基于普适环境的自适应系统研究

作为新的计算模式,普适计算为应用技术界开辟了一个崭新、宽阔的研究领域.普适计算的目标是无时无处不在而又不可见,具有泛在性、便捷性和适应性的特点,对软件自适应机制提出了新的挑战.针对自适应技术用于普适计算下存在的问题,对自适应技术的体系结构展开研究,提出了一个适用于普适计算环境的自适应中间件模型.力图实现一种能够较好支持普适计算环境的软件基础架构,并通过分布仿真原型系统的实验比较说明该中间件体系结构的执行效率.对自适应系统与自适应策略进行了探讨.     

普适计算综述

1 引言普适计算(Pervasive Computing)概念最早源自Xerox PARC(Palo Alto Research Center)计算机科学实验室首席科学家Mark Weiser在1988年提出的“Ubiquitous Computing(缩写为Ubicomp或UC)”思想,现在文献中又常以“Pervasive Computing”出现。其基本思想是为用户提供服务的普适计算技术将从用户意识中彻底消失,即用户和周围环境(无数大大小小的计算设备)在潜意识上进行交互,用户不会有意识地弄     

基于虚拟现实的互动普适计算研究

普适计算与虚拟现实技术的融合是今天普适计算的一个新领域,是对虚拟空间计算力的提升,更是普适计算中"普适"的体现。本文讨论并给出了基于虚拟现实技术的互动普适计算的概念、特性和关键技术,为其实现提供理论探索和论证。     

基于普适计算的学习框架的研究

普适计算（ Pervasive/Ubiquitous Computing ）是继主机计算、桌面计算之后发展起来的一种新的计算模式,但它在教育和学习领域还涉足甚微。随着技术的不断进步和学习科学理论的发展,普适计算与教学环境相结合是不可抵挡的趋势。普适学习环境就是将普适计算应用到人类的学习环境中,使其实现无处不在的学习这一特点。文章在总结普适计算及普适学习环境相关概念的基础上,通过研究分析一个比较成熟的普适学习环境的个案,提出了实现这一环境的框架模型及相关技术。     

基于普适计算的学习框架的研究

普适计算(Pervasive/Ubiquitous Computing)是继主机计算、桌面计算之后发展起来的一种新的计算模式,但它在教育和学习领域还涉足甚微.随着技术的不断进步和学习科学理论的发展,普适计算与教学环境相结合是不可抵挡的趋势.普适学习环境就是将普适计算应用到人类的学习环境中,使其实现无处不在的学习这一特点.文章在总结普适计算及普适学习环境相关概念的基础上,通过研究分析-个比较成熟的普适学习环境的个案,提出了实现这一环境的框架模型及相关技术.     

基于普适计算的动态软件体系结构建模

提出一种基于普适计算的自适应演化模型——DESM,通过对模型的内部定义来描述其结构功能,利用框图对普适环境的起因与演化时机的选择进行建模,从而确保系统的一致性。给出一个信息管理系统案例,验证了该模型的可行性与有效性,并借助时序图描述其内部演化过程。     

普适计算体系结构的研究

普适计算使人在信息空间与物理空间相融合的环境下，利用任意设备，通过任意网络，在任意时间透明地获得一定质量的网络服务，根据目前国际上普适计算研究的现状和发展趋势，提出了一个普适计算体系结构的参考模型，并简要讨论了该参考模型的四个关键研究内容一移动计算、互操作计算、情感计算和上下文感知计算．     

面向普适计算的动态自适应中间件模型

为了提高普适计算系统的开发效率, 设计了一个基于OSGi框架的动态普适计算中间件模型. 该中间件模型以OSGi框架为基础, 建立移动管理器管理用户和服务的移动, 利用上下文管理器来管理上下文, 动态调整自己的行为, 支持上下文感知应用. 通过标准的接口实现各种异构普适设备间的互操作性. 实验结果表明该中间件能够满足通用普适计算环境的要求, 对于普适计算系统的开发具有一定的借鉴意义.     

普适计算中的服务访问控制模型

随着无线移动终端的迅速发展和广泛使用,结合移动Agent的优势,本文提出了一个基于移动Agent在固定设备和移动设备组成的普适计算混合环境中提供服务访问控制的模型。该模型主要包括基于Jess推理机的逻辑规则控制引擎,用户隐私信息存储层,供点对点Agent使用的查询接口和获得更多外部资源的服务接口。最后通过一个约会订餐的场景来对本模型进行分析。     

面向普适计算的自适应软件模型及平台实现

适应性是普适计算软件的主要特征。现有研究工作在模型和体系结构层面上缺乏对软件自适应的内在抽象,因而很难为自适应软件的建模、开发和运行提供全面支撑。针对现有研究工作存在的不足,首先以适应性为核心,提出了自主单元的概念及其构件化参考实现模型,用统一的、具有适应能力的自主单元来对普适计算实体进行抽象和描述;进而提出基于自主单元的自适应软件体系结构,从概念、开发和运行3个层面对其进行了系统化阐述,并且实现了支撑该体系结构、基于微内核架构的普适计算软件平台UbiStar;最后以智能博物馆应用为典型案例,对自主单元模型和UbiStar平台的有效性进行了验证。     

普适计算中基于移动代理的应用follow me迁移技术*

为了更好地利用普适计算环境中的计算资源、减少人为干预、提高工作效率,提出了应用的follow-me迁移需求,即计算可以随着用户的移动在异构设备和计算环境中移动,让移动中的用户能够体验到不间断的计算。提出了基于移动代理的普适计算中间件FollowMeAgent。结合情境感知技术,利用软件代理所具备的移动性实现应用的自主迁移,并根据应用特点对迁移策略进行了细分。在此平台上开发了若干应用,通过性能测试证明其可行性和有效性。     

普适环境下基于中间件的身份验证模型*

为了更好地保证普适计算环境中计算资源的安全性,减少人为的非正常破坏,提出了普适环境下应用的身份验证需求,即验证不仅要随时随地,而且可以随着用户的移动在异构设备和计算环境中移动,让移动中的用户能够体验到不间断的计算。提出了基于移动代理的普适计算中间件ValidateAgent,并结合情境感知技术, 给出了验证模型、算法及原理。此研究对于普适计算在协同设计领域中的应用有重要意义。     

普适计算环境下上下文信息推理的研究

从各种低层上下文信息得到对人们更加有用的高层上下文信息即上下文推理是当前研究的热点.针对该问题,采用描述逻辑,研究基于本体模型的上下文推理方法.首先简要介绍基于本体的上下文模型,该模型增加了对上下文特性的建模,然后分别研究基于本体的推理、基于规则的推理及不一致性验证3种推理方式,借助Jena框架的推理接口实现,推理功能全面,通用性强,基本满足了普适计算系统中上下文推理的需求,最后给出了推理的可用性.     

基于移动代理的普适计算模型研究与设计

针对普适环境下移动IP协议的局限性,将集智能性、移动性,安全性等诸多特性于一身的移动代理引入普适计算,详细地阐述了实现过程并进行性能分析与仿真实验.结果表明,普适移动设备在引入移动代理后,能够快速平滑地实现切换,从而大大减少了切换延迟和传输过程中的状态信息量,降低了移动设备在切换期间的丢包率,有效地改善了网络的性能.     

一种基于静态和动态信任的普适环境信任模型

针对普适环境中现有信任模型对信任证据的考虑存在片面性的问题,在分析四种信任证据的基础上,将信任分为静态和动态两种类型,并提出了一种基于该分类方法的信任模型,描述了该模型的工作机制。该模型克服了对信任证据考虑不完整的缺陷,有利于在普适实体之间建立起可靠的信任关系,提高系统的安全性。     

普适计算环境下基于信任度的模糊自适应访问控制模型*

在信任模型基础上,提出一种基于信任度的模糊自适应访问控制模型。该模型扩展信任度的概念,建立权限的区间值模糊策略规则,通过对与主体相关的上下文信息的模糊推理实现授权的有效控制。描述模型的构成要素,研究模型的区间值模糊推理算法,为解决普适计算环境下动态访问控制授权问题提供了一定的技术手段。     

PvcwCORBA:普适计算环境中间件的实现

针对普适环境的平台的多样性、资源的有限性、设备的移动性和应用高性能要求等需求,提出了其中间件的设计和实现方法,并据此构建了pvcwCORBA。通过试验验证了pvcwCORBA作为支持无线接入功能的高性能、嵌入式CORBA,能够适应普适计算环境的要求。     

基于角色-权限的普适计算受限委托方法

针对普适计算跨区域访问控制中的委托授权限制问题,在角色-权限分配中根据权限的重要程度关联信任阈值和访问时间限制,设计了一种基于角色的访问控制(RBAC)模型的以角色-权限为委托单位的受限委托方法。通过证明执行模型与委托条件的一致性,表明该方法能够满足普适计算权限委托限制的要求,可以灵活地支持基于角色-权限的临时性和可执行角色集的依赖性。     

面向普适计算环境的资源描述方法

普适计算环境下的资源描述是支持各项普适计算资源管理活动的基础,普适计算环境的开放性、面向用户特点和固有的不确定性因素对资源描述方法提出了新的要求。现有研究大多针对资源描述的服务化、语义化和用户化需求部分,对如何描述资源的不确定性信息支持不足。在语义Web服务描述OWL-S的基础上,增加对随机性信息表示的支持,扩展为新的OWL-SP。新方法较为全面地支持了普适资源描述的关键需求（服务化、语义化、用户化和随机化需求）,构成了一个较为完整的普适资源描述,可作为普适资源管理活动的基础。     

普适环境下基于域模型的跨域资源控制机制

重点研究普适计算环境下资源管理中的跨域问题,聚焦在跨域资源访问,跨域用户漫游和跨域事务转移的机制方面,提出了评估方法并对提出的机制进行了实验分析,验证了在大规模无缝的普适计算环境下,所基于的域管理模型和研究的跨域机制能获得更高的运行效率。