分布式OSGi研究与发展*

OSGi分布式扩展技术将分布式计算技术与OSGi框架融合,使之能够支持跨多虚拟机的异构分布式处理,是OSGi领域的研究热点。系统地介绍了这一崭新领域的理论研究情况,分类比较了几种主流分布式扩展技术的异同,探讨了分布式扩展的性能以及应用进展情况,给出了未来研究与发展的趋势。     

一种面向普适计算的适应性软件体系结构风格

普适计算软件需要适应用户需求和运行环境的动态变化.这一特点使得软件复杂度空前增加,迫切需要以软件体系结构为代表的架构/设计层面重用手段来支持其高效开发.在以适应性为中心的普适计算空间抽象模型基础上,提出了一种面向普适计算的软件体系结构风格UbiArch,并从概念视图、运行视图和开发视图这3个维度对该软件体系结构风格进行了阐述.UbiArch支持软件实体按需加入应用、主动适应环境的行为模式,实现了软件适应能力的高层次重用,同时与构件等成熟软件技术的紧密结合也保证了其可实践性.支撑该体系结构风格的软件平台原型系统及其上的应用验证了UbiArch的有效性和通用性.     

信息系统及其综合集成技术

信息与信息系统无处不在,信息化已成为当今的时代特征。本文通过对这一时代特征的透视,首先阐明计算机信息系统的切确含义和基本结构;然后指出,为适应信息世界的不断变化和发展,一体化信息系统所需的综合集成是柔性的,并揭示支持随需应变的若干敏捷软件技术;进而就相关的平台软件,包括基础中间件和各类应用集成中间件,以及领域应用框架进行分类并作必要诠释;最后讨论信息系统的发展趋势和云计算等若干热点问题。     

基于缩进轮廓的HTML文档重复模式挖掘方法

HTML文档重复模式挖掘是找到Web页面编码模版的关键,是Web数据自动抽取和Web内容挖掘的基础。传统的基于字符串匹配和树匹配的重复模式挖掘方法虽然具有较高的精确度,但是其性能对于处理海量的Web页面来说仍然是一个挑战。为了提高性能,提出了一种基于缩进轮廓的HTML文档重复模式挖掘方法。该方法首先定义了缩进轮廓模型,是一种由HTML文档每行代码的缩进值及行首的HTML标签构成的数据结构,它是HTML文档的一种简化抽象;该方法通过检测缩进轮廓中的串联重复波段,间接地挖掘HTML文档中的重复模式。实验表明,该方法不但具有较高的精确度,而且较明显地提升了性能。     

一种可扩展的高效全序组通信算法

全序组通信是构建分布式应用程序的一种重要通信原语,它能够保证一个通信组中的所有成员都按照同样的顺序接收消息.现有的全序组通信算法缺乏可扩展性,即当通信组中的成员数目较大时,算法的延迟时间和吞吐量都显著下降,因此这些算法不能适用于大规模的计算系统.本文提出了一种可扩展的全序组通信算法,它通过对通信进程进行分层,从而有效地平衡系统的容错性和性能开销.模拟试验结果表明,在通信进程数目较多时,该算法在延迟时间和吞吐量等性能指标方面都优于已有算法.     

基于SPKI的分布式委派凭证存储框架

信任管理(TM)是面向开放多域环境的分布式授权技术。TM系统从网络中搜索委派凭证以进行分布式授权决策,面临效率和可用性问题。本文提出一种基于SPKI的分布式凭证存储框架,将委派凭证冗余地存储到相关实体,以避免委派凭证的动态搜索过程,有助于解决现有TM系统凭证管理的局限性。     

内容发布订阅中支持订阅覆盖的路由算法研究

一方面根据应用订阅覆盖的不同程度,提出了严格的基于订阅覆盖的路由（SSCBR）和放松的基于订阅覆盖的路由（RSCBR）,前者的目标是维护最少的被覆盖订阅,而后者通过维护较多的被覆盖订阅来权衡内存、时间和网络通信.另一方面,提出了使用SSCBR时保证路由表正确的充要条件,通过它可以容易地验证路由表的正确性.实验评估了两种算法在减少路由表大小、网络通信开销和时间开销方面的行为.     

组通信中虚拟同步协议的研究与设计

在组通信中,虚拟同步通信是一个非常重要的通信模型,它保证组成员的失效不会导致消息的不完全传递。为了有效地支持分布式容错应用及协同应用的开发,在对与虚拟同步通信相关的失效检测问题及分布式一致性问题研究的基础上,将虚拟同步通信问题转换成一致性问题,提出了一个基于一致性协议的虚拟同步协议,并设计实现了一个虚拟同步服务。     

融合跟踪器:融合图像特征和事件特征的单目标跟踪框架

目标跟踪是计算机视觉领域的一项基本研究问题。作为主流目标跟踪方法传感器,传统相机可以提供丰富的场景信息。但是由于受到采样原理的限制,传统相机在极端光照条件下会出现过曝光或欠曝光的问题,且在高速运动场景中存在运动模糊的现象。而事件相机是一种仿生传感器,它能够感知光照强度变化输出事件流,具有高动态范围、高时间分辨率等优点,但难以捕捉静态目标。受传统相机和事件相机的特性启发,提出了一种双模态融合的单目标跟踪方法,称为融合跟踪器(Fusion Tracker)。该方法通过特征增强的方式自适应地融合来自传统相机和事件相机数据中的视觉线索,同时设计一种基于注意力机制的特征匹配网络,将模板帧的目标线索与搜索帧相匹配,建立长期特征关联,使跟踪器关注目标信息。融合跟踪器可以解决特征匹配过程中相关性运算导致的语义丢失问题,提升目标跟踪的性能。在两个公开数据集上的实验展示了所提方法的优越性,并且通过消融实验验证了融合跟踪器中关键部分的有效性。融合跟踪器可以有效提升在复杂场景中目标跟踪任务的鲁棒性,为下游应用提供可靠的跟踪结果。     

开源软件自动化评估证据框架

互联网上已形成了规模巨大、种类丰富的开源软件资源。如何准确、快速地判断一个开源项目的各种可信属性是否满足需求是当前软件工程领域研究的热点。深入分析已有开源软件评估模型,总结互联网上软件质量相关的各种信息,提出了面向开源软件的可信评估证据框架,并基于该框架构建了一种开源软件可信证据查询平台。利用该平台能够极大地提高评估效率,用户可以准确、快速、全面地了解相关软件项目的各种信息。最后,以一个知名开源软件证实了该证据框架及证据查询平台的可行性。