面向信息物理融合系统的资源索引构建和查询优化技术研究

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随着微传感器技术,嵌入式系统技术,普适计算技术和网络通信技术的发展与相互集成,同时伴随着云计算、物联网等新概念的出现,人们对信息域与物理域之间的无缝连接需求日益增强,信息物理融合系统(CPS:Cyber-Physical System)也应运而生。CPS是综合物理控制技术、信息处理技术、网络传输技术的大规模复杂系统,通过将这三大技术的有机结合,实现在时空上对信息域和物理域上的深度融合,它被认为是推动下一次产业革命的核心技术。军事信息物理融合系统(MCPS)是CPS在军事领域中一种专用的应用系统。与CPS不同之处在于,MCPS强调军事物理空间(大规模军事斗争环境、局部冲突军事行动环境等)和军事信息空间(战场网络空间、战场信息空间、电磁空间等),空间中存在作战力量、作战装备、后勤物资、军事运输工具等具有强烈军事特征的资源,用户使用这些资源的前提是查询到这些资源。由于这些资源具有很强的实时性、动态性和海量性,这给查询带来了巨大的挑战。为此,本文提出在CPS和MCPS中资源索引构建和查询优化(resource index construction and query optimization,RICQO)方法,解决在CPS环境下资源管理中的查询问题。总体来讲,本文的主要工作如下:1、提出CPS中的查询索引功能体系架构。传统的CPS架构只提到了CPS中应当具备查询索引功能,但没有详细提出其查询索引功能的具体体系架构。本文在传统的CPS体系架构基础上,提出对CPS资源查询索引模块的体系架构,分析出该体系架构下应当具备的子模块,并详细描述了这些子模块的功能,其中包括查询解析子模块、道路网维护子模块、资源轨迹索引构建子模块、索引遍历与维护子模块、资源知识索引构建和维护子模块等,这也为后续章节的研究提供依据。2、提出在静态环境下使用语义特征的RICQO方法。由于具备语义关系的资源索引拥有较高的查询效率,因此,在索引的构建阶段,本文充分考虑资源之间的语义关系,构建了具备语义特征的IR树(Inverted-file R-tree),并提出一种top-k语义查询优化算法,支持用户对资源的语义查询。最后通过对实际数据的使用和实验分析,验证索引结构的有效性和查询结果的正确性,从索引构建时间、查询时间和查询准确率三个指标来评估算法的性能,实验结果表明,算法支持语义资源索引构建,并且查询性能好,准确率高。3、提出在静态环境下基于实际道路网络的RICQO方法。通过构建实际道路网络模型,在考虑语义分类索引构建的基础上,提出了在实际道路网络中的静态资源RICQO方法,包括以边为引导、以点为引导和结合IR-tree的改进查询算法,并根据实际数据对三种方法进行了测试,通过实验验证了算法的有效性。4、提出在不确定环境下基于信任度的RICQO方法。军事资源容易消耗或者销毁,具有很强的不确定性,因此传统的静态的资源索引无法应用于不确定性较强的军事资源网络中。本节以军事环境为背景,提出了一种基于信任度的空间索引结构及对应的top-k查询优化算法。在传统的IR-tree基础上,提出了具备信任度的资源索引结构,给出了资源信任度和区域信任度的计算及更新方法,针对具备信任度的资源索引结构,提出top-k查询优化算法,并分析了算法的时间复杂度。实验证明该方法具有很好的应用价值。5、提出在动态环境下基于历史轨迹的RICQO方法。在前几章研究的基础上,将资源的位置动态性考虑到索引中,使得用户能够对动态资源进行快速查询索引。首先建立移动对象的轨迹模型(矢量双态分离轨迹模型),然后提出了一种STIR-tree(Spatial Temporal Inverted-file R-tree))的索引结构,将轨迹信息融入到资源的位置索引中,使得系统能够对动态资源进行索引构建。最后提出了一中基于STIR-tree的最近邻查询算法,并对查询算法进行了优化。本章主要针对移动对象的历史轨迹数据,对其过去或当前位置状态以及周围的资源位置状态进行查询。6、提出在动态环境下基于知识的RICQO方法。针对动态环境下的资源,首先提出三种不同方法的知识发现方法,发现资源的状态变化的规律性知识,根据这些知识来构建索引,提出相应的索引构建和查询优化方法,从而支持用户能够都未来时间的资源进行查询。真实数据的实验证明,该方法具有可行性和有效性。总之,本文围绕CPS资源索引构建和查询优化展开研究,分别对CPS资源海量性、实时性和动态性等特征考虑,提出RICQO方法和策略,研究成果对提高CPS查询效能和促进CPS资源管理技术的发展具有一定的理论意义和实践意义。
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