| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第17-39页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-24页 |
| 1.1.1 移动对象数据库 | 第17-19页 |
| 1.1.2 流数据管理系统 | 第19-22页 |
| 1.1.3 时空流数据的提出 | 第22-23页 |
| 1.1.4 时空流计算速率 | 第23-24页 |
| 1.2 研究现状 | 第24-33页 |
| 1.2.1 移动对象数据库相关研究现状 | 第25-28页 |
| 1.2.2 流数据管理相关研究现状 | 第28-30页 |
| 1.2.3 空间大数据高性能计算和边缘计算研究现状 | 第30-33页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第33页 |
| 1.3 研究目的与内容 | 第33-36页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第34-35页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第35-36页 |
| 1.4 章节安排和组织思路 | 第36-39页 |
| 2 时空流抽象数据模型 | 第39-61页 |
| 2.1 时空流基本概念 | 第40-46页 |
| 2.1.1 流数据理论基础 | 第40-44页 |
| 2.1.2 时空流定义 | 第44-46页 |
| 2.2 可扩展数据库系统规范框架——基调代数 | 第46-51页 |
| 2.2.1 基调非形式化介绍 | 第46-49页 |
| 2.2.2 基调形式化表达 | 第49-51页 |
| 2.3 时空流抽象模型类型体系 | 第51-56页 |
| 2.3.1 空间数据类型 | 第52页 |
| 2.3.2 时刻数据类型 | 第52-53页 |
| 2.3.3 时态数据类型 | 第53-54页 |
| 2.3.4 范围数据类型 | 第54页 |
| 2.3.5 在线数据类型 | 第54-55页 |
| 2.3.6 时空数据流类型 | 第55-56页 |
| 2.4 时空流操作算子 | 第56-60页 |
| 2.4.1 离线数据类型到在线数据操作算子的提升 | 第56-58页 |
| 2.4.2 窗口操作 | 第58-60页 |
| 2.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 3 考虑计算速率的时空流概要数据结构 | 第61-87页 |
| 3.1 抽象数据模型的离散化 | 第62-64页 |
| 3.1.1 抽象数据模型和离散数据模型 | 第62-63页 |
| 3.1.2 离散模型的代价分析 | 第63-64页 |
| 3.2 无约束空间下Stream(point,now)类型概要数据结构设计 | 第64-75页 |
| 3.2.1 无约束空间下Stream(point,now)类型的离散化 | 第64-65页 |
| 3.2.2 无约束空间下数据结构与空间算法 | 第65-72页 |
| 3.2.3 计算速率结果分析 | 第72-75页 |
| 3.3 路网约束空间下Stream(point now)类型概要数据结构设计 | 第75-85页 |
| 3.3.1 路网约束空间下Stream(point,now)类型离散化 | 第76-78页 |
| 3.3.2 基于更新消息的CKNN算法 | 第78-84页 |
| 3.3.3 计算速率结果分析 | 第84-85页 |
| 3.4 本章小结 | 第85-87页 |
| 4 时空流概要数据结构并行化方法 | 第87-118页 |
| 4.1 流式分布式平台概述 | 第88-97页 |
| 4.1.1 流式分布式平台与批处理分布式平台的区别 | 第88-91页 |
| 4.1.2 流分布式平台概述 | 第91-94页 |
| 4.1.3 典型流式大数据分布式处理框架 | 第94-95页 |
| 4.1.4 Storm拓扑计算范式 | 第95-97页 |
| 4.2 分布式实时空间查询 | 第97-103页 |
| 4.2.1 单数据集分布式方案 | 第98-100页 |
| 4.2.2 计算速率结果分析 | 第100-103页 |
| 4.3 分布式实时空间连接计算 | 第103-117页 |
| 4.3.1 基于共享执行范式的空间计算策略 | 第103-105页 |
| 4.3.2 流数据连接方法 | 第105-106页 |
| 4.3.3 基于共享执行范式的空间连接计算分布式实现 | 第106-113页 |
| 4.3.4 计算速率结果分析 | 第113-117页 |
| 4.4 本章小结 | 第117-118页 |
| 5 边缘计算环境下的时空流实时处理研究 | 第118-138页 |
| 5.1 边缘计算概述 | 第118-121页 |
| 5.1.1 边缘计算架构 | 第118-120页 |
| 5.1.2 边缘计算特性 | 第120-121页 |
| 5.2 基于CECP的时空流计算模式 | 第121-137页 |
| 5.2.1 网络拓扑结构 | 第121-124页 |
| 5.2.2 基于云中心模式的时空流处理 | 第124-125页 |
| 5.2.3 基于CECP的时空流实时处理方法 | 第125-130页 |
| 5.2.4 实验和结果分析 | 第130-137页 |
| 5.3 本章小结 | 第137-138页 |
| 6 结论与展望 | 第138-142页 |
| 6.1 内容总结 | 第138-139页 |
| 6.2 创新特色 | 第139-140页 |
| 6.3 研究展望 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-154页 |
| 作者简历 | 第154页 |
