0 摘要

Such a query returns the objects whose attributes contain expected values and whose locations are always within a distance threshold to the query trajectory during the entire overlapping time period. （本文研究的多属性轨迹范围近邻查询是指返回一段时间内距离在一定范围内的且具有期待的属性值的对象集。）

To efficiently answer the query, an optimal method of partitioning the trajectories is proposed and an index structure is developed to support the combined search of spatio-temporal parameters and attribute values. （轨迹分割优化方法和支持时空参数和属性值的查询索引结构）

1 问题描述

应用场景：跟踪事件中，某特定的移动对象是否一直在查询对象的固定范围内？（带有属性的持续性范围查询，CRA）

相关研究工作与不同：

       (1) 时空轨迹数据库：①无属性信息，不能满足实际的需求；②传统查询是单一时刻下的计算，本文研究持续性的查询检测，移动对象位置的持续变化使其具有很大难度。

       (2) 语义轨迹：①语义轨迹是与位置相关的语义信息，本文的属性为位置无关的特征属性；②语义信息仅与离散的时间戳相关，属性与整条轨迹均相关；③查询不同，语义轨迹中的查询是同时对轨迹在时空和语义的相关性进行评估，本文进行的是时空范围评估和属性的精确匹配。

问题定义： o(Trip, Att)表示一条多属性时空轨迹。给定查询轨迹o_q，距离阈值d，查询属性集Q_a，持续性带有多属性的范围查询返回轨迹o'，满足（1）o'的属性值等于Q_a；（2）在两条轨迹相交的每个时刻，o_q和o'的空间距离小于阈值d。

（思考：相交的时间戳数量没有要求？连续的一段时间的要求？）

例：查询轨迹为o3，查询属性集Q_a=(SILVER,VW)，则o3和o4在[t1,t2]内满足CRA条件，o3和o2在[t2,t3]内满足CRA条件。

CDA的图例

2 关键问题和技术

高效的数据管理对数据表示和索引方法提出要求。

关键问题1：对属性的建模和索引。

解决方法：构建属性列表，使用位向量标记时空索引的每个节点中的属性值。

关键问题2：构建支撑时空邻近性查询的索引。

解决方法：空间划分成cell，时间划分成interval，轨迹根据时间划分为cell trajectories，根据空间和时间构建3-D R-tree。