面向信息物理融合系統(tǒng)的資源索引構(gòu)建和查詢優(yōu)化技術(shù)研究.pdf

1、隨著微傳感器技術(shù)，嵌入式系統(tǒng)技術(shù)，普適計算技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展與相互集成，同時伴隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新概念的出現(xiàn)，人們對信息域與物理域之間的無縫連接需求日益增強，信息物理融合系統(tǒng)（CPS:Cyber-Physical System）也應(yīng)運而生。CPS是綜合物理控制技術(shù)、信息處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)，通過將這三大技術(shù)的有機結(jié)合，實現(xiàn)在時空上對信息域和物理域上的深度融合，它被認(rèn)為是推動下一次產(chǎn)業(yè)革命的核心技術(shù)。
　　

2、軍事信息物理融合系統(tǒng)（MCPS）是CPS在軍事領(lǐng)域中一種專用的應(yīng)用系統(tǒng)。與CPS不同之處在于，MCPS強調(diào)軍事物理空間（大規(guī)模軍事斗爭環(huán)境、局部沖突軍事行動環(huán)境等）和軍事信息空間（戰(zhàn)場網(wǎng)絡(luò)空間、戰(zhàn)場信息空間、電磁空間等），空間中存在作戰(zhàn)力量、作戰(zhàn)裝備、后勤物資、軍事運輸工具等具有強烈軍事特征的資源，用戶使用這些資源的前提是查詢到這些資源。由于這些資源具有很強的實時性、動態(tài)性和海量性，這給查詢帶來了巨大的挑戰(zhàn)。為此，本文提出在CPS和MC

3、PS中資源索引構(gòu)建和查詢優(yōu)化（resource index construction and query optimization,RICQO）方法，解決在CPS環(huán)境下資源管理中的查詢問題?？傮w來講，本文的主要工作如下：
　　1、提出CPS中的查詢索引功能體系架構(gòu)。傳統(tǒng)的CPS架構(gòu)只提到了CPS中應(yīng)當(dāng)具備查詢索引功能，但沒有詳細提出其查詢索引功能的具體體系架構(gòu)。本文在傳統(tǒng)的CPS體系架構(gòu)基礎(chǔ)上，提出對CPS資源查詢索引模塊的體系架

4、構(gòu)，分析出該體系架構(gòu)下應(yīng)當(dāng)具備的子模塊，并詳細描述了這些子模塊的功能，其中包括查詢解析子模塊、道路網(wǎng)維護子模塊、資源軌跡索引構(gòu)建子模塊、索引遍歷與維護子模塊、資源知識索引構(gòu)建和維護子模塊等，這也為后續(xù)章節(jié)的研究提供依據(jù)。
　　2、提出在靜態(tài)環(huán)境下使用語義特征的RICQO方法。由于具備語義關(guān)系的資源索引擁有較高的查詢效率，因此，在索引的構(gòu)建階段，本文充分考慮資源之間的語義關(guān)系，構(gòu)建了具備語義特征的IR樹(Inverted-file

5、R-tree)，并提出一種top-k語義查詢優(yōu)化算法，支持用戶對資源的語義查詢。最后通過對實際數(shù)據(jù)的使用和實驗分析，驗證索引結(jié)構(gòu)的有效性和查詢結(jié)果的正確性，從索引構(gòu)建時間、查詢時間和查詢準(zhǔn)確率三個指標(biāo)來評估算法的性能，實驗結(jié)果表明，算法支持語義資源索引構(gòu)建，并且查詢性能好，準(zhǔn)確率高。
　　3、提出在靜態(tài)環(huán)境下基于實際道路網(wǎng)絡(luò)的RICQO方法。通過構(gòu)建實際道路網(wǎng)絡(luò)模型，在考慮語義分類索引構(gòu)建的基礎(chǔ)上，提出了在實際道路網(wǎng)絡(luò)中的靜態(tài)資源

6、RICQO方法，包括以邊為引導(dǎo)、以點為引導(dǎo)和結(jié)合IR-tree的改進查詢算法，并根據(jù)實際數(shù)據(jù)對三種方法進行了測試，通過實驗驗證了算法的有效性。
　　4、提出在不確定環(huán)境下基于信任度的RICQO方法。軍事資源容易消耗或者銷毀，具有很強的不確定性，因此傳統(tǒng)的靜態(tài)的資源索引無法應(yīng)用于不確定性較強的軍事資源網(wǎng)絡(luò)中。本節(jié)以軍事環(huán)境為背景，提出了一種基于信任度的空間索引結(jié)構(gòu)及對應(yīng)的top-k查詢優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)的IR-tree基礎(chǔ)上，提出了具

7、備信任度的資源索引結(jié)構(gòu)，給出了資源信任度和區(qū)域信任度的計算及更新方法，針對具備信任度的資源索引結(jié)構(gòu)，提出top-k查詢優(yōu)化算法，并分析了算法的時間復(fù)雜度。實驗證明該方法具有很好的應(yīng)用價值。
　　5、提出在動態(tài)環(huán)境下基于歷史軌跡的RICQO方法。在前幾章研究的基礎(chǔ)上，將資源的位置動態(tài)性考慮到索引中，使得用戶能夠?qū)討B(tài)資源進行快速查詢索引。首先建立移動對象的軌跡模型（矢量雙態(tài)分離軌跡模型），然后提出了一種STIR-tree(Spati

8、al TemporalInverted-file R-tree))的索引結(jié)構(gòu)，將軌跡信息融入到資源的位置索引中，使得系統(tǒng)能夠?qū)討B(tài)資源進行索引構(gòu)建。最后提出了一中基于STIR-tree的最近鄰查詢算法，并對查詢算法進行了優(yōu)化。本章主要針對移動對象的歷史軌跡數(shù)據(jù)，對其過去或當(dāng)前位置狀態(tài)以及周圍的資源位置狀態(tài)進行查詢。
　　6、提出在動態(tài)環(huán)境下基于知識的RICQO方法。針對動態(tài)環(huán)境下的資源，首先提出三種不同方法的知識發(fā)現(xiàn)方法，發(fā)現(xiàn)資源