Математическое и программное обеспечение представления и обработки данных о мобильных объектах в реляционных СУБД

• Автор: Альшаер, Джавдат Джамиль
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 131 с. : 17 ил.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ПРОСТРАНСТВЕ1ШОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ .

1.1 Вводные замечания.

1.2. Система определения местоположения мобильных объектов

1.2.1. Принцип работы ГНС

1.2.2. Точность определения координат

1.3. Базы данных и системы управлеия ими.

1.4. Краткая характеристика мобильных объектов.

1.5. Поддержка пространственных объектов в современных РСУБД.

1.5.1. Хранение пространст венных данных в БД и манипулирование ими

1.5.2. Логическая структура БД, таблицы и индексы
1.5.3. Физическая структура БД, файлы данных и индексов
1.5.4. Обработка запросов, содержащих условия поиска записей,
и методы ее оптимизации.
1.5.5. Индексирование пространственных данных для оптимизации
ОПЕРАЦИЙ НАД НИМИ.
1.6. Анализ особшюстей и проблем пространственновременных систем.
1.6.1. Новые типы тространственновременных запросов
1.6.2. Нетрадиционные методы доступа и обработки непрерывные запросы
1.6.3. Неопределенности при обработке неточных данных
1.7. Обзор существующих исследований об определении координат мобильных объектов.
1.7.1. Обзор существующих методов доступа к данным о мобильном объекте.
1.7.2. Существующая теоретическая модель представления мобильных объектов в БД.
1.7.3. Обзор существующих исследований но проблеме неточности определения координат МО
1.8. Постановка задачи исследования
1.9. Заключение и выводы по первой главе.
ГЛАВА 2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СВЕДЕНИЙ О МОБИЛЬНЫХ ОБЪЕКТАХ В БАЗЕ ДАННЫХ
2.1. Вводные замечания.
2.2. Построение отрезков траекторий мобильных объектов.
2.3. Индексирование отрезков траектории мобильных объектов.
2.3.1. Ядерево Ятяее.
2.3.2. Ядерево.
2.4. РПМОдеревья траекторий.
2.4.1. Описание РПМО модели представления мобильных объектов
2.4.2. Алгоритм добавления в Ядерево мобильного объекта
2.4.3. Поиск в РПМОдереве сведений о мобильном объекте
2.5. Типы данных предложенной модели представления мобильных ОБЪЕКТОВ МПМО.
2.6. Операции предложенной модели представления мобильных ОБЪЕКТОВ
2.7. Мажоритарное описатше неопределенности при построении
ТРАЕКТОРИЙ МОБИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ В ТРАНСПОРТНЫХ СЕТЯХ
2.8. Запросы мобильных объектов с операторами
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
2.8.1. Вводные замечания.
2.8.2. Обработка пространс твенновременных запросов диапазона
с учетом неопределеН1 юсти
2.8.3. Оператор запрос Может бьггьиногдавнутри МИВ.
2.8.4. Оператор запрос Можетпостоянновшити МПВ.
2.8.5. Оператор Постоянноточновнутри ПТВ.
2.8.6. Оператор запрос Точиоиногдавнутри ТИВ.
2.9. Заключение и выводы по второй главе.
ГЛАВА 3. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ В ПРЕДЛОЖЕННОМ ПРЕДСТАВЛЕНИИ МОБИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ.
3.1. Предложенная структура модели представления
мобильных объектов
3.2. Использование имитации при обработке запросов о мобильных объектах.
3.3. Моделирование движения с использованием клеточ плх
АВТОМАТОВ.
3.3.1. Вводные замечания.
3.3.2. Задач и решаемы в при помощи моделирования движений
3.3.3. Имитация движения МО
3.4. ПРИМЕ1 пение линейной регрессии для описания траектории движения мобильных объектов
3.5. Обработка непрерывных запросов и запросов предсказания с
ИСПОЛЬЗОВА 1ИЕМ ИМИТАЦИИ И РЕГРЕССИЙ.
3.6. Динамическая информация, навигационные и траекторпые запросы
3.7. Заключение и выводы по третьей главе
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МОБИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
4.1. Реализация модели представления мобильных объектов в Окасье нижний уровень
4.1.1. Вводные замечания
4.1.2. Создание таблиц для мониторинга мобилы ьх объектов в
ТРАСПОРТ1ЫХ сетях на ос юве М МО.
4.1.3. Загрузка данных о транспортных сетях и МО в таблицах.
4.1.4. Обновление пространственных метаданных.
4.1.5. Создание РПМО индекса
4.1.6. Реализация ИВ запроса о МО в МПМО
4.2. Программная реализация алгоритмов МПМО верхний уровень.
4.3. Программ ье средства обработки пространствешовременных данных.
4.3.1. Генератор данных и управление его параметрами.
4.3.2. Программная реализация алгоритмов РПМОдерева.
4.4. Имитационное исследование алгоритмов РПМОдерева
4.4.1. Постановка зкспериме та.
4.4.2. Результаты исследования но размеру дерева и стоимости добавления
4.4.3. Результаты исследований по количеству опрашиваемых узлов вход выход.
4.4.4. Исследование стоимости количества опрашиваемых узлов поиска
4.5. Экспериментальное исследование алгоритмов реализации
интервальных запросов с учетом неопределенности.
4.5.1. Вводные замечания.
4.5.2. Исследование количества опрашиваемых узлов
4.5.3. Оценка новых возможностей, появляющихся при применении предложенных запросов
4.5.4. Исследование затрат времени.
4.6. Экспериме ггальная проверка имитации по методу клеточных автоматов
4.7. Экспериментальная оценка метода предсказания
4.8. Заключение и выводы по четвертой главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ


Оригинальность модели заключается в специальном разбиении координатного пространства на пространственную и временную составляющие, когда каждый МО имеет статическое и динамическое временное представление. МПМО, отличающегося поддержкой всех типов запросов о прошлом и настоящем местонахождении МО и позволяющего уменьшить рост объема индексации путем избегания индексации повторяющихся зраекторий МО и восстановления полной траектории МО. БД, отличающегося использованием аппарата таблиц и индексов СУБД, элементами иерархической организации данных, существующими типами и операциями, и двухъярусной моделью обработки запроса в СУБД, что делает модель применимой с любыми СУБД. Математическая модель представления фигуры неопределенности, содержащей возможные траектории объектов, движущихся в ограниченных сетях, и разработанные алгоритмы обработки пространственновременных диапазонных запросов с учетом неопределенности. Это позволяет отыскивать не только те МО, которые точно пересекают область запроса, но и объекты, которые возможно пересекают эту область. Тем самым подтверждается факт расширения возможностей существующих средств. МО с помощью модели синхронных клеточных автоматов. МО в условиях ограничения скорости движения, отличающийся отсугствием требования необходимости получения скоростей от объектов и учетом движения объектов относительно друг друга. Комплекс вычислительных программ для обработки данных о мобильных объектах КВМО и специальное программное обеспечение, с помощью которых проведена проверка работоспособности предложенных алгоритмов, их имитационное исследование, и результаты этого исследования. Практическая значимость результатов работы. Практическая значимость диссертационной работы заключается в обеспечении возможности использования дискретных реляционных СУБД для хранения и обработки информации о непрерывных траекториях мобильных объектов. Предложенная надстройка в типовых СУБД позволяет использовать их для решения разнообразных задач управления движением транспорта, отслеживать передвижения МО различного вида, контролировать состояние территорий. В предложенном подходе к построению индексов Яьдерево для мобильных объектов, РПМО достигнута более высокая эффективность реализации по сравнению с ранее применяемыми Ядерево и дерево. Например, размер индекса в рассмотренном примере составил Мб для РПМОдерева против Мб для Кдерева и Мб для дерева. При этом число опрашиваемых узлов при использовании предложенного РПМОдерева примерно на меньше чем при использовании Кдерева и на чем у Ядерева. Предложенные алгоритмы реализованы в программном обеспечении Система мониторинга мобильных объектов в транспортных сетях, переданном на госрегистрацию в Федеральный институт промышленной собственности ФИПС. Особенность предложенной модели представления МО в БД состоит в использовании уже имеющихся типов данных и операций. С практической точки зрения это является несомненным достоинством, поскольку предоставляет возможность применения существующих реляционных СУБД, что упрощает реализацию и внедрение предложенных методов. Создание математического обеспечения описания и анализа данных о мобильных объектах вносит важный вклад в развитие теории и практики систем обработки данных. Применение разработанного математического и программного обеспечения позволяет получить существенный технический эффект при его использовании, повысить эффективность и расширить область применения существующего формального аппарата описания и обработки данных СУБД. Применение предложенных запросов и операторов позволяет отыскивать не только те МО, которые точно пересекают область запроса, но и объекты, которые возможно пересекают эту область. Тем самым подтверждается факт расширения возможностей существующих средств. Использование разработанного средне квадратического регрессионного предсказания СКпредсказания дает больше достоверных результатов, чем кусочнолинейная модель в ТРЯдереве. Разработанный автором комплекс вычислительных программ для обработки данных о мобильных объектах КВПМО является удобным инструментом при использовании поверх СУБД для обработки непрерывных запросов о МО и позволяет получать ответы на запросы в переносных устройствах пользователей.