华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2012, Vol. 40 ›› Issue (1): 138-145,158.
梁茹冰1,2 刘琼1†
Liang Ru-bing1,2 Liu Qiong1
摘要: 公路网中移动兴趣点( POIs) 的查询处理是一个难点,目前的研究多基于欧氏距离对静态POIs 进行处理,不能很好地适应移动环境下终端弱连接和频繁移动的需要. 文中在公路网移动计算场景下,设计了一种存储分区数据对象的结构来表示公路网图形模型,提出适用于移动终端的连续KNN 查询( CQ-KNN) 算法. 该算法改进了Wang 等提出的MKNN 算法,将逐层渐近探测和检索边列表结合起来进行近邻查询,避免了MKNN 算法在限定层数不够却不得不执行范围查询时所带来的开销; 同时使用缓存策略来支持移动终端提交的连续查询请求,并给出基于广播位置失效报告的缓存一致性维护策略. 仿真结果表明,CQ-KNN 算法较MKNN 算法有更快的CPU 处理速度和更短的网络响应延时,并且能支持移动终端的离线KNN 近似查询.
中图分类号: