本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象空間查詢技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)空間 圖模型 剪枝策略 概率閾值反向最近鄰 雙色反向最近鄰 方向敏感的k最近鄰

【摘要】：人們大部分的時(shí)間是在諸如辦公樓、商貿(mào)中心、車站機(jī)場等室內(nèi)空間中度過,與此同時(shí),隨著城市化進(jìn)程的加快,室內(nèi)空間變得越發(fā)的龐大和復(fù)雜,隨之產(chǎn)生了越來越多的室內(nèi)位置服務(wù)需求。室內(nèi)位置服務(wù)在室內(nèi)安全控制、醫(yī)療服務(wù)、商場促銷、緊急逃生、空間規(guī)劃、室內(nèi)導(dǎo)航等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。作為室內(nèi)位置服務(wù)的基礎(chǔ)性問題,室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象的空間查詢具有重要的研究價(jià)值�，F(xiàn)有的移動(dòng)對(duì)象的空間查詢技術(shù)主要集中在歐式空間和路網(wǎng)空間,針對(duì)室內(nèi)空間的研究還相對(duì)較少。室內(nèi)定位技術(shù)如RFID、藍(lán)牙等往往基于臨近分析原理,得到的位置信息是間斷的,不連續(xù)的,從而帶來了一定的不確定性。同時(shí)由于室內(nèi)空間建筑結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、語義實(shí)體的多樣性等問題,傳統(tǒng)的距離度量標(biāo)準(zhǔn)和空間模型也無法適用�；谝陨显�,現(xiàn)有的歐式空間和路網(wǎng)空間中的查詢處理技術(shù)無法直接適用于室內(nèi)空間。本文針對(duì)室內(nèi)環(huán)境的特點(diǎn),對(duì)常見的室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象空間查詢問題進(jìn)行了研究,主要研究工作如下:(1)考慮室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象數(shù)據(jù)的不確定性,研究了基于概率閾值的室內(nèi)反向最近鄰查詢問題。根據(jù)室內(nèi)定位設(shè)備之間的拓?fù)潢P(guān)系,提出了設(shè)備可達(dá)圖模型。同時(shí)提出了步長和忙碌步長的概念,用于表示粗粒度的室內(nèi)距離。在設(shè)備可達(dá)圖模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了室內(nèi)概率閾值反向最近鄰查詢處理算法MDP,算法由圖模型修剪、距離修剪、單元修剪、概率計(jì)算四部分構(gòu)成。并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了MDP算法的有效性和高效性。(2)研究了室內(nèi)雙色數(shù)據(jù)集上的反向最近鄰查詢問題�；陂T節(jié)點(diǎn)的開放和關(guān)閉的不同狀態(tài)對(duì)室內(nèi)距離的影響,提出了室內(nèi)最短路徑距離的概念,作為室內(nèi)距離的度量標(biāo)準(zhǔn)。提出了室內(nèi)雙色數(shù)據(jù)集上的反向最近鄰查詢處理算法Smart。算法基于經(jīng)典的過濾精煉框架,在過濾階段提出了基于路徑、基于單元和基于樓層的三種修剪策略,用于削減搜索空間,提高查詢效率。(3)考慮室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)方向,研究了方向敏感的室內(nèi)k最近鄰查詢問題。針對(duì)給定的室內(nèi)位置點(diǎn),給出了朝向和背離的形式化定義。同時(shí)為了便于室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象的檢索和查詢,提出了基于方向語義的室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象索引IFI,在此基礎(chǔ)上,提出了基于IFI索引的方向敏感的室內(nèi)k最近鄰查詢處理算法D2。通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明D2算法具有良好的性能。
【關(guān)鍵詞】：室內(nèi)空間 圖模型 剪枝策略 概率閾值反向最近鄰 雙色反向最近鄰 方向敏感的k最近鄰
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 注釋表13-14
• 縮略詞14-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 移動(dòng)對(duì)象的數(shù)據(jù)管理15-16
• 1.2 本文的選題依據(jù)和意義16-18
• 1.3 本文的主要工作18-19
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 空間查詢處理技術(shù)相關(guān)工作21-33
• 2.1 最近鄰查詢處理技術(shù)研究21-24
• 2.1.1 歐式空間環(huán)境下的最近鄰查詢21-22
• 2.1.2 路網(wǎng)空間環(huán)境下的最近鄰查詢22-24
• 2.2 反向最近鄰查詢處理技術(shù)研究24-26
• 2.2.1 歐式空間環(huán)境下的反向最近鄰查詢24-26
• 2.2.2 路網(wǎng)空間環(huán)境下的反向最近鄰查詢26
• 2.3 室內(nèi)空間查詢技術(shù)研究26-32
• 2.3.1 室內(nèi)定位技術(shù)26-28
• 2.3.2 室內(nèi)空間模型28-31
• 2.3.3 室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象的空間查詢31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于概率閾值的室內(nèi)反向最近鄰查詢33-46
• 3.1 問題描述33-34
• 3.2 設(shè)備可達(dá)圖模型34-36
• 3.3 概率閾值反向最近鄰查詢處理算法MDP36-41
• 3.3.1 基于圖模型的批量修剪策略37-38
• 3.3.2 基于室內(nèi)距離的修剪策略38-39
• 3.3.3 基于概率的修剪策略39-40
• 3.3.4 概率計(jì)算40-41
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與性能評(píng)估41-45
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及相關(guān)參數(shù)41-42
• 3.4.2 修剪效果與查詢效率42-44
• 3.4.3 查詢處理的可擴(kuò)展性44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 室內(nèi)雙色數(shù)據(jù)集上的反向最近鄰查詢46-59
• 4.1 問題描述47
• 4.2 符號(hào)、模型定義47-51
• 4.3 雙色反向最近鄰查詢處理算法Smart51-55
• 4.3.1 基于路徑的修剪策略51-52
• 4.3.2 基于樓層的修剪策略52
• 4.3.3 基于單元的修剪策略52-53
• 4.3.4 修剪策略集成53-55
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與性能評(píng)估55-58
• 4.4.1 移動(dòng)對(duì)象數(shù)目對(duì)查詢性能的影響56
• 4.4.2 興趣點(diǎn)數(shù)目對(duì)查詢性能的影響56-57
• 4.4.3 室內(nèi)場景復(fù)雜度對(duì)查詢性能的影響57
• 4.4.4 查詢處理的可擴(kuò)展性57-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第五章 方向敏感的室內(nèi)k最近鄰查詢59-78
• 5.1 問題描述60
• 5.2 符號(hào)、模型定義60-65
• 5.3 基于方向語義的室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象索引IFI65-67
• 5.3.1 索引結(jié)構(gòu)66-67
• 5.3.2 更新過程67
• 5.4 基于IFI的方向敏感室內(nèi)k最近鄰查詢算法67-74
• 5.4.1 剪枝方案68-70
• 5.4.2 過濾階段70-73
• 5.4.3 精煉階段73-74
• 5.5 實(shí)驗(yàn)與性能評(píng)估74-77
• 5.5.1 移動(dòng)對(duì)象數(shù)目對(duì)查詢性能的影響74-75
• 5.5.2 視角大小對(duì)查詢性能的影響75-76
• 5.5.3 k值大小對(duì)查詢性能的影響76
• 5.5.4 室內(nèi)場景復(fù)雜度對(duì)查詢性能的影響76-77
• 5.6 本章小結(jié)77-78
• 第六章 結(jié)束語78-81
• 6.1 本文的主要工作和貢獻(xiàn)78-79
• 6.2 本文的不足和未來的研究方向79-81
• 參考文獻(xiàn)81-87
• 致謝87-88
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文88

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