论文摘要：基于路网约束的时空数据管理系统研究与实现

近几年来，与地理位置相关的时空数据的数据量正在迅猛增长。这一方面来源于传统的网络服务器、传感器等设备收集的时空数据的积累；另一方面由于移动通信及其他位置感知设备的应用，导致海量的与地理位置相关时空数据的产生。根据这些设备收集到的数据可以重构出大量移动物体的行走轨迹，这些轨迹隐含着许多有价值的信息，例如消费者购物的行走路线、路网上车流分布规律和动物迁徙规律等。与我们生活密切相关的是城市中车辆交通轨迹数据，这些数据可以做为城市规划和智慧城市的建设的数据分析基础。移动对象轨迹数据作为一种典型的时空数据，具有数据量大、位置更新频繁、蕴含信息丰富等特点，为基于位置的服务（LBS）、交通管理、城市规划、社会计算等提供了重要的数据源，移动对象轨迹数据也成为大数据（Big Data）时代的典型代表。针对时空轨迹的存储目前已有诸多技术方案，但是现有的存储技术方案存在诸多问题，如存储空间占用过大，检索效率低，数据挖掘时使用不方便等。使用数据压缩的方法可以实现数据的高效存储，但是一般的数据压缩会降低数据的查询效率，并引入数据误差。

本文针对上述时空数据的存储问题，结合现有的道路网络模型，提出新的道路网络模型（非精确的道路网络模型），该模型可以平衡压缩效率和误差率。在保证现有时空轨迹数据应用不受影响（查询效率高，误差低）的前提条件下，提高数据的存储效率。

本文主要工作如下：

1.   提出非精确的道路网络模型，该道路网络模型使用道路编号表示空间位置信息。模型需要维护一张道路网络表，该表实现道路编号到道路空间信息的映射。道路网络模型精度可调节，可以通过路段分割的大小来调节模型精度。

2.   基于提出的非精确道路网络模型，建立时空数据的两层索引，第一层索引是建立在道路网络表上的R-Tree索引，第二层索引是建立在海量时空数据上的B-Tree索引。使用双层索引，能够高效的实现对压缩数据的查询操作。

3.   根据非精确的道路网络模型，实现时空轨迹数据管理系统，此系统实现时空轨迹数据的压缩存储，并支持数据的增、删、改、查等操作；

4.   通过实验验证，使用非精确的道路网络模型，能够节约60%的存储空间；使用双层索引，对P-查询能够提高100倍的查询效率，对R-查询效率提高不明显；并将查询误差控制在10%以内。

关键词：时空轨迹，道路网络，时空数据库，轨迹压缩

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