作为一种监控与跟踪车流和人类活动等的潜在技术,RFID(radio frequency identification)已经在数据库领域得到了很大关注.RFID监控对象上的k-近邻查询是一种最重要的时空查询,能够用来支持有价值的高层信息分析.但是,不同于没有限制的空间和基于限制的空间,RFID监控场景通常被设置在一种半限制的空间内,需要新的存储和距离计算策略.此外,监控对象位置的不确定性对查询语义和处理方法提出了挑战.提出了半限制空间的概念,并且分析了基于RFID的半限制空间的模型.基于半限制空间,在给定一个动态查询点的基础上,提出了3种模型和算法以有效地估计可能性k-近邻的查询结果,并采用一些特殊的索引技术加快查询的速度.实验对提出算法的效率和准确性进行了评估,表明了相关方法的有效性.
