移动环境下多信道广播的有效数据访问

在移动计算环境中,数据广播是数据发布和数据获取得的重要手段.为提高数据广播的性能,在服务器端采用了近似最优的多信道广播数据调度策略(TOSA),同时在移动客户端提出了高效的Huffman树索引策略.从服务器端和客户端同时提高数据广播性能.最后通过仿真试验以及推理,在访问时间、谐调时间等方面证明了该模式的高效性.     

移动环境中基于Huffman索引树的广播数据组织

移动计算环境中无线网络通信的非对称性和伸缩性要求 ,使得数据广播成为移动环境中数据发布和获取的重要手段 .为使移动客户有效地从广播中获取数据 ,该文提出了一种基于 Huffm an树的索引模型 ,给出 Huffman索引树的构造方法和基于 Huffman索引树的广播数据组织方式 .同时 ,该文还对比 B 树 ,对基于 Huffman索引树的数据组织方式从空间开销、调谐时间、存取时间等方面进行了性能分析与比较 ,表明该广播组织方式能提高移动数据广播的性能     

移动环境下多数据项请求的广播策略研究*

提出了一种移动环境下的多信道试探广播策略MCHM（multiple channel heuristic method）。该广播策略在多信道广播中采用高效的数据调度算法,在不重复广播的情况下,消除了多信道广播中多数据请求的访问冲突,大大减少了移动客户机的访问时间,提高了数据广播的性能。     

移动计算环境中数据广播访问时间优化算法

移动计算是近年来新兴的一个研究热点，具有极大的市场潜力和需求，数据广播是提高移动计算系统可伸缩性的一项重要技术，本文对无线移动计算环境中数据广播的平均访问时间优化进行了研究和实验，首先分析了平均访问时间的理论最小值，然后提出了向理论最小值逼近的NASA 算法，实验表明NASA算法具有良好的性能，优于MDS等其他调度方法。     

基于数据访问概率的广播索引技术

在移动计算中,如何节约移动设备的电源是一个重要的研究方向。采用索引广播的方式可以使移动设备选择性地监听信道,从而减少了电源的消耗。该文提出了为广播数据建立基于访问概率的索引技术,并分固定扇出的非平衡索引树和可变扇出的索引树两种情况讨论如何降低平均访问代价。针对这两种情况,分别设计了构造索引树的算法。     

移动计算环境中的自适应混合广播

提出一种自适应混合广播算法。在周期广播数据分配时采用多信道非均匀分配,使高访问率的数据获得高广播频率。在确定周期广播数据和联机请求数据个数时考虑联机请求信道响应时间和访问率之间的关系,从而在少量比较次数后获得数据最佳分割点。实验结果表明,该算法可以根据系统负载和用户访问模式的变化动态调节信道和数据的分配,性能优于纯广播和纯基于请求的广播,访问时间少于现有的混合数据广播方式。     

广播环境下移动事务处理中的节能问题研究

当前移动计算技术研究中索引技术与移动事务处理方法相对独立,即传统的索引技术并不支持对移动客户端移动事务的并发控制,而现有的基于数据广播的移动事务处理方法主要针对保持数据一致性而设计,并未考虑事务处理过程中的节能问题。将分布式索引技术应用于移动事务处理,提出一种在数据广播环境下同时实现移动事务并发控制和节能处理的有效方法。实验结果表明该方法的平均调谐时间为未应用索引技术前的15.5%。     

移动环境下索引广播技术的改进

在移动计算中,减少移动客户端的平均访问时间是一个重要的研究方向。为减少移动客户端的平均访问时间,在Huffman树索引技术的基础上提出深度优先的数据组织方式。在平均访问时间、调谐时间以及额外开销方面对常用的广度优先策略与深度优先策略进行分析与比较,表明深度优先策略的数据组织方式能进一步提高移动数据广播的性能。     

移动计算环境中的数据有效访问技术研究

频繁断连性、通信不对称性、用户数据访问模式多变性、移动终端能源有限性是移动计算环境的典型特征.如何能在如此"苛刻"的条件下保证移动终端的数据访问高效性、时效性是研究重点.从数据广播技术、数据预取技术和数据缓存技术3方面进行研究,从而提高移动计算环境中数据访问的性能.     

更新分发环境下移动事务处理的节能策略设计

能量的损耗和事务的一致性是更新分发环境下移动应用所需要考虑的两个主要问题,但传统的节能技术并不支持对移动客户端移动事务的并发控制,而现有的基于数据广播的移动事务处理方法主要针对保持数据一致性而设计,并未考虑事务处理过程中的节能问题.将分布式索引技术应用于移动事务处理,提出一种在更新分发环境下同时实现移动事务并发控制和节能处理的有效方法.实验结果表明使用该方法比未应用索引技术前节能84.5%.     

移动环境中实时事务数据的广播调度

提出一种基于需求广播模型的实时事务数据的广播调度策略．在本策略中，综合考虑了事务存取多个数据项和满足定时限制的要求．本策略的目标是使错过截止期的事务数量最少，对我们提出的算法，通过建立模拟实验进行评价，结果显示它比现有的策略有明显的优越性．     

面向层次编制移动对象的混合特征索引方法

随着无线通信和定位技术的发展,移动对象的追踪已经变得越来越可行和必需.传统空间索引结构因无法适应大量的更新操作而不能应用于移动对象的存储与检索.针对具有层次化编制特征的移动对象集,首先给出了一种实现坐标-编制混合特征索引的C²OR-Tree方法.在C²OR-Tree的基础上,提出了称为"主动插入-延迟删除(AIDD)"技术的移动对象位置更新批处理算法.AIDD算法充分利用了C²OR-Tree在更新批处理时的局部重构特性,通过在新坐标下对象插入过程中结合更新区域标记过程的思想给出了C²OR-Tree更新批处理的高效实现.实验结果显示,采用AIDD技术的C2OR-Tree不仅具有高效的位置更新批处理性能,而且在多次更新后男,副教授,主要研究领域为人工智能,数据库技术.仍能保持令人满意的查询性能.     

移动环境下多数据项请求广播的改进算法

在移动计算环境下,为提高多数据项请求广播的响应率,提高服务器的响应能力,研究了广播内容选择对响应率的影响,提出了一种新的广播内容选择方式,并对多数据项请求广播调度算法QEM（Query Extend Method）进行了改进。试验结果表明改进后的算法能进一步提高多数据项请求广播的响应率。     

移动环境中请求多数据项的广播调度算法

提出移动环境中请求多数据项的广播调度算法——基于权重的调度算法(BWS)和权重比截止时间算法(WID)。BWS算法根据数据项对客户的满足情况确定权重,并以数据项的总权重作为调度的依据,同时考虑数据项的使用频率和数据项对于客户的满足情况。WID算法以总权重与截止时间的比值作为调度依据,同时考虑广播效率和紧急性的要求。在数据广播调度方面这2种算法比传统的算法具有更好的性能。