技術(shù)特征：

1.快速連續(xù)歷史軌跡距離查詢技術(shù)的總體特征是通過對移動對象的軌跡數(shù)據(jù)做預(yù)處理，對所有的軌跡數(shù)據(jù)的時間和空間維度范圍作為一個輸入，構(gòu)建3D R-Tree索引，并在距離查詢操作中從3D R-Tree根節(jié)點開始遍歷，利用最大最小距離對軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，減少查詢過程中對軌跡數(shù)據(jù)的訪問數(shù)量和軌跡距離的計算。其過程由以下三部分構(gòu)成：

(1)移動對象軌跡預(yù)處理：以出租車、人、地鐵和公交車的GPS位置信息作為輸入，轉(zhuǎn)換成軌跡數(shù)據(jù)，分割并保存到移動對象數(shù)據(jù)庫中；

(2)建立移動對象軌跡的3D R-Tree索引：以(1)中生成的軌跡數(shù)據(jù)作為輸入，建立移動對象軌跡的3D R-Tree索引；

(3)實現(xiàn)快速連續(xù)歷史軌跡距離查詢：以(2)中建立的3D R-Tree為參數(shù)，從3D R-Tree的root節(jié)點開始，向下遍歷所有子節(jié)點，過濾掉那些不可能含有查詢結(jié)果的節(jié)點。計算留下來的候選軌跡與查詢軌跡的距離，得到符合查詢范圍的軌跡。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速連續(xù)歷史軌跡距離查詢技術(shù)，其特征在于步驟(1)中將出租車、人、地鐵和公交車的GPS位置信息作為輸入，轉(zhuǎn)換成軌跡數(shù)據(jù)，分割并保存到移動對象數(shù)據(jù)庫中。通過對移動對象的軌跡分割，得到較小的軌跡段。軌跡段分割的大小根據(jù)數(shù)據(jù)范圍大小設(shè)定。移動對象軌跡分割較小，會增加軌跡段的數(shù)量，降低查詢效率；而分割過大的話，過濾的精度降低，增加軌跡距離的計算時間，降低查詢性能。在移動對象軌跡分割之后，以軌跡段的時間和空間范圍，生成一個最小邊框盒子，用來最小表示軌跡的時空范圍。

在對移動對象軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理后，得到所有對象和軌跡的數(shù)據(jù)表。表的每個元組由三個屬性組成，包括TID、OID、Trip和MBR，分別存儲移動對象所在元組位置、移動對象ID、移動對象的軌跡以及移動對象軌跡在時間和空間所組成的三維空間中的最小邊框盒子。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的快速連續(xù)歷史軌跡距離查詢技術(shù)，其特征在于步驟(2)中以步驟(1)生成的對象軌跡表中的TID和MBR組成3D R-Tree的葉子節(jié)點，插入到3D R-Tree的root節(jié)點中，完成對移動對象軌跡的索引的建立。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的快速連續(xù)歷史軌跡距離查詢技術(shù)，其特征在于步驟(3)中的快速連續(xù)歷史軌跡距離查詢，查詢返回符合查詢條件的軌跡?？焖龠B續(xù)歷史軌跡距離查詢包括兩個步驟：1)過濾，2)精細(xì)計算。過濾階段將過濾掉那些不可能為結(jié)果的移動對象軌跡，在精細(xì)計算階段對留下的候選軌跡做軌跡距離計算，得到查詢結(jié)果。

1)過濾：查找候選移動對象軌跡

在查找候選移動對象軌跡時，最基本的思想是去掉完全不可能的移動對象軌跡。使用最大距離-最小距離的過濾方法用于過濾這種完全不可能的移動對象軌跡，從而減少計算量。通過比較兩個軌跡在相同時間范圍內(nèi)的空間距離，可以判斷軌跡是否符合查詢的條件，從而去掉其中不符合查詢條件的軌跡，對剩下的軌跡再做精細(xì)的計算。在軌跡的空間距離的比較中，有三種情況：

情況一：該軌跡數(shù)據(jù)的最小邊框盒子到查詢軌跡的最小距離大于查詢值的最大值，或者最大距離小于查詢值的最小值，此時這個軌跡數(shù)據(jù)的時間和空間范圍已在查詢范圍之外，不可能為查詢結(jié)果，因此舍棄該數(shù)據(jù)軌跡；

情況二：該軌跡數(shù)據(jù)的最小邊框盒子到查詢軌跡的最大距離小于查詢值的最大值，且最小距離大于查詢值的最小值，此時該軌跡數(shù)據(jù)必定在查詢范圍之內(nèi)，該軌跡數(shù)據(jù)一定是查詢結(jié)果，因此將該軌跡數(shù)據(jù)添加到結(jié)果集合中；

情況三：除了情況一和情況二之外的情況的軌跡數(shù)據(jù)，它們的軌跡數(shù)據(jù)有可能有部分是查詢結(jié)果，因此作為候選對象，添加到候選對象隊列中，需要進(jìn)一步精細(xì)計算。

在過濾時，從3D R樹的根節(jié)點開始，遍歷所有的子節(jié)點，如果子節(jié)點的時間維度的時間間隔與查詢的對象的時間間隔有重疊，則判斷該子節(jié)點的空間分布的最小邊框矩形(MBR)與查詢軌跡的最小邊框矩形之間的最大距離和最小距離，如果這個子節(jié)點中中不可能包含有查詢結(jié)果的軌跡，則不再對該節(jié)點繼續(xù)深入搜索，否則繼續(xù)搜索該子節(jié)點的子節(jié)點，直到搜索到葉子節(jié)點。對于葉子節(jié)點的處理與內(nèi)部節(jié)點相似，將不可能是查詢結(jié)果的軌跡拋棄，將其他的軌跡加入到候選集合中，等待精確計算，具體算法如下所示：

2)精細(xì)計算：對過濾后的候選軌跡計算距離

過濾階段會過濾掉一部分不可能是查詢結(jié)果的移動對象軌跡。對剩下的候選軌跡，通過計算兩條軌跡在每個時刻的距離，將符合查詢條件的移動對象軌跡作為結(jié)果輸出。有以下主要步驟：

a.移動軌跡的動態(tài)時間規(guī)整；

b.計算相同時間間隔內(nèi)移動對象軌跡的最小“水平”距離；

c.獲取在查詢條件[d1，d2]內(nèi)的軌跡；

移動軌跡的動態(tài)時間規(guī)整，將兩條軌跡分割為同步時間的軌跡片段，在這個軌跡片段中，兩個軌跡的開始時間和結(jié)束時間相同。規(guī)整過后的軌跡，計算兩個相同時間間隔的軌跡片段的“水平”距離，即兩條軌跡的在時間上的距離映射。通過掃描軌跡片段的“水平”距離，得到在查詢范圍[d1，d2]內(nèi)的軌跡片段。這些軌跡片段的集合，即為查詢的結(jié)果。

精細(xì)計算算法如下所示：

其中，計算兩個對象軌跡的距離的算法如下：

算法Refine所返回的Result即為查詢的結(jié)果。