基于能量优化的无线传感器网络动态分簇目标跟踪

针对无线传感器网络动态分簇目标跟踪中的数据碰撞与簇首选择过程导致能耗过高问题,提出一种基于能量优化的无线传感器网络动态分簇方法。首先,构建时分竞选传输模型,主动避免动态簇内数据碰撞,降低节点能耗;然后,基于能量信息与跟踪质量,提出能量均衡的最远节点调度策略,优化簇头节点调度;最后,根据加权质心定位算法,完成目标跟踪任务。实验结果表明：在节点随机部署的环境下,所提方法对于非线性运动目标的平均跟踪精度为0.65 m,与多目标跟踪动态簇员选择方法（DCMS）相当,比分布式事件定位动态分簇目标跟踪算法（DELTA）提高了45.8%;能量消耗方面,与DCMS和DELTA相比,所提方法的动态跟踪簇能量消耗有效降低了61.1%,延长了网络寿命。     

基于动态半马尔可夫路径搜索模型的DTN分簇路由方法

在容迟网络环境下,文中提出一种基于动态半马尔可夫路径搜索模型的分簇路由方法CRSMP(Clustering Routing method based on Semi-Markov process and Path-finding strategy),该方法既考虑了节点拥有的社会属性所导致的分簇问题,又考虑到节点间未来一段时间内的最大相遇概率以及对应的相遇时间,结合分簇结果和相遇情况生成动态路由表,完成一种单副本的路由方法.该方法首先依据节点间路径的相似程度进行分簇,然后运用半马尔可夫模型预测节点间未来某一时刻的相遇概率,依据源节点和目的节点所在的分簇确定可以应用到路由中的节点集合,最后根据路径搜索策略找到最优路径,生成与当前时刻有关的动态路由表.仿真结果表明CRSMP在缓存较小的情况下投递成功率远高于DirectDeliveryRouter、FirstContactRouter和SimBetRouter三种单副本路由方式以及Spray and Wait、Epidemic和Prophet三种多副本路由协议.在10M缓存下的CRSMP有着与500M缓存下的Epidemic相近的路由性能.进一步在真实数据集上进行测试,测试结果表明CRSMP算法依然有着较好的路由性能.     

云系统中面向海量多媒体数据的动态任务调度算法

在云计算环境下,对处理海量多媒体数据的作业以及任务调度与资源分配算法进行建模,在此模型下提出一种云计算环境下面向海量多媒体数据的动态任务调度算法.算法以云系统中海量多媒体数据文件的分块多副本存储形式为基础来规划并行处理任务,以文件块和副本的映射关系为特征对云系统中数据节点执行聚类,以已执行完毕任务的历史反馈信息为基础来动态调度未执行任务.实验结果表明提出的算法对提高系统资源利用率和负载均衡有显著效果.     

面向机会社会网络的服务广告分发机制

提出面向机会社会网络的服务广告分发机制,解决移动网络环境中由于节点移动性、拓扑动态性引起的集中式服务注册库失效的问题.首先分析机会社会网络中服务表现出的社会特征,提出服务社会上下文及其参数度量方法;然后提出基于社会上下文的服务广告分发机制,该机制根据服务行业相关度判断用户对服务的感兴趣程度,以确定广告目标节点,根据可靠度和活跃度计算节点效用,并根据行业时空共存关系预测节点和服务行业相遇概率,以动态选择服务广告代理;最后在社区移动模型下进行了仿真实验,验证了算法的正确性和有效性.     

一种SaaS模式下的服务社区模型及其在全国科技信息服务网中的应用

如何从服务的提供、运营和使用等多个维度有效组织和管理服务是软件即服务(SaaS)模式下面临的一个重要挑战.以支持服务发现为主要目标的传统服务管理方法难以适应SaaS模式下服务的动态有界、关联演化和可控可测等特征及满足服务全生命周期管控的需求.该文结合全国科技信息服务网实际应用,探索了一种支持科技信息资源整合共享与综合利用的"双向"SaaS模式,并提出一种适于该模式下服务管理的服务社区模型.服务社区模型支持服务元建模和业务规范及服务管控策略自主定义,可以使能面向特定业务领域的有界化和有序化服务管理.文中还针对服务管理边界的演化需求讨论了该模型下的服务社区派生机制.最后,以全国科技信息服务网中的科技信息服务运营管理为具体案例,展示并讨论了服务社区模型的使用方法、应用效果和适用范围.     

一种基于服务选取的SBS云资源优化分配方法

获取满足全局优化目标的资源分配策略,是影响云环境中基于服务的软件系统(service-based software system,简称SBS)运行时优化效果的关键.然而,由于SBS内部复杂的业务逻辑关系和云环境中的资源约束,现有分配方法无法得到最优资源分配量.以满足SLA约束和最小化资源成本为目标,根据不同资源状态对应不同组件服务性能的特点,将组件服务可能的资源分配量、相应性能及成本转换为备选逻辑服务集,进而提出了一种云环境中基于服务选取的SBS资源优化分配模型,并设计了一种求解模型的混合遗传算法.算法采用整数编码以提高求解效率,并在选择算子中引入了精英保留策略,从而保证收敛到全局最优解.为提高遗传算法的局部搜索能力、加快收敛速度,以局部搜索策略改进了标准变异算子.实验验证了所提出的资源优化分配模型和求解算法的有效性,并表明:与分支定界法及精英保留策略遗传算法相比,混合遗传算法能够在较大规模的问题上快速获得具有较低资源成本的资源分配策略.     

考虑节点信誉度的传感器网络数据并行聚集

为降低传感器网络的数据积聚量、提高数据并行聚集精度等问题,本文提出了一种考虑节点信誉度的传感器网络数据并行聚集方法。将传感器网络数据并行聚集过程分为两个阶段,采用减法聚类的方法来获取节点簇头。通过保障簇头地理位置合理分布的基础上,完成提升节点分簇效率。然后利用以云理论为基础的节点信誉度量模型获取信誉云的数值特征值,量化局部窗口内传感器节点的信誉度。在数据传输阶段,以多属性决策过程描述簇头节点确定下一跳数据转发节点的建模过程,结合节点信誉度分析结果,确定整体评价最佳的簇头节点转发聚集数据。仿真结果表明：本文方法的精度最高可达到98.1%,由此可知,利用该方法可实现高精度的传感器网络数据并行聚集。     

HDEEC：面向异构网络的一种基于簇路由协议

有效地使用传感节点的能量进而延长网络寿命成为设计无线传感网路由协议的一项挑战性的工作.为了延长网络,现存的多数簇方案是面向同构网络.为此,面向异构网络,提出基于簇的分布式能量有效路由HDEEC(heterogeneous WSN distributed energy-efficient clustering)协议.HDEEC协议首先提出异构网络模型,考虑了普通节点、特优节点和超特优节点三级能量节点;然后,提出能量消耗模型;最后依据这两个模型,提出了簇头选择方案.HDEEC协议以平衡、有效方式动态改变节点被选为簇头的概率.仿真结果表明,提出的HDEEC协议能够有效延长网络寿命,比DEEC、DDEEC的网络寿命分别提高了72％、68％.     

SaaS交付平台多租户数据管理模型研究

随着SaaS(Software as a Service,即SaaS)应用交付平台租户数目及信息数据量呈几何曲线性增长,平台数据管理正处于由单数据节点往云中多数据节点转变的必然阶段,本文以软件即服务应用交付平台中多租户云数据管理为目标,对SaaS平台数据模型、云中放置策略、租户索引等进行了深入研究,提出一种SaaS平台多租户虚拟化方式及高效映射转换的数据分层模型,通过租户无关的应用数据模型为开发商屏蔽多租户云数据管理技术细节,通过租户逻辑模型支持租户按需定制数据模式以及各业务系统数据之间的共享关系,通过逻辑存储模型为平台运营商屏蔽了云中数据节点伸缩技术,解决了SaaS应用生命周期云数据管理技术瓶颈问题.     

云计算中基于随机游走的数据查询方法研究

针对数字图书馆应用服务中的数据查询问题,提出了一种基于云计算的数据查询方法.首先,基于Random Walk方法找到查询请求的目标节点,然后,通过定义服务节点的相似节点集和等价节点集来进行二次搜索,返回具有最大评价值和最低负载的节点和数据作为所需的目标节点及数据.实验结果表明,在查询的数据质量、服务节点的负载能力以及查询的效率方法都优于传统的方法.