用于压缩感知的二值化测量矩阵

压缩感知是近年新兴的一种信号处理理论,在一定条件满足的情况下,压缩感知方法可通过远低于 Nyquist 频率的降采样数据以高概率近乎完美地重建原始信号。测量矩阵在压缩感知的整个处理过程中起着非常重 要的作用。本文从恢复算法入手提出二值化测量矩阵,并通过仿真对其性能加以验证。二值化后测量矩阵不仅在 性能上有一定提升,更重要的是可大大降低测量矩阵所需的存储空间以及压缩感知采样、恢复过程的运算量。     

基于PCM的大数据存储与管理研究综述

大数据已经成为当前学术界和工业界的一个研究热点.但由于计算机系统架构的限制,大数据存储与管理在性能、能耗等方面均面临着巨大的挑战.近年来,一种新型存储介质——相变存储器(phase Change Memory, PCM)——凭着其非易失、字节可寻址、读取速度快、低能耗等诸多优点,为计算机存储体系结构和数据管理设计带来了新的技术变革前景,也为大数据存储和管理带来了新的契机.PCM既是一种非易失存储介质,同时又具备了内存的字节可寻址和高速随机访问特性,模糊了主存和外存的界限,有望突破原有的存储体系架构,实现更高性能的存储与数据管理.概述了PCM存储器的发展现状;总结了目前基于PCM的持久存储技术和基于PCM的主存系统等方面的研究进展;并讨论了PCM在多个领域的应用现状.最后,给出了基于PCM的大数据存储与管理研究的若干未来发展方向,从而为构建新型存储架构下的大数据存储与管理技术提供有价值的参考.     

面向绿色数据中心的能耗有效查询优化技术

降低能耗开销、建设绿色数据中心,已经成为目前大规模数据中心的重要需求.在绿色数据中心,如何使数据库系统在满足性能需求的前提下尽量地节约能耗,即如何提高数据库系统的能耗有效性,是目前研究的重点.数据库系统中的能耗有效性旨在使用更少的电能来提供相同的服务.能耗有效性越高,说明数据库系统可以用更少的能耗就能够响应同样数量的操作,换句话说,可以用更少的能耗达到同样的性能.据此提出了一种面向绿色数据中心的能耗有效查询优化方法.该方法首先利用回归分析建立操作符层的功耗预测模型,从而可以准确地预测给定查询在执行过程中的平均功耗.接着,在PostgreSQL查询优化器中扩充了结合预测能耗成本和时间成本的新的查询执行代价计算模型,并引入性能退化度因子调节性能和能耗的权重.最后构建了数据库系统能耗测试平台,在PostgreSQL上基于TPC-H和TPC-C基准测试进行了实验.结果表明：所提出的功耗预测模型比已有方法准确度更高.同时,提出的性能退化度因子为数据库系统提供了性能和能耗之间的灵活折中方案,并且通过设置适当的性能退化度因子,可以实现比原始PostgreSQL更高的能耗有效性.