Approximate order-k Voronoi cells over positional streams

Handling streams of positional updates from numerous moving objects has become a challenging task for many monitoring applications. Several algorithms have been recently proposed for providing exact answers particularly to continuous range and k-nearest neighbor queries against current object positions. In this work, we introduce a processing technique for efficiently maintaining an approximate order-k Voronoi cell around a certain point of interest when all objects continuously change their locations. This heuristic can easily provide a fairly reliable estimate of the k-nearest neighbors for any query point found inside the constructed cell. We further extend our method to handle positional updates that are not received concurrently for all objects, but instead remain valid for a specific time interval according to a sliding window model. Extensive experimental analysis over synthetic datasets confirms the robustness and scalability of this approach offering near real-time cell maintenance with acceptable error margins

Solució paral·lelitzada d'interpolació kriging amb ajust automatitzat del variograma

El principal objectiu d'aquest treball és proporcionar una metodologia per a reduir el temps de càlcul del mètode d'interpolació kriging sense pèrdua de la qualitat del model resultat. La solució adoptada ha estat la paral·lelització de l'algorisme mitjançant MPI sobre llenguatge C. Prèviament ha estat necessari automatitzar l'ajust del variograma que millor s'adapta a la distribució espacial de la variable d'estudi. Els resultats experimentals demostren la validesa de la solució implementada, en reduir de forma significativa els temps d'execució final de tot el procés.El principal objetivo de este trabajo es proporcionar una metodología para reducir el tiempo de cálculo del método de interpolación kriging sin pérdida de la calidad del modelo resultado. La solución adoptada ha sido la paralelización del algoritmo mediante MPI sobre lenguaje C. Previamente ha sido necesario automatizar el ajuste del variograma que mejor se adapta a la distribución espacial de la variable de estudio. Los resultados experimentales demuestran la validez de la solución implementada, al reducir de forma significativa los tiempos de ejecución finales del proceso completo.The main objective of this work is to provide a methodology to reduce the time needed to calculate the kriging interpolation method without losing any quality of the resulting model. The solution adopted has been the algorithm parallelization by MPI on C language. Previously, it has been necessary to automate the variogram fitting that best suits the spatial distribution of the variable at study. The experimental results demonstrate the validity of the implemented solution, to significantly reduce the execution times of the entire process