Modelle und Algorithmen für mobile Datenobjekte und Umgebungen

Im ersten Teil dieser Arbeit werden Anforderungen an die interne Repräsentation der Bewegungen mobiler Objekte beschrieben und eine Modellierung eines Rahmenwerks vorgestellt, das diverse Repräsentationskonzepte für Bewegungen integriert, um auch verschieden charakterisierte Bewegungen realistisch d...

Author: Blunck, Henrik
Further contributors: Hinrichs, Klaus H. (Thesis advisor)
Division/Institute:FB 10: Mathematik und Informatik
Document types:Doctoral thesis
Media types:Text
Publication date:2006
Date of publication on miami:05.11.2006
Modification date:04.03.2016
Edition statement:[Electronic ed.]
Subjects:Moving Objects Databases; Räumliche-temporale Datenbanken; speichereffiziente Algorithmen; Algorithmische Geometrie; mobile Informationssysteme
DDC Subject:004: Datenverarbeitung; Informatik
License:InC 1.0
Language:German
Format:PDF document
URN:urn:nbn:de:hbz:6-20689454101
Permalink:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-20689454101
Digital documents:diss_blunck.pdf

Im ersten Teil dieser Arbeit werden Anforderungen an die interne Repräsentation der Bewegungen mobiler Objekte beschrieben und eine Modellierung eines Rahmenwerks vorgestellt, das diverse Repräsentationskonzepte für Bewegungen integriert, um auch verschieden charakterisierte Bewegungen realistisch darstellen zu können; hierfür wurde eine umfassende, effiziente und verlässliche Anfragebearbeitung, die auf verschiedensten Bewegungsrepräsentationen operieren kann, konzipiert. Im zweiten Teil dieser Arbeit wird die speichereffiziente Verarbeitung von geometrischen Daten betrachtet, wie sie in mobilen Umgebungen, in denen Datenverarbeitung von ressourcenbeschränkten Kleinstrechnern durchzuführen ist, von Nutzen sein kann. Konkret werden speicher- und laufzeiteffiziente Algorithmen zum Berechnen von Ausgleichsgeraden, die für die Aggregation von geometrischen und zeitvarianten Daten relevant sind, sowie für die Berechnung der Maximamengen und -schichten von Punktmengen, die für die prioritätsgesteuerte Datenselektion und -gruppierung eingesetzt werden können, präsentiert.