[发明专利]一种基于区域覆盖的动态最近邻查询方法

说明书

技术领域

本发明属于移动数据索引技术领域，特别涉及一种基于区域覆盖的动态最近邻查询方法。 

背景技术

随着无线通信技术、全球定位系统(Global Positioning System，GPS)技术以及数据库技术的发展，移动对象数据库技术逐渐成为数据库领域的研究热点，其中移动对象数据的最近邻查询方法是研究中的一个重要领域，但是过去的大部分研究工作都是针对处于静态环境下的最近邻查询，并且已经比较成熟；对于在动态环境中，查询对象和被查询目标都是移动的情况下的最近邻查询问题，目前国内外这方面的研究都还处于初始阶段； 

现在虽然处于和平时期，但是对于战争的研究也一直在进行，战场上如何减少牺牲，使战士时刻了解附近队友的位置，相互做好配合至关重要，而很多战士都是处于移动状态，这就涉及到动态环境中的近邻查询问题； 

要解决这类查询问题，首先是需要一个能够高效存储移动对象的索引结构，对于静止查询点与静止查询目标间的最近邻查询，最基本的算法是基于R树的BAB(branch and bound)方法，包括深度优先遍历R树的DF方法和最佳优先遍历R树的BF方法；但是这些方法是针对静态环境的，而动态环境下由于目标一直在移动，作为计算机处理需要在一个可以忍受的时间间隔下，改变索引中结点的位置，以往的静态算法索引代价过大，不足取。 

动态环境下的最近邻查询方法于2005年Kollios和Gunopulous等人在2005年提出一种利用对偶变换(dual transformation)的方法来解决动态环境下的最近查询问题，该方法通过复制转换的方法，首先把一个移动对象的运动轨迹x(t)＝x₀+v_xt，转化为空间中的一个点(x₀，v_x)，然后再通过索引结构完成最近邻查询，这种方法的缺陷是只能返回在某个时间间隔内的查询结果，而不能返回每个时刻的查询结果。 

Benetis和Jensen等人提出了移动对象的最近邻和反最近邻方法，但是，该方法在进行最近邻查询时，只能返回一个最近邻对象，随后，Benetis等人拓展了他们在文献中提出的方法，使其能够支持KNN查询；Iwerks等人研究了连续移动点的连续k最近邻查询问题，Raptopoulou等人针对移动对象数据库中移动最近邻查询的问题做了讨论。 

Su Chen和Beng Chin Ooi等人基于ST²B树索引结构的最近邻查询方法，ST²B树是一种自可调的移动对象B⁺树索引结构，首先在时间上，ST²B树将底层B⁺树划分为两棵子树BT₀和BT₁，每个移动对象根据更新的时间选择相应的子树进行索引，其中两棵子树随着时间交替进行移动对象管理；在空间上，根据区域内移动对象的分布，根据密度的不同选取一个参考点集，并根据参考点Voronoi块对区域进行分块，然后在不同的分块选取不同的网格粒度 划分对移动对象进行索引，对于基于ST²B树的最近邻查询方法，采取的是不断扩大范围查询半径，直到查询区域内的移动对象个数满足最近邻查询的条件为止，方法的缺点是采用不断的调用范围查询算法，时间代价较大。 

发明内容

为克服上述方法的不足，本发明提出一种基于区域覆盖的动态最近邻查询方法。 

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于区域覆盖的动态最近邻查询方法，包括以下步骤： 

步骤1：录入人员位置信息，方法为：坐标系中的点代表士兵，每一个士兵向系统报告自己的当前坐标，确定战场空间； 

步骤2：把战场空间划分为网格； 

首先将整个战场空间划分成M×N个虚拟的空间网格单元，其中，M表示横着将空间分为M份，N表示竖着将空间分为N份，如图1所示； 

对于点p(x，y)所在的网格id，计算公式如下： 

px＝(int)x/hX 

py＝(int)y/hY 

id＝px+py*divX+1 

式中，x，y表示点p的横坐标和纵坐标，hX和hY分别表示网格单元的水平宽度和垂直高度，divX表示网格文件在水平方向上的划分个数； 

步骤3：对士兵进行索引，方法为：