带门槛的指针推进移动性管理策略研究

在移动通信系统中，移动性管理是一个具有挑战性的研究内容。目前各国正在使用的移动通信系统大多配置了数据库HLR（home location register)和VLR（visitor location register)。由于现行的位置管理策略需要频繁地更新HLR，系统的效率受到很大的限制。提出了“带门槛的指针推进”移动性管理策略，并与现行策略及普通的“指针推进策略”的代价进行对比，得出：只要选择适当的门槛，所提出策略的代价优于现行策略及普通的“指针推进策略”。     

移动台自调控的移动性管理策略

在移动通信系统中，移动性管理是一个具有挑战性的研究内容，提出了移动台自调控移动性管理策略：引入一个控制参数m，移动台根据系统的实际查找时间，采用指数平均方法预测下一次查找时间，进而对m进行调节，以平衡系统在位置更新有位置查找方面的费用，提高系统的整体效率，给出了具体的算法，并对这一策略与基本的移动性管理策略及普通的“指针推进策略”的代价进行对比。     

带模糊控制的动态指针推进移动性管理策略

移动性管理是移动计算研究领域的一个挑战性课题.提出了一种带模糊控制器的动态指针推进移动性管理策略.这种策略以移动台的移动次数、指针链长度及位置管理的代价作为模糊控制器的输入,指针长度的改变量作为模糊控制器的输出,对指针长度进行动态调整.仿真实验结果表明：当移动台的呼入移动比较低时,这种策略比现行无线移动通信网络的移动性管理策略的性能更优.     

移动数据库技术的缓存管理策略研究

移动数据库的缓存技术使客户机通过缓存少量的服务器数据项,便能拥有较高的处理速度,而且,它也是解决移动数据库频繁断接性问题的关键技术。文章研究了缓存管理策略在移动数据库中的应用,重点研究了缓存管理策略三大关键问题：缓存粒度、缓存一致性以及缓存替换,提出了一种基于统计与优先级原则解决缓存一致性问题的新思路。     

基于有限缓存输入队列交换机的缓存管理策略

介绍了一种基于有限缓存的输入队列交换机的集成调度和缓存管理策略（ISMM）,该方案在吞吐量和平均延迟两项性能指标上有了很大改善。以前的许多关于输入队列交换机的调度方案都是在无限缓存的前提下完成的,但实际上,缓存是一种有限的资源,因此缓存管理方案就非常重要。     

一种基于位置数据库聚类的动态适应缓存位置信息策略

移动环境中提高定位移动用户性能的一个重要方法是缓存用户的位置信息,然而已经提出的缓存策略针对的是单个用户,造成缓存的效率不高,针对群体用户提出了一种基于位置数据库聚类的动态适应缓存位置信息(DACaL)策略,其中位置数据库聚类算法通过挖掘群体移动用户的运动模式对位置数据库进行聚类,以确定缓存层次和降低位置管理的代价,动态适应缓存位置信息算法根据聚类结果对位置数据库进行重组,在相邻聚类之间缓存位置信息,建立旁路指针,以缩短消息传输的路径和减少查询位置数据库的次数,实验表明,DACaL策略能够有效地降低总体代价,性能上优于相关策略,     

移动环境下一种缓存管理策略

移动计算环境中带宽具有非对称性,并且移动设备资源有限,传统的缓存管理策略需要占用大量的设备计算资源和网络带宽,有效的缓存管理技术能够极大提高移动计算的性能。对此提出一系列的针对移动计算的缓存管理策略。首先根据用户访问频率建立对应的具有生命周期的数据项缓存,然后使用自适应一致性维护策略维护缓存的一致性。通过实验分析,提出的管理策略能够很好地降低带宽占用,并且有效地减少对移动客户端的资源需求。     

基于伸展树的文件数据缓存管理策略研究

针对企业内部网络存储,研究并提出了一种基于伸展树的缓存管理策略,以对网络缓存空间进行组织和管理。在内部网络存储缓存链的基础上,引入并改进了伸展树结构和操作,将改进后的伸展树作为缓存节点数据组织和管理的索引结构,分析并设计了基于伸展树的文件数据缓存管理策略。实验结果表明,基于伸展树算法的缓存管理策略提高了缓存空间利用率和用户访问数据的效率,有较好的实时性。     

位置感知查询中的协作缓存管理

位置感知查询（LAQ）是移动系统中常用的一种查询方式。提出了一种位置感知查询中的协作缓存管理技术（CoMA-LA）,该方法包括三方面的内容：（1）缓存中语义相近数据项的合并;（2）相邻缓存间的协作替换策略;（3）缓存间的数据一致性保证。通过仿真实验将CoMA-LA和传统的LRU算法以及一些已有的缓存替换方法进行了比较,实验结果表明采用CoMA-LA技术能够有效提高缓存利用率,从而降低平均访问时间,提高查询命中率。     

一种引入阈值的Ad Hoc网络分级转发指针的位置管理策略

在移动Ad Hoc网络中,由于网络具有自组织性和节点的频繁移动,也就使得网络的拓扑结构频繁变化。随着节点数目的增加,网络的开销迅速增大,这就直接影响到网络的可扩展性。目前,在移动Ad Hoc网络中越来越多的引入了位置管理的策略,以达到减少网络开销的目的。引入分级转发指针和阈值的思想,提出了一种新的位置管理策略。通过与其他策略的方针比较,证明其在性能上具有更好的可扩展性。     

基于用户偏好的协作内容缓存策略

随着无线网络不断增长的业务需求,蜂窝架构频谱资源受限,回程容量将成为系统瓶颈。为了缓解这种瓶颈,考虑一种特殊的异构蜂窝网络,结合缓存节点的部署、用户位置分布、用户对请求内容的偏好以及缓存节点有限的存储空间,对内容存储及用户关联联合优化问题进行建模分析。将目标函数建模为请求时延的最小化,简单证明该问题是NP-hard的,并设计了基于改进KM(Kuhn-Munkres)的内容放置策略。最后,通过实验比较了该算法与其他基准方案的性能。     

基于社会关系感知的边缘网络缓存策略

针对当前的边缘缓存策略存在的传输时延高、对较小区域中用户社会关系感知不足的问题,结合热点内容平均流行度和用户兴趣度,提出基于社会关系感知的边缘缓存策略.首先,根据热点内容平均流行度和用户兴趣度,估算用户需求,用户需求相似度反映了用户的社交关系强度;然后,依据用户的关系强度选择用户作为辅助缓存位置;最后,综合考虑缓存位置的选取和用户需求的选择,设计了基站协作缓存、用户辅助缓存的联合缓存策略.仿真实验表明,所提缓存策略相比较于传统的缓存策略在缓存命中率和系统缓存时延上均有一定的提升.     

基于大规模事务处理系统的中间层语义缓存技术的研究

对当前的中间层语义缓存的研究进行了分析,以一个大规模事务处理系统为背景,提出了一个针对海量数据统计分析的中间层语义缓存解决方案,给出了其相关定义、体系结构及管理机制,并在大规模事务处理系统上对语义缓存进行了测试。     

基于异或运算的机会网络高效转发策略

通过对机会网络中节点传递信息的方式进行研究分析,遍历可以通信的邻居节点,将两节点的信息作比较。通过交集的形式,选择节点中携带信息异或程度最大的邻居节点作为下一跳进行信息传递,从而形成一条有效性最大的通信路径。基于这样的分析过程,提出了一种基于异或运算的机会网络高效转发策略FSXO。通过与机会网络中的经典算法对比,仿真结果表明,FSXO策略能够在高传输成功率的情况下,减少网络中无效数据副本的存在,从而有效地降低路由开销,减少资源的消耗。     

语义缓存查询裁剪优化

查询处理是语义缓存的一个关键问题,但是现有的查询处理算法在时空效率和裁剪结果的复杂度两个方面存在很大的局限性,这在一定程度上限制了语义缓存的实用性。为了克服这些缺陷,本文对语义缓存的裁剪过程进行优化处理,减少了对服务器的无效访问,并给出了生成探测查询和剩余查询的裁剪算法;算法分析从理论上证明了该优化机制的有效性,同时,仿真实验的性能比较也表明该优化方法在提高查询裁剪时空效率和降低剩余查询复杂度等方面均要明显优于没有优化的方法。     

基于增量聚类的语义缓存替换策略

为了提高系统性能以及克服移动计算环境自身的通信带宽窄、网络断接等缺陷,采用语义缓存技术来管理相关数据就显得尤为重要。形式化地给出了语义缓存的相关概念和定义,然后重点分析了语义缓存的FAR(furthest away replacement)替换策略并对其进行改进,提出基于增量聚类的DCFAR替换策略,最后对FAR和DCFAR替换策略进行实验分析,从而在理论上和实验上证明了DCFAR替换策略的优越性。     

节点转发消息能力动态估计的缓存替换策略

机会网络中的节点以“存储-携带-转发”的方式完成消息转发,消息需要在中继节点缓存较长时间以等待通信机会,高效的缓存替换策略能够提高有限缓存空间的利用率。提出一种基于节点转发消息能力的自适应缓存替换策略。通过动态地感知当前的消息传输状态,并根据其在此节点中的停留时间和消息转发状态,估计节点对该消息的转发能力,进而调整消息的转发以及删除优先级。结果表明所提出的缓存替换策略能够有效提高消息的成功投递率,并大幅度地降低网络负载率。     

内容命名网络中一种基于历史访问记录的转发策略的设计与实现

内容命名网络(NDN)作为ICN的实例系统,以其区别于传统IP网络的独特体系结构在近些年受到了研究界的普遍关注,NDN舍弃了IP网络点到点的传输方式,设计了基于内容名字的寻址方式,使得内容的提供者由集中式一点变为分散式的多点,大幅提高了数据信息的利用率。将研究的重点放在NDN路由节点的转发环节,提出并实现了一种新的基于历史访问记录的转发策略HRF,使得数据请求者能够发现本地的邻居节点是否持有请求者所需的内容,从而从本地网络高效快速地获取所需数据,并通过实验验证了HRF策略的可行性和有效性。     

一种适用于多数据链网络的信息过滤转发策略

针对多数据链网络的信息转发问题,提出一种新颖的数据抽样过滤策略,基于不同信息优先级采取有区分的数据抽样率和连续转发次数,且能实现二者的自学习调整过程。仿真结果表明,提出的信息过滤转发策略能够较好地满足不同优先级信息的转发要求并能快速收敛。