支持大数据量GML到SVG转换的XSLT优化处理器

GML是一种基于XML的标记性语言,但不支持地理数据的可视化显示,通过XSLT语言,将GML转换为W3C制定的矢量图形格式SVG,可以方便与用户的交互和地理数据的可视化显示.传统的XSLT转换处理器采用DOM的解析技术,对大数据量的GML文档处理上有很大的局限性.文中实现了一个支持大数据量GML文档的XSLT转换器GSxslt,采用SAX事件解析技术,同时优化了转换所需要的样式表文件,设计了样式表文件分类优化算法.实验证明GSxslt处理器在转换性能上较传统XSLT处理器有了很大的提高.     

基于对象及空间关系语义检索的图像数据库建模

为解决WEB图像数据库建模问题,对已提出的图像数据库数据模型-SRDM(Super Relation Data Model)进行改进.改进后的图像数据模型将图像分解为由图像中对象及空间关系组成的主表部分和若干特征属性组成的副表部分,查询时对主表和副表临时组织以完成用户对对象及空间关系层语义特征的检索.此模型即充分利用了关系数据库的优点,同时又考虑到图像数据库自动存储的问题,更可取的是和原模型相比提供了基于对象特征属性的查询和提高了图像检索的速度.     

基于GML的海洋环境空间数据共享研究

地理标记语言(GML)是一种基于XML的空间信息编码、存储和交换格式,它的出现推动了多源异构数据共享和互操作技术的发展.面向海洋环境数据共享,在此探讨基于GML的空间数据组织方法,提出通过SVG转换实现在普通浏览器上显示地理数据的共享框架,实现了Shp,Mif,Vec等格式的GML封装,并以海表温度数据为例验证了数据的转换结果.实验表明,通过GML封装海洋环境空间数据,可有效实现数据共享.     

基于用户反馈的关系数据库关键字查询系统

关系数据库中的关键字查询问题使得用户无需掌握查询SQL语言与数据库模式相关知识就可以进行数据库查询,因此受到人们的广泛关注,许多方法和原型被提出。当前流行的关系数据库中关键字查询技术存在较慢的查询时间或者不准确的查询结果。针对这两个问题,提出了一种基于用户反馈的查询方法,根据用户输入的关键字动态地生成一个在数据库中包含关键字的属性所组成的Form表单提供给用户,用户在Form中进行选择并提交,最后,根据用户的选择和数据库模式图进行连接算法并执行SQL获得最终结果。     

基于空间数据与流数据集成管理的交通实时监控系统设计与实现

实时交通数据以流的形式持续快速到达,智能交通系统在地理空间数据的基础上处理实时交通数据。从数据存储、数据查询等角度来看,传统关系数据库技术在同时处理空间数据和流数据方面具有不足。基于GIS的实时交通监控原型系统集成现有的空间数据和流数据管理技术,支持静态查询、连续查询和混合查询,为交通用户提供高质量的服务。     

无线传感器网络中基于值的kNN查询处理

提出一种基于值的kNN查询处理算法,该算法运用哈希函数将节点的数据映射到一个子区域中存储,采用基于位置路由实现了查询处理,并通过多点存储和可变存储区域减少节点的能量开销.实验结果显示该算法在生命周期和延迟方面都取得较好的效果.     

基于Hibernate的对象持久化技术的研究

当今大部分的应用系统需要处理持久化数据,而在使用面向对象技术开发系统时,会遇到对象持久化的问题.同时使用关系数据库存储数据,存在对象模型与关系模型之间的"阻抗不匹配"问题.对广泛使用的O/R映射框架Hiber-nate进行研究,使用Hibernate作为业务逻辑层和数据库层之间的持久层,实现对象到关系数据库的持久存储.结合实际应用系统分析对象/关系映射在Hibernate持久化解决方案中的体现.     

基于图数据库的IPTV内容知识库设计和实现

电信运营商IPTV业务平台拥有大量的节目内容信息,可以建立IPTV内容知识库。传统方式下使用关系数据库对知识进行格式转换和存储,在模型结构复杂性、查询直观性以及效率方面存在局限。利用图数据库技术,可以基于全新的图模型构建IPTV内容知识库。通过研究比较,提出了基于图数据库的IPTV内容知识库存储和查询的思路和实现方法,并利用某电信公司实际数据进行了场景验证。     

两层传感器网络中一种高效的加密数据条件聚合协议研究

提出了一种隐私保护的条件聚合协议,使存储节点在不知道数据真实值的情况下对满足条件的数据进行聚合,防止存储节点对敏感信息的泄漏。为了保护数据和查询条件的隐私性,提出了一种基于前缀成员确认和布鲁姆过滤器相结合的编码方法对数据和查询条件进行编码,实现存储节点在不知道数据真实值和查询条件真实值的情况下进行查询处理;为了对查询结果中的数据进行聚合而不暴露数据真实值,采用同态加密技术对数据进行加密,使数据在不解密的情况下能进行聚合运算。进一步,根据传感器采集数据的特点,提出了一种基于代码表的数据压缩表示及传输方法,有效减小了传感器节点和存储节点之间的通信开销。分析和实验结果验证了所提方案的有效性。     

一种面向重构的XML混合编码方法

为了在关系数据库中高效地组织和管理XML数据,提出了一种混合编码方法.适当改进了向量编码方法,通过向量梯度标识XML数据各节点的位置信息,与各节点的路径信息相结合,能够在数据重构中支持各节点映射与定位,有效避免了由数据更新引发的重新编码问题,实现了高效的路径查询;由此建立了混合编码方案的数学模型、数据模型及关系模式.通过性能分析和实验,表明混合编码能够较好地支持XML数据的查询、更新与重构,验证了该编码方法的有效性.     

基于SQL-on-Hadoop的网络日志分析

当今网络带宽、设备和应用数量急剧扩张,日志管理面临数据量爆炸式增长的挑战。基于SQL-on-Hadoop构建网络日志分析平台,实现千亿级日志存储和高效、灵活查询。利用真实TB级数据集对多种Hadoop列存储格式及压缩算法进行性能测试,并对比Hive和Impala引擎日志扫描及统计查询效率,选用Gzip压缩的Parquet格式可将日志体积压缩80%,且将Impala查询性能提升至5倍。基于该平台已开发6种安全事件响应、攻击检测和预警应用并发挥良好效果。     

Brands电子现金系统的改进

Brands电子现金系统为防止重复使用电子现金,主要通过查询银行存储的电子现金数据来识别重复花费的用户,极大地增加了银行服务器的数据存储量和查询负载。把电子现金的提取时间嵌入到电子现金以及银行对电子现金的签名中,只需要存储未过期的电子现金数据,这样大大地减少了银行存储的数据量,并且按照提取时间进行数据库索引,可以有效地提高数据查询效率,较好地解决了银行瓶颈问题。     

相干信源波达方向估计的广义最大似然算法

论文基于广义导向矢量和广义阵列流形矩阵,建立了多相干源(组)情况下的阵列数据模型,然后提出了波达方向估计的广义最大似然算法。对于广义最大似然算法,入射信源可以是多相干源(组),阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数。随后,论文将广义最大似然算法与常规最大似然算法进行了理论比较,并给出了广义最大似然竹法方位估计一致性的证明和方位估计方差的计算公式。理论分析表明,在空间只存在非相干信源时,广义最大似然算法与常规的最大似然算法是等价的,而在空间存在多相干源(组)时,它的性能较常规最大似然算法有较大的改进,方位估计的方差更小。最后论文利用遗传算法实现了广义最大似然算法,并通过MonteCarlo仿真实验证明了广义最大似然算法的有效性。     

Graph compression algorithm based on a two-level index structure

The demand for the analysis and application of graph data in various fields is increasing day by day.The management of large-scale graph data with complicated structure and high degree of coupling faces two challenges:one is querying speed too slow,the other is space consumption too large.Facing the problems of long query time and large space occupation in graph data management,a two-level index compression algorithm named GComIdx for graph data was proposed.GComIdx algorithm used the ordered Key-Value structure to store the associated nodes and edges as closely as possible,and constructed two-level index and hash node index for efficient attribute query and neighbor query.Furthermore,GComIdx algorithm used a graph data compressed technology to compress the graph data before it directly stored in hard disk,which could effectively reduce the storing space consumption.The experimental results show that GComIdx algorithm can effectively reduce the initialization time of the graph data calculation and the disk space occupancy of the graph data storing,meanwhile,the query time is less than common graph databases and other Key-Value storage solutions.     

基于相容关系的XML索引机制

随着XML逐渐成为Internet数据表示与数据交换的标准,存储与查询XML数据变得日益重要.由于传统方法无法适应XML数据新的需求,使得XML索引成为一个挑战性的课题.到目前为止,已经出现了不少针对XML数据的索引方法.然而,在处理基于相对路径的查询上,缺少有效的解决办法.本文提出了一种基于相容关系的索引模式,结合XML文档拓扑结构的自身特点,能够有效地处理基于相对路径的查询.这种模式的主要特点包括:(1)利用XML数据的拓扑结构而不是XML文档的模式(DTD或XML Schema)来进行相对路径到绝对路径的转换;(2)对拓扑结构进行基于相容关系的数字方式编码,能够快速确定对应结点的依赖关系.实验证明这种方法在处理基于规则路径表示(尤其是相对路径)的XML查询时具有更高的效率.     

4×4 V-BLAST系统分组最大似然检测算法

对于V-BLAST系统的检测,最大似然(ML)算法有着最优的性能却也有最大的计算复杂度;经典的排序连续干扰抵消(OSIC)算法复杂度较低,但数值稳定性差,且性能与ML差距较大.因此,本文基于检测性能和计算复杂度折中的思想,针对4×4 V-BLAST系统提出了一种分组最大似然(Group ML,GML)检测算法,在保证较好检测性能的基础上,通过将四维ML检测器分成两组二维ML检测器来降低计算复杂度.此外,本文还提出了一种简化的最大似然(Simpli-fled ML,SML)检测算法,通过将每组中的二维ML检测器的搜索空间从二维降至一维,进一步降低了计算复杂度,并证明其与ML算法具有一致的性能.仿真表明,在误符号率为10~(-3)时GML算法相比OSIC算法有约7dB的性能提升.经分析知.GML算法复杂度与ML-OSIC算法相比在高阶调制方式下有着显著的降低,易于硬件实现.     

Data Dissemination with Ring-Based Index for Wireless Sensor Networks

In wireless sensor networks, sensor nodes are capable of not only measuring real world phenomena, but also storing, processing, and transferring these measurements. Many techniques have been proposed for disseminating sensing data. However, most of them are not efficient in the scenarios where a huge amount of sensing data are generated, but only a small portion of them are queried. In this paper, we first propose an index-based data dissemination scheme to address the problem. With this scheme, sensing data are collected, processed, and stored at the nodes close to the detecting nodes, and the location information of these storing nodes is pushed to some index nodes, which act as the rendezvous points for sinks and sources. To address the issues of fault tolerance and load balance, we extend the scheme with an adaptive ring-based index (ARI) technique in which the index nodes for one event type form a ring surrounding the location which is determined by the event type, and the ring can be dynamically reconfigured. Considering that frequently updating or querying index nodes may cause high overhead, we also propose a lazy index updating (LIU) mechanism and a lazy index querying (LIQ) mechanism to reduce the overhead. Analysis and simulations are conducted to evaluate the performance of the proposed scheme. The results show that the proposed scheme outperforms the external storage-based scheme, the DCS scheme, and the local storage-based schemes with flood-response style. The results also show that using ARI can tolerate clustering failures and achieve load balance and using LIU (LIQ) can further improve the system performance. is pushed to some index nodes,     

机动车尾气遥感监测数据中心平台的设计与开发

随着我国城市化建设的发展和机动车使用数量的提高,机动车尾气逐渐成为城市清洁空气的主要杀手。为有效改善城市空气污染状况,需对机动车尾气排放进行有效的控制和严格的检测。随着遥测技术的产生,在获得遥测尾气数据后,必须对检测数据进行有效安全的存储、管理及分析。针对机动车尾气遥感监测数据的存储、显示及分析处理的需求,建立了机动车尾气数据中心平台,实现对机动车尾气海量数据的存储管理以及Web监控查询平台的设计。