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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于学习索引的移动对象最近对查询方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119293306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411831773.4，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权基于学习索引的移动对象最近对查询方法和装置是由张翀;唐雯;杨济伟;吴继冰;黄宏斌;何春辉设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于学习索引的移动对象最近对查询方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于学习索引的移动对象最近对查询方法和装置。所述方法包括：根据移动对象的位置属性与速度属性，采得到多个移动对象簇，对每个移动对象簇构建最小包围矩阵，将待查询的第一数据和第二数据分别采用Z‑order曲线降维到一维空间中，并存储在一维排序数组中；根据第一数据和第二数据对应的一维排序数组，得到第一学习曲线和第二学习曲线以及对应的第一误差和第二误差；对最小包围矩阵进行剪枝，并将剩余的最小包围矩阵映射至第一学习曲线和第二学习曲线上，并且计算最小包围矩阵映射至第一学习曲线和第二学习曲线的最近对。采用本方法能够实现移动数据最近对查询。

本发明授权基于学习索引的移动对象最近对查询方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于学习索引的移动对象最近对查询方法，其特征在于，所述方法包括：根据移动对象的位置属性与速度属性，采用预先构建的聚类函数对所述移动对象进行聚类，得到多个移动对象簇，对每个所述移动对象簇构建最小包围矩阵；将待查询的第一数据和第二数据分别采用Z-order曲线降维到一维空间中，并存储在一维排序数组中；根据第一数据和第二数据对应的一维排序数组，采用多层感知机作为学习模型训练得到第一学习曲线和第二学习曲线以及对应的第一误差和第二误差；对最小包围矩阵进行剪枝，并将剩余的最小包围矩阵映射至所述第一学习曲线和第二学习曲线上，并且计算最小包围矩阵映射至所述第一学习曲线和第二学习曲线的最近对；对最小包围矩阵进行剪枝，包括：构建距离函数为： ； ；其中，P和Q分别为第一数据和第二数据对应的移动对象簇，是P和Q的四条边，minDIST是之间的最小距离，maxDIST是之间的最大距离；根据所述距离函数，得到P和Q中任意两个点的距离满足： ；其中，，；给定剪枝参数T，将T初始化为无穷大；计算第一数据和第二数据间所有，并且从大到小排序，将存入临时队列W中，其中为编号；根据提供的查询数量K进行选择，遍历临时队列W，当时更新T，保留的最小包围矩阵；将剩余的最小包围矩阵映射至所述第一学习曲线和第二学习曲线上，并且计算最小包围矩阵映射至所述第一学习曲线和第二学习曲线的最近对，包括：将剪枝后剩余的最小包围矩阵映射至所述第一学习曲线和第二学习曲线上；遍历映射后的所述第一学习曲线上所有点，选取所述第二学习曲线上与所述第一学习曲线的Z距离最接近的o个点，计算点对在原始空间中的距离，取最小的距离为D，并根据反归一化后点的Key得到移动对象的id，组成数组，按D的升序插入优先级队列CP，直至CP插满，顶部D最大，输出所有最近对。

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