移动计算关键技术研究

论文摘要

随着信息时代的到来,人们提出了随时随地访问信息的要求,移动计算作为计算技术和无线通讯技术的结合产物应运而生。由于移动计算本身所具有的网络不对称性,资源有限性,用户移动性等特点,传统的分布式计算技术已经不能满足移动计算的新需要。本文针对当前移动计算的研究热点问题,主要研究了三个关键技术问题:缓存替换算法、移动事务处理模型和移动计算中的QoS技术。在移动计算的缓存算法研究方面,分别提出了最小代价的缓存替换策略-LCFAR和基于预定义区域语义圆缓存替换策略-PDRSCR。LCFAR算法通过引入代价函数,增加了语义项访问频率对缓存命中率的影响的考虑,改善了典型FAR算法单纯考虑语义距离所带来的不足。PDRSCR算法提出了预定义区域和语义圆的概念,将语义有效区域大小的影响引入替换算法,该算法适用于查询具有位置相关性的移动用户。在移动事务处理模型的研究方面,从移动事务所访问热点数据和提交时所处网络环境出发,提出了基于权值的自适应移动事务处理模型-AMTMBW。该模型充分考虑数据库80%/20%的访问规律,并且根据用户事务提交时所处的网络环境,提出三种不同的子事务处理模式。该模型定义了移动事务标识,给出了不同子处理模式下的处理过程,并且给出了整个模型锁机制和冲突检测机制。通过三种不同子事务模式的自动选择,该模型可以很好的结合O2PC-MT和预写模式的优点。在移动计算QoS技术方面的研究,主要致力于对移动用户运行轨迹的预测。通过提出基于神经网络学习预测方法,可以对一定区域内的移动用户运动轨迹进行很好的预测。提出了基于RBFNN预测的位置预测方法-LPBRBF。给出了LPBRBF方法的历史数据抽取方法和服务器端存储维护策略,通过实验确定了RBF网络的参数,并给出了位置预测的实验结论和不同情况下的预测分析。详细分析了移动用户的两种资源预留情况,给出了不同情况下,基于LPBRBF预测方式的相应处理策略。通过上述技术的研究,为移动计算环境下系统的数据访问技术提供了可行的解决方案。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 移动计算产生的背景
• 1.2 移动计算国内外研究现状
• 1.3 移动计算的研究意义
• 1.4 研究的问题和所作的工作
• 1.5 本文的结构
• 第二章 移动计算的基本概念及关键技术
• 2.1 移动计算的模型及特点
• 2.2 移动计算中关键技术的介绍
• 2.2.1 缓存技术
• 2.2.2 语义缓存一致性维护策略
• 2.2.3 数据广播技术
• 2.2.4 复制技术
• 2.2.5 移动事务处理技术
• 2.2.6 位置管理和位置相关数据查询
• 2.2.7 移动计算的安全技术
• 2.3 小结
• 第三章 位置相关数据的定义和查询处理
• 3.1 引言
• 3.2 位置相关数据定义
• 3.3 位置相关查询的处理
• 3.3.1 位置相关查询的分类
• 3.3.2 位置相关查询的匹配
• 3.3.3 位置相关查询中位置粒度的匹配
• 3.3.4 位置相关查询的分割和合并
• 3.3.5 位置查询的处理过程
• 3.4 位置相关数据索引的处理
• 3.5 小结
• 第四章 语义缓存替换算法的研究
• 4.1 引言
• 4.2 移动客户缓存结构
• 4.3 语义缓存策略的设计思想
• 4.4 典型缓存替换策略介绍
• 4.5 最小代价缓存替换算法LCFAR
• 4.5.1 最小代价缓存替换算法LCFAR
• 4.5.2 LCFAR算法的性能分析
• 4.6 预定义区域语义圆缓存替换策略-PDRSCR
• 4.6.1 PDRSCR替换策略
• 4.6.2 PDRSCR性能分析
• 4.6.3 PDRSCR与LCFAR替换算法的性能比较
• 4.7 小结
• 第五章 移动事务处理算法的研究
• 5.1 引言
• 5.2 移动事务处理的基本概念
• 5.3 相关的研究工作
• 5.3.1 Kangaroo事务模型
• 5.3.2 移动嵌套事务模型
• 5.3.3 弱事务模型
• 5.3.4 预写事务模型
• 5.3.5 开放式锁协议
• 5.3.6 MDSTPM移动事务处理模型
• 5.3.7 乐观两阶段提交移动事务处理模型
• 5.4 基于权值的自适应移动事务处理模型
• 5.4.1 AMTMBW模型详细设计
• 5.4.2 AMTMBW模型性能分析
• 5.5 小结
• 第六章 移动计算中的QoS技术
• 6.1 引言
• 6.2 移动计算QoS的资源管理和预留
• 6.3 位置预测相关研究
• 6.4 基于RBF神经网络的位置预测方法
• 6.4.1 LPBRBF的移动数据表示方法
• 6.4.2 RBFNN结构
• 6.4.3 LPBRBF算法的结构和训练
• 6.4.4 LPBRBF算法实验
• 6.5 基于LPBRBF的资源预留
• 6.6 基于LPBRBF的资源预留性能分析
• 6.7 小结
• 第七章 结束语
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢