面向查询内并行的分布式关系分区优化框架

围绕遥感数据共享分发与可视化问题,提出了一种基于模式映射的平坦关系优化分区查询框架。在该框架中,垂直分区方案基于访问特征优化节点内各属性,而水平分区方案基于统计方法优化查询的负载均衡,从而提高框架的查询性能。实验分析表明:对于同数量级的典型数据查询操作,面向查询内并行的分布式关系分区优化框架比传统集中式关系型数据库管理系统性能更优。     

分布式数据库系统的查询优化策略研究

在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。     

基于大数据处理技术的AIS应用研究

为了能够实时处理海量AIS数据并从中提取所需的信息,以供后续的数据挖掘和规律提取,重点研究了两种海量AIS处理技术:利用分布式存储构架结合Matlab软件的MDCS工具箱进行AIS数据的处理和分析;利用弹性数据集构建分布式数据库进行AIS数据的实时查询和分析。在此基础上,通过全球AIS数据分析了全球船舶密度情况,并通过军舰AIS信号分析了军舰的行为特征和规律。以上应用的测试结果验证了海量AIS数据处理技术。     

一种有效的XML-TO-SQL查询翻译优化算法

在研究XML数据处理问题上,XML查询与SQL查询的转换是一重要论题。在常规XML-TO-SQL查询转换算法基础上,分析了“翻译后优化”和“直接优化”两种不同的查询转换策略,提出了一种将Xpath路径表达式直接优化成SQL的算法。该算法将XML-TO-SQL查询转换分为两个主要阶段:预处理阶段和运行时翻译阶段。预处理阶段通过识别“双射映像”,计算“最小可辩识祖先”进行翻译前准备;运行时翻译则利用预处理阶段的结果进行路径约简。两个阶段的协作使得算法整体效率得以提高,达到翻译优化的目的。根据大数据量查询翻译对比实验的结果,该算法优于一些典型的传统翻译算法譬如Silk-Route、Xperanto等。     

用于目标跟踪的分布式融合结构和算法

现代监视系统经常利用多物理分布的不同类型的传感器,提供对目标的辅助和重叠作用范围。为生成目标航迹和估计,传感器数据需要加以融合。虽然集中式处理方法在理论上是最佳的,但把融合操作分布到多个处理节点有很多优点。本文讨论了分布式融合结构,每个节点处理它自己的一组传感器数据并与其他节点进行通信以改进估计。引入信息图形作为模拟分布式融合系统的信息流和发展算法的一种方法。目标跟踪融合包含两种主要操作方式:估计和互连。基于信息图形的分布式估计算法用于任意融合结构并与线性和非线性分布估计结果有关。根据跟踪到跟踪互连似然估计,讨论了分布式数据互连问题。介绍了两种流行跟踪算法的分布式方式(联合概率数据互连和多假设跟踪)并给出应用实例。     

一种基于纳什议价解的自组网时隙分配策略

自组网中的分布式多节点资源分配问题为NP完全问题,一般采用启发式算法进行协议设计,缺少严格的数学证明.基于博弈与纳什议价解理论,提出了一种分布式动态时隙分配策略,并通过严格的数学推导,证明了自组网中不同节点之间的时隙竞争问题存在纳什议价解,为自组网中分布式动态时分多址信道访问控制协议的设计提供了理论依据.     

适应低时延业务需求的分布式可穿戴单兵作战信息系统

针对云计算应用在单兵作战系统场景下业务处理时延高、服务质量无法保障的问题,提出一种基于可穿戴计算的分布式单兵作战信息系统。利用士兵身上的可穿戴智能设备构建本地计算层,在作战地点就近处理计算数据,提供给士兵本地的信息处理与融合能力,并采用广义扩散负载均衡算法平衡各设备负载,降低业务处理时延;同时利用分布式计算的容错能力增强系统的可靠性。仿真结果表明,基于可穿戴设备的分布式本地网络架构能有效地降低作战任务的处理时延,同时增强系统的可靠性。     

分布式多平台态势一致性的实现机制

联合作战是现代战争的主要作战形式,参与联合作战的平台之间需要进行情报共享,形成协同一致的战场态势图。重点研究了Link16在分布式多平台之间实现态势一致性的机制,分析了其总体思路、采用的处理流程和方法、使用的消息种类、存在的问题和不足,并结合我军实际,提出了分布式多平台态势一致性的系统架构和实现方法。     

基于尺度选择性的空间数据源选择与预取策略

合理高效的数据源选择策略是提高空间信息检索系统效率的重要因素之一。针对以往研究中对空间尺度语义关注程度的不足,提出一种结合空间尺度语义选择检索数据源的方法。该方法综合考虑人眼视觉特性,计算出参与分布式查询计划生成的数据源集合,过滤在尺度意义上对最终查询结果无影响的数据源,并通过将数据源的简化表达进行预取,进一步减少了查询的整体执行代价。实验结果表明,提出的方法在大尺度查询和小尺度查询时均具有良好的性能。     

网络分布式分级数据处理技术

针对现代战争中多平台多传感器协同作战的特点,提出了一种网络分布式分级数据处理技术。首先,通过网络分布式技术提升了整个作战系统的抗毁性,实现了指控作战的无缝交接。其次,通过分级融合技术解决了传统单级融合模式中由于数据回吐而造成的信息冗余问题,同时也降低了网络负载;最后,通过理论分析和仿真实验验证了分布式分级处理技术的可行性和有效性,具有较强的工程应用价值。     

多自治空间数据源的k邻近查询处理

多自治空间数据源的k邻近查询处理在空间信息领域具有广泛的应用。综合分析比较现有的查询处理算法,研究并提出了多自治空间数据源环境下k邻近查询处理框架及其实现算法。实验结果表明,所提出的算法能有效地减少k邻近查询处理系统的数据传输量,减少了系统响应时间。     

基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集操作

空间连接聚集是一种常用并且非常耗时的空间数据库操作,特别是在面对大规模空间数据集时,单机运行环境难以满足其对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境中的分布式空间连接聚集算法越来越受到人们关注。Map-Reduce作为云计算的核心模式受限于其扁平化的串行扫描操作模型,常被用来加速非索引的空间连接操作,现有工作尚无将Map-Reduce和R-树索引结合来处理空间连接聚集。因此,提出了基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集算法(RSJA-MR)来更高效地返回连接聚集结果。提出一种分布式R-树索引结构以支持大规模空间数据的索引,RSJA-MR算法利用分布式R-树生成任务集,任务集的执行满足无依赖并行计算模式,很容易在Map-Reduce框架中进行表达。文中提出一种实时缓存策略以支持索引并发访问。实验结果表明:相比非索引的Map-Reduce连接聚集算法,在空间交叠连接聚集查询上,时间性能最少提升8%,在空间包含连接聚集查询上,时间性能最少提升近35%。     

Cocast：一种基于传感器的分布式网络距离预测任意播算法

针对Internet环境中基于网络坐标估计节点间网络距离的问题,提出了一个利用任意播机制分布式的网络坐标预测算法Cocast:所有用户节点均加入一个结构化Peer-to-Peer对等网;对等网中任意的节点均可以发送网络坐标任意播查询消息,该消息被转发到多个负责坐标计算的用户节点,这些用户节点分布式地预测消息发起节点坐标,最终消息发起节点获得一个综合的坐标位置。Cocast基于网络坐标任意播选择提供位置估计的用户节点,利用层次化网络嵌入预测坐标位置,借助位置融合传感器机制过滤恶意节点的影响。实验表明Cocast具有可扩展、快速收敛、渐增精度、抗恶意节点破坏等优点。     

HBase中半结构化时空数据存储与查询处理

针对在HBase中如何进行有效的半结构化时空数据存储和查询问题展开研究,对该问题进行形式化描述,并利用半结构化处理方法 TwigStack提出HBase的半结构化时空数据存储模型,在此基础上开展了半结构化的时空范围查询和kNN查询。在真实数据集中进行实验,与需要硬件配置较高的MongoDB进行了对比,结果表明在普通配置的机器上,所提出的半结构化时空查询算法与MongoDB性能相近,在实际中具有优势。     

蒸汽动力装置分布式控制系统可靠性设计准则

讨论了为保证蒸汽动力装置分布式控制系统的可靠性所采取的一般技术 ,详细分析了提高蒸汽动力装置分布式控制系统可靠性的一般设计准则 ,包括系统设计的一般要求、计算机的选型、元器件的选择与使用以及抗干扰措施     

基于优先权的分布式网络设备智能轮询策略研究

针对大型网络其地域分布广,监测对象较多,监测周期过长,实时性较差且管理流量负载较大等问题,提出一种分布式网络设备智能轮询策略。在域内,针对轮询周期调整问题,通过构造体现管理者意志的评判矩阵和求解反映数据特征的DFT(离散傅立叶变换)确定轮询优先级和轮询周期取值范围,提出了基于变化率的轮询周期调整算法;在域间,通过触发和查询实现对特殊事件的采集。最后进行了仿真,表明该策略能够在减轻网络负载的同时,准确刻画网络的状态。     

并行面向对象数据库中的查询优化

为了在开发并行性的同时，进一步提高查询处理的效率，本文针对并行面向对象数据库的异步并行查询执行模型的特点，提出了三种并行查询优化策略：（１）数据子集预选策略；（２）信息流延迟策略；（３）信息流消减策略。它们既适用于单查询处理，又适用于多查询处理，测试结果表明它们是实用有效的并行查询优化策略。     

一种时空数据流中范围聚集查询共享策略

根据查询谓词的相似性来实现计算共享是数据流查询优化的主要策略之一,主要针对时空数据流中基于滑动窗口的范围聚集问题进行查询优化,采用时间片段和空间片段分别描述滑动窗口之间和空间范围谓词之间的重叠。提出基于时空分片技术将时空数据流元组分成互不重叠的时空片段。范围聚集查询首先基于时空片段生成中间结果,然后根据查询条件与时空片段的映射关系生成查询结果。实验表明,提出的时空分片策略能大大提高时空数据流中范围聚集查询的性能。     

数据仓库联机维护中的几种算法

数据仓库是存储供查询和决策分析的集成化信息仓库 ,它的信息来源于不同地点的数据库或其他信息源 ,实体化视图是数据仓库中存储的主要信息实体。当原始数据发生变化时 ,数据仓库中的实体化视图也必须作相应的更新维护 ,在数据仓库实体化视图的联机维护过程中 ,由于联机分析处理 (OLAP)查询的介入 ,会产生数据不一致问题。本文介绍几种从不同侧面解决这一问题的算法 ,它们较好地协调数据库和数据仓库之间的数据更新维护操作 ,达到保证数据一致的目的。     

主星带伴随分布式小卫星雷达系统的波束同步分析

波束同步是主星带伴随分布式小卫星雷达系统的同步问题之一,分析了主星带伴随分布式小卫星雷达系统的波束同步问题。根据主星带伴随分布式小卫星雷达系统的特点,结合小卫星天线俯仰向可扫描、姿态可调节,提出了三种波束指向同步方法;分析了分布式小卫星雷达系统的波束覆盖同步问题,分别建立了主星和伴随分布式小卫星的波束覆盖数学模型;仿真分析“干涉车轮”,结果不仅证明这些模型的正确性,同时发现波束指向同步方法2有较好的优越性。