RPDDP:一种能源有效的无线传感器网络路由协议

描述了不同的查询机制；分析了分布式数据处理算法及其能耗特性；提出了一种能源有效的路由协议RPDDP并给出了RPDDP的协议描述。RPDDP采用双向查询机制以节省路径建立过程的能源消耗；通过提供分布式网络数据处理有效地减少了通信开销；并且为用户提供能源节约和可靠性之间的折中机制。仿真实验结果表明与已有的传统查询机制相比，RPDDP的查询成功概率较高，平均每个分组的通信开销较低；当sink同时发送2个查询包时，网络性能最优。     

一种改进的分布式搜索引擎模型

为了解决传统分布式搜索引擎存在的搜索性能问题,从索引结构、查询算法方面改进了传统模型．提出了一种非集中的高并行化搜索模型,该模型按照文档主题对索引分类,对较长的倒排记录表采用位图结构,利用多线程技术对索引节点实现并行搜索算法(multi max score heap,MMSH)．实验结果表明:改进模型中的索引分类方法与倒排表结构的位图策略,能够增强Merge层查询的针对性,降低Merge层节点的CPU和内存开销;在倒排表不能完全存入内存情况下,MMSH算法能够实现高度并行化查询,其查询效率高于经典的term-at-a-time算法,缩短了平均查找时间,提高了系统吞吐量．索引分类、位图结构以及并行查询算法能够避免查询的盲目性,改善了分布式搜索引擎的性能．     

蜂窝移动通信系统分布式干扰最优布站研究

针对蜂窝移动通信的特点,研究了在特定作战任务区域内对蜂窝通信系统进行分布式干扰时干扰站点的最优布局问题。以对任务区内通信终端有效干扰概率最大为布站原则,提出一种基于随机机会约束规划模型的分布式干扰最优布站算法,并利用随机模拟与遗传算法相结合的方法来求解最优布站策略。仿真结果表明：该算法可以有效解决对蜂窝移动通信系统分布式干扰的干扰机寻优布站问题。     

分布式数据库查询优化处理的研究与应用

在分布式数据库中，查询处理的主要矛盾在于由数据的分布与冗余所引起的场所间的数据传递及通价费用太高．如果能利用数据分布与冗余的这一特性，来提高数据查询算法的并发处理能力，就可以缩短查询处理的响应时间和提高处理速度，因此本文提出一种新的带碎片的分布式查询处理方法，将其应用在大型实验定管理系统中，可以提高系统的查询处理效率和缩短响应时间，     

一种用于内容中心网络的缓存随机放置策略

以内容为中心的网络是一种新型网络架构,它打破了传统的“主机-主机”通信模式,将内容本身作为网络的核心．以内容为中心的网络通过分布式的缓存机制对内容业务提供有效支持,缓存的放置策略也成为研究的热点．首先提出一种分布式的缓存随机放置策略,基于节点与内容源之间的跳数随机选择缓存放置节点,实现节点缓存的负载均衡;然后在该策略下推导缓存命中率与内容热度分布、请求到达率、缓存大小的关系．数值计算及仿真结果表明,该策略可以提高缓存命中率,与以内容为中心的网络传统策略相比,获取内容所需的平均跳数可减少5.59％～6.86％．     

一种分布式查询处理的数据划分策略

分布式数据库的查询处理速度一直是从事数据库研究的人们关注的热点之一，本文提出了在关系不分片而且有复本的多数据库环境中，分布式查询处理的一种数据划分策略，旨在减少数据库查询处理的响应时间。     

无人值守传感器网络的高性能分布式存储算法

为解决无人值守传感器网络的数据存储可靠性问题,提出了一种具有低通信成本和低访问成本的分布式存储算法．算法采用步数为cn的并行定向随机游走机制,将网络中的k个源数据包按照一定的接收概率分散存储到网络中所有的n个节点,在每个节点形成一个存储数据包．理论分析和实验结果表明,基于该算法的存储过程完成之后,即使有部分传感器节点损坏,Sink节点只要随机收集到k+ε,ε大于等于11个存储数据包,就能成功地计算出原来的k个源数据包．与具有代表性的基于LT码的算法相比,文中算法将存储每个源数据包的通信次数从约3nlnn降至约3n;将读取源数据包的节点访问次数从大于k+100降至约k+11．     

战术互联网中的分布式网络拓扑发现研究

战术互联网通信由较窄的无线通信和较宽的方舱内通信共同组成,这使传统的拓扑发现过程中数据丢失严重、发现效率低,对此提出了一种高效合理的分布式拓扑发现算法．分析了特制网络核心设备综合路由交换机及其构建的战术互联网通信模型．采用基于A—gent管理域拓扑发现和全阚拓扑发现相结合的分布式拓扑发现模式．用优先级手动调整与自适应调整相结合的方式对全网拓扑发现进程进行调度．由于拓扑发现对无线通信带宽占用减少到最小,保证了网络拓扑结构获取的及时性和对网络无线带宽占用的合理性．实验结果表明分布式拓扑发现算法能够针战术互联网的通信特点,高效地实现对网络的拓扑发现．     

电力时间序列的分布式索引算法

时间序列的研究已经被应用到越来越多的领域中.越来越多的领域应用需要索引和分析海量的时间序列,代表性的比如金融,电力,生物信息等等.这类应用往往面临数以亿计的时间序列的处理,然后从中识别出一些隐藏的模式来.然而目前对时间序列的索引技术都是单机版本,需要用漫长的时间来对大量的时间序列进行索引,限制了时间序列分析的产出率.提出了一种基于Isax表达的分布式时间序列索引算法,并在Spark分布式计算框架下实现算法.首先,给出了基于Isax的分布式索引算法的朴素实现想法,指明了其存在的问题.然后提出一种先建立索引结构,再将时间序列哈希到相应叶子节点的分布式索引算法.最终,构建了一个完整的电力时间序列的近邻近似查询系统,再保证查询精确率的前提下大大提高了计算效率.并在实验数据集上证明了算法的正确性、高效性和可扩展性.     

分布式存储在数字集群移动通信系统中的应用

当传统数字集群移动通信系统中加入大数据量的新业务时,原有的数据存储查询方案将严重影响系统的可靠性,该文提出了一种使用分布式存储系统进行数据存储查询的方案。方案中的分布式存储系统采用结构化P2P网络结构,使用了一种基于分布式哈希表的chord算法来实现资源的分布与定位。     

改进的半连接查询优化算法

在多关系连接查询中,普通半连接查询方法没有优化子查询的半连接顺序,导致查询代价较高,为此,本文提出了一种改进的半连接查询优化算法。首先,将多关系连接组织成较小代价的类树形结构,然后利用半连接操作对处于根节点处的关系进行最大化缩减,并以此为基础利用PERF位向量对其他节点进行缩减,最后回收缩减关系进行连接操作。模拟实验表明改进的半连接查询优化算法能够有效地缩减查询关系,降低查询代价。     

多区块链环境下的连接查询优化算法

为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法. 该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础. 基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价. 在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率. 最后,在2个真实公开的数据集上进行实验. 结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询优化方法简化了查询处理过程,通过访问连接索引直接获取查询结果,减少了本地计算负载和网络开销,提高了查询效率.     

分布式并行服务器内部通信的近似最佳线程数

在分布式并行服务器中,节点间的高速信息交换是改善系统性能的关键.为了改善系统整体性能,在此基于操作系统的多线程时间片轮转调度分析了多收发线程传输数据时所需的近似最佳线程数,并给出了一种计算近似最佳线程数的启发式算法.通过在分布式并行数据库服务器DPSQL中测试表明:利用启发式算法获得的近似最佳线程数能提高系统的整体性能.     

基于路径连接的XML复杂小枝模式查询处理

针对可扩展标记语言(XML)查询中具有嵌套OR谓词的复杂小枝模式查询处理,提出一种基于路径连接的查询方法.该方法以路径为分解粒度,结合分支扩展(AOBE)的概念,通过路径连接过程实现对复杂小枝模式查询的整体处理.为了进一步提高算法效率,在已有研究的基础上挖掘相应的优化规则,利用索引跳过那些明显不参与连接的元素的访问和计算.与已有算法相比,基于路径连接的查询方法大大简化了复杂小枝模式查询处理过程,只访问查询叶节点对应的元素,可以显著减少结构连接的操作数目和扫描元素的个数.实验结果表明,该方法能够有效地改善复杂小枝模式查询处理的性能．     

一种基于栅格的高效空间连接查询研究

空间连接可以看作是两个集合的笛卡尔积的子集,所以对对象的相交查询非常耗费时间和I/O的。很多的文献中都是使用过滤器以减少测试对象来提高空间连接查询效率,对栅格图层的查询优化,一般使用空间对象近似以减少为了相交对象而检查空间对象的具体形状的必要性。本文将提出一种新的效率评估方法,目的在于提高查询结果的准确性,经过试验证明该方法有效。     

异构数据源集成系统的查询重写技术研究

Web环境下的异构数据源集成系统中，数据源或者是结构化很强的关系型，或者是半结构化型的以及无结构型的。文中提出了一种查询重写查找算法，利用视图将用户查询重写为直接面向数据源的各个子查询。理论分析表明，该算法较好地降低了查询代价。     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.     

位置隐私保护下的连续最近邻查询

已有的位置隐私保护下的连续最近邻查询往往采用snapshot方式进行,导致较高的中央处理器开销.为此,研究了基于位置隐私的连续最近邻查询,提出了基于重用技术的位置隐私保护的连续最近邻查询算法.该算法利用相邻时刻查询结果集的相似性来减少计算成本,从而实现答案集的快速更新,可大大加快系统响应时间.实验结果表明了该算法的有效性.     

非结构化P2P系统的路由算法

针对非结构化对等网络中洪泛搜索机制的路由盲目性问题,提出了一种利用节点积累的经验指导节点传播查询的路由算法。在该路由算法中,节点记录自己关注的主题和满足主题的邻居节点,建立主题与邻居节点的对应关系表,当节点收到查询后节点就利用该表来指导节点选择查询路由,以便更快地找到查询结果。仿真试验和性能分析表明该算法有效地减少了查询带来的网络流量,提高了查找成功率。