基于扩展Petri网的动态服务聚合流程描述模型及其BPEL4WS表示方法

针对现有服务聚合流程建模方法的不足,基于扩展Petri网提出了一种新的服务聚合流程/资源描述模型WSCP/R-net,有效解决了动态服务聚合流程模型中不确定路径选择和服务的动态变化性问题。给出了WSCP/R-net模型向BPEL4WS的转换算法,并以城市应急处理为例说明了转换算法的有效性。     

空间信息栅格体系与服务聚合技术

空间信息应用中存在的数据海量、分布异构、处理复杂、计算密集等问题制约了空间数据和信息的广泛共享和应用。空间信息栅格(SIG)以Grid和WebServices技术为核心,共享并汇集地理上分布的海量空间信息资源,实现动态整合与集成。在构建开放性SIG七层应用体系的基础上,重点研究SIG服务聚合技术,基于Petri网和图论提出了一种新的服务聚合流程模型(服务/资源网),同时构建了可扩展的服务动态选择模型(SISM),实现服务聚合过程中的动态服务选择。结合国家地质调查业务应用,通过地下水资源评价应用实例对SIG的实用性和有效性进行了验证。     

基于DJI分步实现的联机空间距离查询处理

综合考虑了查询处理时的计算费用和存储费用,提出了距离连接索引(Distance associatedJoinIn dices,DJI)的分步实现方法,以高效地支持联机空间距离查询。该方法采用分阶段计算DJI的策略,根据用户的查询条件动态地计算DJI的一部分以支持查询。实验研究证明,与传统方法相比,DJI的分步实现方法在性能上具有较大优势。     

一种完全分布式的空间服务及组合模型

针对服务组合中控制流和数据流的不同协调机制,可将组合模型分为4种类型,分别是控制流集中式且数据流集中式、控制流集中式且数据流分布式、控制流分布式且数据流集中式、控制流分布式且数据流分布式.空间服务组合流程需处理较大规模的数据流,采用控制流分布式和数据流分布式的协调机制能有效降低组合过程中系统整体通信规模并减少空间服务组合响应时间.通过对各种不同组合类型建模的定量分析对上述观点进行了正确性论证.模拟实验证明,定量分析结果可信.     

栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间.针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法.实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能.     

基于内容的月球影像检索并行框架设计

基于内容的月球影像检索面向月球探测计划获取的大量遥感数据,根据影像视觉内容,提供一种方便而高效的检索方式。为提高其检索效率,在对基于内容的月球影像检索过程进行分析的基础上,运用Petri网完成过程建模与并行化分析。提出一种基于内容的月球影像检索并行框架,并据此部署实验系统,将嫦娥月球影像等实际数据集投入其中进行检索实验。结果表明,基于内容的月球影像检索并行框架能够有效提升查询检索效率。     

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%。     

面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术

针对主流方法难以满足多层级实时可视化的需求,提出面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术。建立面向多层级瓦片绘制的自适应可视化模型,设计像元四叉R(pixel quad R, PQR)树空间索引和基于PQR树的自适应可视化算法,分别用于支撑模型的数据组织和可视绘制。在10亿规模数据集上的实验表明：该技术在0.57 s内可计算任一层级上的可视结果,并且计算耗时大幅小于主流方法。当数据规模急剧增长时,该技术在各显示层级上仍具有较好的可视性能,最低可视速率超过100张/s,大幅优于主流方法。该技术在单机条件下即可支撑大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化,在空间大数据探索分析领域具备较好的应用前景。     

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。     

一种面向复杂地理空间栅格数据处理算法并行化的任务调度方法

随着并行计算技术的成熟,地理空间栅格数据处理算法的并行化研究成为新的热点。聚焦于处理流程包含多个计算步骤的复杂地理空间栅格数据处理算法,基于空间计算域理论,提出了一个随着算法处理流程而动态变化的任务调度方法。实验证明,该方法在算法流程的每一个计算步都会调整任务分组方案,因此相比于传统任务调度方法,任务调度的负载均衡效果更好,并行算法程序的运行时间更短。