室內(nèi)移動對象空間查詢技術(shù)研究.pdf

1、人們大部分的時間是在諸如辦公樓、商貿(mào)中心、車站機場等室內(nèi)空間中度過，與此同時，隨著城市化進程的加快，室內(nèi)空間變得越發(fā)的龐大和復雜，隨之產(chǎn)生了越來越多的室內(nèi)位置服務需求。室內(nèi)位置服務在室內(nèi)安全控制、醫(yī)療服務、商場促銷、緊急逃生、空間規(guī)劃、室內(nèi)導航等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應用。作為室內(nèi)位置服務的基礎(chǔ)性問題，室內(nèi)移動對象的空間查詢具有重要的研究價值。
　　現(xiàn)有的移動對象的空間查詢技術(shù)主要集中在歐式空間和路網(wǎng)空間，針對室內(nèi)空間的研究還相對較少

2、。室內(nèi)定位技術(shù)如RFID、藍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。同時由于室內(nèi)空間建筑結(jié)構(gòu)的復雜性、語義實體的多樣性等問題，傳統(tǒng)的距離度量標準和空間模型也無法適用。基于以上原因，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。本文針對室內(nèi)環(huán)境的特點，對常見的室內(nèi)移動對象空間查詢問題進行了研究，主要研究工作如下：
　　(1)考慮室內(nèi)移動對象數(shù)據(jù)的不確定性，研究了基于概率

3、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)備之間的拓撲關(guān)系，提出了設(shè)備可達圖模型。同時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)備可達圖模型的基礎(chǔ)上，進一步提出了室內(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、概率計算四部分構(gòu)成。并通過實驗驗證了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)點的開放和關(guān)閉的不同狀態(tài)對室內(nèi)距離的影響，提出

4、了室內(nèi)最短路徑距離的概念，作為室內(nèi)距離的度量標準。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)移動對象的運動方向，研究了方向敏感的室內(nèi) k最近鄰查詢問題。針對給定的室內(nèi)位置點，給出了朝向和背離的形式化定義。同時為了便于室內(nèi)移動對象的檢索和查詢，提出了基于方向語義的室內(nèi)移動對象索