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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 信息与通信工程
- 1 篇 计算机科学与技术...

主题

2 篇 移动对象间状态查...
1 篇 询
1 篇 基于位置服务
1 篇 连续查询
1 篇 移动对象间连续状...
1 篇 移动对象定位
1 篇 最短路径
1 篇 路网
1 篇 移动对象管理

机构

2 篇 东北大学

作者

1 篇 乔伟
1 篇 孙清清

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=移动对象间状态查询"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

面向移动对象间状态查询优化算法的研究与实现

面向移动对象间状态查询优化算法的研究与实现

引用

作者：孙清清东北大学

学位级别：硕士

随着无线通信技术和智能移动终端的广泛应用,基于位置的服务(Location-based Service,LBS)得到飞速发展与普及,并广泛应用于军事、交通、物流、医疗及民生等领域。基于位置服务通过移动终端利用各种定位技术获得当前位置信息,并使用移... 详细信息

随着无线通信技术和智能移动终端的广泛应用,基于位置的服务(Location-based Service,LBS)得到飞速发展与普及,并广泛应用于军事、交通、物流、医疗及民生等领域。基于位置服务通过移动终端利用各种定位技术获得当前位置信息,并使用移动对象管理技术索引和查询这些位置信息,为用户提供个性化的服务。近年来,移动对象管理的查询领域中典型的查询包括范围查询、最近邻查询、反最近邻查询、最远邻查询、连续最近邻查询、连续反最近邻查询等。这些查询服务由于历经多年的研究,已经取得了优秀的研究成果,相关技术也非常成熟。但是随着基于位置信息服务的快速发展,出现了一些现有查询不能解决的服务,这些服务关注移动对象间距离变化。为了更好的满足用户的查询需求,对移动对象间状态查询的研究也变得越来越重要。移动对象间运动趋势分为不同的类(即移动对象间状态),移动对象间状态查询就是通过两个移动对象的距离信息判断两移动对象属于哪个状态的过程。目前,针对移动对象间状态查询的概念,已分别提出朴素的和基于ELM的两种移动对象间状态查询算法。在两种算法基础上,本文主要做了如下优化：针对朴素状态查询算法时间性能低下的问题,本文提出一种基于最大最小值的新算法,用第一时刻距离和距离最大最小值的关系区分不同类；对基于ELM的算法查询准确率不够理想的问题,本文不但提出更有区分度的特征,还采用先朴素的分大类再用ELM分小类的策略对算法进行优化。实验对比表明：基于最大值最小值的算法将原算法的时间性能提高了将近一半；基于ELM的优化算法不但在查询精确度方面较原算法提高了3%,查询时间也是原算法的一半。在此研究基础上,本文进一步对连续的状态查询建模,并提出三种移动对象间连续状态查询算法。其一,是一种基于距离比较的查询算法,当新时刻来临时将新时刻距离与以前时刻做比较并更新存储信息的矩阵；其二,是一种基于优先队列的查询算法,用优先队列维护当前时间窗口内距离的最值；其三,针对基于优先队列算法在处理最值丢失问题上的不足,引入最值候选序列的概念,有效地避免了最值丢失。三种算法的实验对比表明：时间窗口较小时,基于距离比较的算法有更好的时间性能；时间窗口较大时,更有利于后两种算法。

关键词：基于位置服务移动对象管理移动对象间状态查询移动对象间连续状态查询

来源：评论

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面向路网的移动对象间的连续状态查询算法的研究与实现

面向路网的移动对象间的连续状态查询算法的研究与实现

引用

作者：乔伟东北大学

学位级别：硕士

随着基于用户位置的服务(Location-Based Service, LBS)研究的日益深入,用户对LBS的需求日趋丰富。例如在智能交通领域,自动驾驶技术不仅需要解决普通的位置定位技术,更重要的是要持续监测车与周围车辆以及道路上其他物体之间的距离远... 详细信息

随着基于用户位置的服务(Location-Based Service, LBS)研究的日益深入,用户对LBS的需求日趋丰富。例如在智能交通领域,自动驾驶技术不仅需要解决普通的位置定位技术,更重要的是要持续监测车与周围车辆以及道路上其他物体之间的距离远近关系,保证安全行驶。现有的查询处理技术,如范围查询、最近邻查询和连续范围查询等,仅仅关注某一时刻查询点与被查询点之间的位置关系,无法满足用户对移动对象之间的连续状态查询服务的需求。移动对象间状态查询是指移动对象查询自身与周围其他移动对象之间越来越远或者越来越近的位置关系。已有的移动对象间状态查询算法主要包括朴素的状态查询算法与移动对象间的连续状态查询算法,均是基于欧氏空间,难以直接应用于路网环境。本文提出了面向路网的移动对象间连续状态查询中的关键算法。针对大规模的移动对象的应用场景,移动对象间的连续状态查询算法面临着两大挑战：一方面如何快速地对海量移动对象定位；另一方面如何在路网环境下高性能地计算海量移动对象间的距离。针对上述问题,本文做了以下两方面工作：针对快速定位移动对象位置的问题,本文提出了三种移动对象定位算法。基于路段划分的移动对象定位算法通过对较长路段进行划分,对子路段构造MBRs,建立R树索引,有效地减少了MBRs之间的重叠区域和MBRs对无效区域的覆盖。基于网格R树的移动对象定位算法将网格定位的高效性与R树搜索的高效性结合起来。基于路网拓扑的移动对象定位算法,利用了路网拓扑结构与基于网格R树的移动对象定位算法相结合。实验对比表明：三种定位算法的性能均优于基于R树的移动对象定位算法。路网环境下,大规模移动对象间的距离计算成为制约移动对象间的连续状态查询的瓶颈。因此,本文从工程角度提出基于距离查询表的移动对象间距离序列计算算法(calculating distance sequence based on Distance Query Table, DQT),满足了移动对象间的连续状态查询处理的实时性要求。针对距离查询表需要内存空间较大的问题,对距离查询表进行了空间优化,提出了基于空间受限距离查询表的移动对象间距离序列计算算法(calculating distance sequence based on Limited Space Distance Query Table, LSDQT).实验对比表明：两种算法时间性能均优于基于最短路径算法移动对象间距离序列计算算法。算法LSDQT虽然在计算速度上比DQT算法慢了一个数量级,但空间受限距离查询表所需的内存空间仅为距离查询表的1%,LSDQT算法对移动对象间的状态计算精确度接近DQT算法,趋近于100%。

关键词：移动对象间状态查询连续查询路网移动对象定位最短路径

来源：评论

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