南交通大学.2013
[9].包永伟.交通路网中移动对象组合索引结构研究[D].西南大学.2013
[10].王超,乔少杰.HNTR-tree:基于路网的移动对象层次型索引结构[C].第29届中国数据库学术会议论文集（B辑）（NDBC2012）.2012