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Multisource Aggregation Search and Scheduling for Remote Sensing Data Cluster

机译：遥感数据集群的多源聚合搜索和调度

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Multisource aggregation (MSA) is an important function in the remote sensing data processing. In this letter, we propose and study a novel MSA search and scheduling problem to improve the performance of remote sensing data cluster. Given a static spatial network, a set of query points $Q$ , and a set of data locations $O$ (candidates for cluster centers), the MSA function retrieves the data location with the minimum aggregation distance (the sum of the distances to all query points). We believe that such function plays an important role in remote sensing data cluster and classification. The MSA problem faces two challenges: 1) how to prune the search space effectively and retrieve the results of MSA in real time and 2) how to schedule multiple query sources during search processing. To overcome these challenges, we make the following contributions. First, upper and lower bounds on aggregation distance are defined to prune the search space effectively. Second, each query source is given a priority label, and a best-first scheduling strategy is developed to further enhance the query performance. Finally, we conduct extensive experiments on real and synthetic data sets to verify the high performance of the developed algorithms.
机译：MultiSource聚合（MSA）是遥感数据处理中的一个重要功能。在这封信中，我们提出并研究了一个小说的MSA搜索和调度问题，以提高遥感数据集群的性能。给定静态空间网络，一组查询点$ q $，以及一组数据位置$ O $（群集中心的候选者），MSA函数用最小聚合距离检索数据位置（距离的总和所有查询点）。我们认为此类功能在遥感数据集群和分类中起着重要作用。 MSA问题面临两个挑战：1）如何实际上有效地修剪搜索空间，并实时检索MSA的结果，2）如何在搜索处理期间安排多个查询源。为了克服这些挑战，我们做出以下贡献。首先，聚合距离上的上限和下限被定义为有效地修剪搜索空间。其次，每个查询源被赋予优先级标签，并且开发了最佳的调度策略以进一步增强查询性能。最后，我们对实际和合成数据集进行了广泛的实验，以验证开发算法的高性能。

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