基于Actor模型的软总线设计

为提高网络化嵌入式系统的安全性与可靠性,提出一种基于Actor模型的软总线设计方法,以解决分布式全数字仿真测试中系统及组件间的通信问题。采用以Actor模型为中心的发布/订阅机制,实现分布式节点之间的同步、异步通信。在此基础上,提出一种基于线程池技术的任务调度方法,实现Actor模型的协同工作,并通过规则链表进行Actor消息的处理及转发。实验结果表明,与HLA、OpenDDS总线相比,在大数据量并发处理的情况下,该软总线程序执行效率提升30%以上,能够满足网络化嵌入式系统测试对实时性与并发性的需求。     

基于Actor模型的机载分布式计算方法研究

分布式计算是在网络互联的集群内,多个计算节点协作计算的技术,可实现集群内的计算资源共享。为了满足机载复杂应用日益增长的计算需求,基于Actor模型研究了机载环境下软件分布式计算的实施方法,并对机载分布式计算框架、组件及系统分布式计算应用过程进行了设计。该设计基于ARINC653“分区机制”,在保障了机载应用间隔离性的同时,实现了机载应用的分布式计算,提高了系统的可扩展性。     

基于Actor模型的高性能分布式XMPP服务器

云计算和移动互联网的高速发展, 使得云端服务器需要同时和大规模客户端保持实时交互, XMPP消息通信技术使用基于TCP长连接的方式来实现这一功能. 然而, 现有的XMPP服务器系统大多基于传统的并发模型设计, 整体性能较差, 无法应对大规模并发的需求. 本文针对XMPP服务器的特点, 提出了一种基于Actor模型的XMPP服务器架构设计, 并给出了一种基于一致性哈希的分布式消息路由算法, 有效提升了系统的并发度、弹性扩展能力, 以及消息传递的效率. 实验表明基于本文方法实现的系统相比于现有其他系统, 性能有很大提升, 可以适应大规模并发的场景.     

Actor模型的继承机制研究

Ａｃｔｏｒ模型是一种面向对象的并发模型，但它缺乏对继承机制的支持。本文试图阐明在Ａｃｔｏｒ模型中该支持什么样的继承以及如何支持这种继承。     

基于混合模型的物联网实时数据采集系统设计

针对物联网数据采集实时性较差,影响数据管理的问题,利用信息融合技术设计了物联网实时数据采集系统。系统硬件部分,选用RS485数据采集器,提升系统信息采集能力,选用SJT8008芯片增加通信信道,提升系统的信息传输能力。系统软件部分,设计数据采集模块、数据融合模块,可以快速找出数据融合位置,提高数据采集速率;设计存储数据库,可以有效缩短物联网数据查找时间,进而实现物联网数据的实时高效采集。系统测试表明,该系统的物联网数据采集速率更高,实时性更强,明显优于传统系统,具有较高的推广价值。     

基于Android平台的数据采集系统设计

传统数据采集系统因其上下位机采用串口连接致使测量人员移动范围与操作灵活性降低,基于此,该文设计一种基于手持平台的蓝牙数据采集系统,以实现采集过程中上下位机的无绳分离,达到无线采集的目的.系统采用蓝牙通讯协议作为通讯方案取代传统的有线串口,以时下应用广泛的Android操作系统移动终端作为上住机,并在该终端设计系统软件,实现移动、便携地进行数据采集,并将接收到的有效数据以文件方式存储.在实际工作环境下对该系统进行测试,实践证明该无线采集系统能稳定、有效地采集数据,实现测量数据无线传输.     

一种基于Actor模型的弹性可伸缩的流处理框架

流处理是一种重要的大数据应用模式,在金融、广告、物联网、社交网络等众多领域得到了广泛应用.在流处理场景中,流数据的产生速度往往变化剧烈且不容易预测.这时,如果数据流量峰值超过处理系统的承载能力,可能使得系统运行缓慢甚至崩溃,导致处理作业失效;如果为了应对数据流量峰值而过度配置资源,则可能在系统轻载时产生不必要的浪费.为了解决流处理中负载和资源的匹配问题,流处理系统应该具有弹性可伸缩的能力,一方面以高效的方式组织运算资源;另一方面能根据数据流量的实时变化自动地调整资源使用量.然而,现有的流处理框架对于弹性可伸缩的支持尚很初步.介绍了一种基于Actor模型的弹性可伸缩的流处理框架eSault.eSault首先基于Actor模型将批量的处理单元进行分层管理,通过2层路由机制实现了对伸缩性的支持;在此基础上,设计一个基于数据处理延迟的过载判断算法和基于数据处理速度的轻载判断算法来指导系统对资源的有效使用,进而实现弹性可伸缩的流处理.实验结果表明：eSault具有较好的性能,而且能够很好地实现弹性可伸缩.     

基于Windows平台的油库数据采集系统设计

本文讨论了Windows环境下数据采集系统研制过程中所面临的两个问题，即保护方式下物理地址的获取以及采集方式问题，并提出了解决方案，同时议论了该技术应用于油库容器监测系统的设计方法。     

基于Linux平台的天气雷达高速数据采集系统设计

分析了基于PCI总线的天气雷达高速数据采集系统工作原理和实现方案,实现了基于Linux平台的天气雷达高速数据采集系统的驱动、数据采集及处理的设计。该设计已成功应用于天气雷达中。     

基于层次主键模型的多维数据概念模型

以关系数据库为基础,介绍了基于E-R模型的层次主键模型及其优点,提出了E-R模型到层次主键模型的转换步骤,对层次主键模型的维层次关系进行了探讨,分析了层次主键模型到多维模型的转换方法。     

基于归类树的WEB数据模型

对数据量大、数据来源及用户分布范围广、数据间关系复杂、种类多且需进行动态维护、统计分析查询的数据处理问题,该文给出了一种基于归类树且适合Web访问的数据模型,分别用数学语言及UML的用例图描述概念模型,以ER图描述逻辑模型,分析其适应性、数据一致性及正确性。并介绍了利用该数据模型实现的一个系统,说明了其可行性。     

基于模糊关系的数据模型分析

模糊性是现实世界事物的一个重要属性,不但描述事物的属性特征方面存在着模糊性,而且事物间的相互联系方面也存在着模糊性。本文基于模糊集合理论,实现一个简单模糊关系数据模型,包括模糊关系的定义、模糊关系运算及模糊关系的完整性。并简单介绍了模糊关系数据库技术的应用领域。     

一种基于总线模型的数据清洗方法

数据清洗是保证数据质量的重要环节。已有的清洗方法往往过于依赖特定应用,不容易得到重用。从提高数据清洗方法的可重用性和可扩展性的角度出发,提出一种基于总线模型可复用的数据清洗框架。具有相对独立功能的清洗工具以组件的形式,通过适配器挂接到清洗总线上,通过总线控制对清洗组件实现清洗。最后用具体应用来描述基于总线模型的数据清洗方法的工作流程。实践结果证明该方法具有良好的性能和应用价值。     

基于数据挖掘的入侵特征建模

通过分析数据挖掘技术在入侵特征搜寻中的作用,提出了一个应用在基于网络和主机的混合模式入侵检测系统中的特征挖掘模型。该模型的特点是完全运用数据挖掘技术来建模,不仅对各种已知和未知入侵行为具有很好的辨别度,而且非常适合于现在流行的混合模式的入侵检测系统。     

HLA中的数据收集技术研究

HLA在提高可重用性和互操作性的同时使仿真数据复杂化,增加了仿真系统实现数据收集的难度。该文阐述了HLA影响数据收集的因素及各种数据收集方法的优点与不足,讨论了如何根据仿真目的来确定具体的数据收集方法以及数据收集实现中需要遵守的原则;针对一些仿真系统需要对邦员及模型内部数据进行收集的要求,在嵌入代码收集方法的基础上提出了分层对象数据收集方法,并给出了这一方法在水声对抗仿真系统中的应用。     

基于数据价值的无人机数据收集方法

数据收集是无线监测网络的关键环节.利用无人机进行数据收集,其本质是通过无人机的移动代替网络中的转发节点,减少数据从源节点到基站的转发次数,有效节约监测网络能量,从而成为未来发展的趋势.现有研究关注如何利用无人机有限的能量获得更多的数据,缺乏对获取数据的价值评估,从而导致无人机数据收集能效比不高.如何利用无人机最少的能量付出在监测区域获取最大的数据价值,其难点在于数据价值是针对不同应用的主观评价,而不同节点获取的数据价值如何比较,目前缺乏统一的标准.我们发现,数据相似节点的数据价值存在相似性.在此基础上,我们提出了一种数据收集方法OnValueGet,利用关键性代表节点的数据,最大程度的近似代表整个监测区域的数据,从而在能量约束下获得最大数据价值.其核心思想在于：从分析感知数据的时空相似性入手,确定数据价值较高的感知节点,本文称为数据关键节点,在应用的误差范围内,它们采集的数据可以近似表示全部网络感知节点采集的数据.无人机以数据关键节点为数据采集的核心目标,在能量有限的情况下,根据遇到的障碍物和节点感知到数据的异常与否,动态的规划数据收集路线,从而使收集到的数据具有最大价值,显著提升数据收集的能效比.     

数据仓库环境下以用户为中心的数据清洗过程模型

数据清洗是数据仓库和数据挖掘中非常重要的一个环节。本文首先分析总结了数据清洗的有关概念,给出了数据清洗中需要解决的质量问题,并总结了解决这些问题的技术和方法。在此基础上提出了以人为中心的数据清洗过程模型。该模型集成了工作流技术、数据集成、数据转换和数据挖掘技术。给出了每个工具箱应该提供的基本功能。