移動計算環(huán)境下的位置相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)策略研究.pdf

1、計算技術(shù)和無線通訊技術(shù)的發(fā)展與結(jié)合使得一種全新的計算模式——移動計算模式成為了現(xiàn)實。采用了移動計算模式的計算機網(wǎng)絡(luò)被稱為移動計算環(huán)境。移動計算環(huán)境下最重要的數(shù)據(jù)服務(wù)之一是位置相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)，它是指計算機網(wǎng)絡(luò)向網(wǎng)絡(luò)用戶提供數(shù)據(jù)查詢的結(jié)果，該結(jié)果依賴于查詢指向的移動對象/用戶的位置。移動計算環(huán)境下的位置相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)的研究尚處于起步階段，并日益成為一個熱點。其中在無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，如何利用緩存的方法提高定位移動用戶的性能；在資源受限的無線傳感器網(wǎng)

2、絡(luò)中，如何處理基于事件的位置相關(guān)查詢，并有效管理傳感器的移動性；在移動無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，如何高效地連續(xù)處理位置相關(guān)聚集查詢等是研究的重要方面，具有重要的理論與實際意義。
　　 無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中位置相關(guān)的數(shù)據(jù)服務(wù)的一個關(guān)鍵研究點是移動對象/用戶的位置管理，其中提高定位移動用戶性能的一個重要方法是緩存移動用戶的位置信息。
　　 然而已經(jīng)提出的緩存策略針對的是單個用戶，造成緩存效率不高。針對群體用戶，一種基于位置數(shù)據(jù)庫聚類的動態(tài)

3、適應(yīng)緩存位置信息（簡稱DACaL）策略提高了移動計算環(huán)境下的位置管理的性能。其中位置數(shù)據(jù)庫聚類算法通過挖掘群體移動用戶的運動模式對位置數(shù)據(jù)庫進行聚類，以確定緩存層次和降低位置管理的代價。動態(tài)適應(yīng)緩存位置信息算法根據(jù)聚類結(jié)果對位置數(shù)據(jù)庫進行重組，在相鄰聚類之間緩存位置信息，建立旁路指針，以縮短消息傳輸?shù)穆窂胶蜏p少查詢位置數(shù)據(jù)庫的次數(shù)。
　　 已有的研究工作很少涉及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的位置相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)，因為在動態(tài)的、分布的和資源受限的

4、網(wǎng)絡(luò)中對移動結(jié)點進行管理和定位，并連續(xù)處理查詢是一個難點。一種基于事件的位置相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)查詢（Event-based Location DependentQuery，簡稱ELDQ）模型可以持續(xù)地聚集用戶感興趣的移動傳感器周圍一定區(qū)域內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)。事實上，ELDQ模型概括了許多典型的數(shù)據(jù)服務(wù)查詢并且存在于大量應(yīng)用中。當前的查詢處理方法不能夠高效地處理ELDQ。因此，有必要研究相應(yīng)算法和技術(shù)來處理ELDQ 同時優(yōu)化系統(tǒng)性能，包括自適應(yīng)代理

5、選擇算法、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)查詢分發(fā)算法、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)查詢傳播算法、基于位置的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)聚集算法和兩級多查詢優(yōu)化算法。
　　 由于傳感器的移動性，移動無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的位置相關(guān)查詢要求持續(xù)更新查詢結(jié)果。然而已提出的方法需要固定基礎(chǔ)設(shè)施的支持并且沒有利用連續(xù)快照查詢（Snap-shot Query）之間的聯(lián)系。移動無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種不需要固定基礎(chǔ)設(shè)施的位置相關(guān)查詢處理方法優(yōu)化了處理連續(xù)位置相關(guān)查詢（Continuous LocationDepende