带上下文感知能力的SLP协议研究

论文摘要

SLP是IETF的SRVLOC工作组提出的建立在TCP/IP之上的服务发现协议,由于其灵活性和基于TCP/IP的特点,得到了业界的广泛支持,并且在实际应用中,多以SLP的思想为基础,参考具体应用环境进行扩展。基本的SLP机制因缺乏智能性而无法从众多功能大致相同的服务中为用户选择最佳服务。由于SLP是一个可扩充的协议,将某种智能机制加到SLP协议中是可行的。本文在对SLP协议进行深入研究的基础上,将一个上下文感知系统构建在SLP协议之上,并设计了一种基于SLP协议的带上下文感知能力的服务发现模型SBCAS（SLP BasedContext-Awareness System）。上下文感知系统是指能够感知用户环境变化并作出相应调整的系统。SBCAS系统将一个上下文感知系统构建于DA与UA的通信之间,它对DA产生的查询结果作进一步过虑以得到符合当前环境和用户需要的服务。上下文感知系统由底层传感器,驱动程序,上下文字段,上下文信息管理器等几部分组成。它能通过各种传感器感知当前工作环境的各种信息,然后形成上下文字段,并以此为条件形成一个过虑器,它把由DA查询到的服务候选集合作为输入,通过感知系统的过虑最终得到最佳的服务结果再返回给UA。通过这种方法上下文感知系统影响整个查询系统的行为及查询服务的结果,使SLP协议更加智能化。本文最后构造了一个由若干模型实体组成的模拟普适计算环境,通过模拟网络中服务发现、感知系统的运行、过虑出适当服务并返回的整个过程,并从系统有效性及查准率,查全率等多个方面验证了SBCAS系统确实能够在用户最少干预的情况下,得到最符合当前计算环境,最能满足当前需要的服务。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 全新的计算模式-普适计算
• 1.2 普适计算环境中服务发现和上下文感知的研究意义
• 1.3 相关研究
• 1.4 论文研究内容及组织
• 2 服务发现相关技术
• 2.1 SLP
• 2.2 其它一些相关协议
• 2.3 上下文感知
• 2.3.1 上下文的定义
• 2.3.2 上下文感知计算的定义
• 2.3.3 上下文感知计算研究现状
• 3 上下文感知模型的设计
• 3.1 本系统中的上下文信息范畴
• 3.2 上下文感知模型框架
• 3.3 上下文传感器
• 3.4 驱动程序
• 3.5 上下文字段
• 3.6 上下文数据库
• 3.7 上下文管理器
• 4 SBCAS系统设计
• 4.1 SLP
• 4.1.1 SLP的工作模式
• 4.1.2 SLP扩展
• 4.2 SBCAS模型的基本组成要素
• 4.2.1 SBCAS代理实体及扩展实体
• 4.2.2 SBCAS域
• 4.2.3 SBCAS时间缺省值
• 4.2.4 SBCAS消息及扩展
• 4.2.5 单播与多播的扩展使用
• 4.2.6 SBCAS中UDP包的使用
• 4.2.7 消息重发收敛算法
• 4.3 SBCAS运行机制
• 4.3.1 扩展的实体发现
• 4.3.2 扩展的服务注册
• 4.3.3 支持上下文感知的服务发现设计
• 4.4 SBCAS对协议消息的扩充
• 4.4.1 URL Entries
• 4.4.2 SBCAS消息头
• 4.4.3 服务请求Service Request
• 4.4.4 服务回复Service Reply
• 4.4.5 CAS通告CASAdvert
• 4.4.6 上下文计算请求CARqst
• 4.4.7 上下文计算回复CARply
• 4.4.8 用户信息反馈CAFdbk
• 5 模型的实现
• 5.1 实体的本地缓存设计
• 5.1.1 UA的本地缓存设计
• 5.1.2 SA的本地缓存设计
• 5.1.3 DA的本地缓存设计
• 5.1.4 CAS的本地缓存设计
• 5.2 CAS实体设计与实现
• 5.2.1 驱动程序实现
• 5.2.2 上下文管理器实现
• 5.3 实验环境
• 5.4 SBCAS服务发现系统验证
• 5.4.1 上下文感知计算验证
• 5.4.2 服务发现实验
• 5.4.3 系统查准率与查全率验证
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢