MANET中基于缓存的移动数据查询处理算法的研究

针对MANET环境中带宽有限、能量有限、存储有限和链路频繁的断接性等特点,提出了基于缓存的移动数据查询问题,证明该问题是NP完全问题,并给出一个多项式时间的近似算法,即最大节点新覆盖数据算法MD.该算法采用贪心策略,查询新覆盖数据量最大的节点,减少了查询次数,并最大限度地减少了网络中的传输时延.然后在MD算法的基础上,同时考虑了节点新覆盖数据量和链路服务质量问题,提出了一种改进的高效的启发式算法,即基于最大节点DD值的算法MDD,有效地减少了能量消耗,最小化数据传输时延,提高了网络的吞吐量.理论分析及实验结果表明提出的数据查询算法能够充分利用缓存节点的数据信息,较好地完成数据查询工作,有效地减少数据收集时延,提高查询效率.     

基于虚拟信道多路径融合认知无线网络路由算法

针对认知无线网络中频谱的动态性、时变性、多样性以及节点移动性, 提出了一种基于虚拟信道的多路径融合认知无线网络路由算法. 在路由建立过程中, 为解决源节点与目的节点信道同步问题, 源节点在公共控制信道上广播添加虚拟信道的路由请求, 在当前所处信道为虚拟信道的节点中转发. 目的节点对多条路径通过信道切换进行融合, 以规避主用户的活动区域, 减少路径跳数, 提高链路的稳定性. 在路由维护阶段, 通过卡尔曼滤波对节点移动速度进行预测, 在链路断裂之前启动路由修复. 最后通过NS2中CRCN Simulator仿真结果表明, 该算法在链路通信的稳定性、分组投递率、吞吐量、端到端时延等方面有明显的改善, 提高了网络的整体性能.     

大规模图上具有约束的多起点路径规划算法

路径规划查询是图数据上的一个基本问题,在众多的领域都有重要的应用价值。通常在实际问题中查询的路径是具有约束的,例如在外卖配送和共享出行问题中路径具有节点约束,其路径需要满足节点之间的先后关系约束。目前对于具有节点约束的路径查询问题,大多数的工作都在研究单起点的节点约束路径查询,但很难拓展到多起点节点约束问题中。因为具有节点约束的多起点路径查询问题是NP-hard的,所以该问题的大多数已有方法是使用贪心增量处理,但对于处理静态规则集拓展性不足。因此,提出了基于子路径的启发式算法和基于约束集拓展的精确算法,并在真实数据集上验证了算法的有效性。实验结果表明,启发式算法能够给出问题的精确解,而启发式算法能快速给出较好的近似解。     

基于多信道的快速数据收集MAC协议

现有的单信道和多信道介质访问控制（MAC）协议不能很好地满足大规模数据收集应用场合对数据速率和时延的要求。为解决该问题,提出一种基于多信道的快速数据收集MAC协议,结合多信道和时分多址复用消除节点问的干扰,在节点进行时槽分配时充分考虑节点半双工通信方式和数据收集公平性,尽可能地在空间上实现信道的复用,提高数据传输的并行性。在时序调度过程中,引入网络时延能耗平衡因子,实现不同应用场合对时延和能耗的平衡调节,增强协议的灵活性。仿真结果表明,该协议在大规模数据收集应用中具有高吞吐量、低时延的特性。     

Dual-Radio传感器网络链路调度算法的研究

针对传感器网络中正交信道较少和传感器节点不易配备过多Radio的特点,提出一种Multi-Sink Dual-Radio传感器网络中分布式信道分配算法（Channel Allocation,CA）,并在此基础上提出一种半分布式链路调度算法（Link Scheduling,LS）。根据节点距离Sink节点的最少跳数,将网络划分为不同的层次,形成层次结构网络。CA能消除不同层次节点间的通信冲突,而LS能消除同层次节点间的通信冲突。从而CA和LS高效率地实现数据无冲突并行传输,可较好地解决传感器网络中的数据收集问题。实验结果表明,提出的算法可显著减少数据收集时间,提高网络吞吐量。     

MANET中有利于信道重用的按需信道分配和路由协议

从信道重用的角度出发,设计出一种简单而有效的按需固定信道分配机制和路由的协议(CA-AODV-R)。该协议将信道分配放到路由层进行,通过在路由发现时的RREQ和RREP中携带信道信息来分配固定信道,避免了MAC层动态信道分配协议(如DCA等)需要频繁地调用信道分配算法的问题。CA-AODV-R使用的固定信道分配算法为把数据信道按编号从小到大排列后按每3个划分为一个小组,同一条路由发现路径上的后继节点分配固定信道时优先在其前驱节点的固定信道所在小组内选择空闲信道。仿真结果表明,CA-AODV-R协议相对于单信道AODV能够大幅度提高网络吞吐量和分组投递率并降低网络的端到端时延。     

一种异构多接口多信道无线网络的信道分配算法

多接口多信道技术是无线网络环境中减少链路干扰、提高网络吞吐量的有效途径,但如何合理有效地进行信道分配已成为多接口多信道无线网络所面临的主要问题之一.针对自私的网络节点,本文使用非合作博弈对异构条件下多接口节点的信道分配问题进行建模分析,其纳什均衡解为解决该问题所需的稳定的信道分配方案.本文首先讨论纳什均衡的存在条件并提出实现纳什均衡的分布式算法.此外,考虑到实际网络中节点仅能感知局部信道信息以及接口工作信道受限等因素,本文进一步改进算法并通过仿真实验对其收敛性进行证明.     

一种混合信道分配算法的研究与仿真

为了提高无线网状网络的链路容量,提出一种在网络中配置节点多射频多信道的混合信道分配算法.通过配置默认信道并优化默认信道的使用,该算法基于启发式信道分配策略来减小链路干扰提升链路容量.基于网络物理拓扑,该算法生成简化的网络逻辑拓扑,使得信道分配方案能够结合路由优化网络性能.对信道分配的动态调整,确保了网络容量的实时优化.仿真结果显示,本信道分配算法可以有效地提升网络性能.     

基于擦除编码和节点社会特征的机会社会网络路由机制

为了在机会社会网络中实现高效的数据转发,提出了基于节点社会特征和编码的混合路由算法.该算法的核心思想是先将源文件编码成较小的数据块,进而在节点的转发选取上采用基于节点社会特性的效用值转发,利用贪心选择使数据沿着网络中效用值大的路径转发,直到目的节点.理论分析和仿真结果证明,该算法网络吞吐量大,转发成功率更高,网络时延小,信息冗余度低.     

一种多接口多信道VANET动态信道分配算法研究

为了合理地实现多接口多信道车载自组织网络（VANET）车辆节点间通信信道的动态分配,提出了一种基于通信双方车辆节点信道切换队列的动态信道分配算法。定义了车辆节点的射频接口状态,给出了信道的性能因子以及信道切换队列的生成方法,通过综合考虑通信双方车辆节点的射频接口状态和信道切换队列,快速自主地建立通信链路,从而解决了信道公平接入和分配不合理的问题。通过软件仿真比较可以看出,该算法实现了信道的动态分配,减小了平均端到端时延,增加了网络平均吞吐量,显著提高了多接口多信道VANET的网络性能。     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

数据仓库中的数据提取

数据仓库的思想和工具在企业中得到了越来越广泛的体现和应用,在当前典型的数据仓库应用中,数据仓库的填充或者说数据的提取,转换和加载是设计人员遇到的最大挑战之一,预计在数据仓库的设计过程中,80％的努力都将用于此过程。该文从工程角度介绍了数据提取、转换和加载的过程和实现方式,并介绍了4种可灵活应用的数据提取方法。     

数据处理中的数据交换问题

为有效地解决实际问题,可能要使不同语言进行混合编程,这样就涉及到数据的传递和不同类型的数据文件之间的转换,这里讨论几种常用数据交换问题。     

数据仓库和数据挖掘

Making a business decision using data from severaldifferent enterprise databases can be complicated. Data warehousesconsolidate data into a central repository and give you the OLAP toolsnecessary to retrieve data pertinent to the solution.DefinitionA data warehouse is used to consolidate this data into a central storeand to arrange it to make analysis easier, which means the data is lessnormalized than your traditional application database. Data is typicallytransferred in batch to the centra…     

基于数据抽取器实现数据挖掘

通过定义ＳＯＬ数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系。并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的ＳＯＬ数据挖掘抽取器的适用性。     

数据集成中数据项与数据元匹配算法

近年来,随着数据元标准的建立,数据元在各行各业的数据集成过程中担任着重要角色,用于规范数据库、报表、文档中的数据项,实现各种数据源之间的映射。分析数据元的结构,提出一种数据项与数据元匹配算法,该算法基于编辑距离算法,融合最长公共子序列、权重、词语重心后移等思想,实现数据项与数据元字典中数据元的相似度计算,利用排列组合原理对匹配速度进行优化。以中石化标准数据元为实验数据进行实验,验证了该匹配算法的有效性。     

数据仓库中基于模糊数据的数据立方体设计

数据仓库中的维数据或度量数据都是确定的,其多维分析也是基于确定数据展开的。在现实中,由于环境的复杂与不确定性,常常需要对模糊数据进行多维分析。文章利用隶属度函数实现确定数据的模糊化,形成基于模糊数据的数据立方体,用以展开多维分析。     

用于不均衡数据集的挖掘方法

传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的，而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集，利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能，因而研究用于处理不均衡数据集的分类方法就显得相当重要，本文对相关的研究做了综述。     

海难事故的数据挖掘

分析了建立海难数据仓库的意义，提出了海难数据仓库的雪花模型，对Aprioir算法进行了改进，用改进后的算法实现了海难数据的关联规则和频繁模式挖掘，用改进的有向图方法实现了关联规则的可视化表示。结果表明，利用数据挖掘技术对海难历史数据作深层次分析，克服了传统统计分析方法的局限性，可挖掘出大量的知识，为以后的航海安全提供借鉴。