征稿简则

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一种基于ADS-B IN的自主空中冲突探测方法

针对通航飞机机载缺少空中冲突告警能力的问题,提出了一种适用于通航多机动性特点和低成本需求的自主空中冲突探测方法,实现对通航飞行轨迹的密切跟踪和准确预测;还利用改进的机载自主空中冲突预测模型完成冲突探测,并使用一种多重判定方法,保证了发布告警的正确性.仿真结果表明,该方法能为飞行员提供符合航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics,RTCA)关于空中冲突告警要求的反应告警预留时间.基于所提方法的机载原型机研制已经完成,安装该原型机的通航飞机在某通航机场完成了飞行验证,飞行验证结果表明,飞行员在冲突发生前92 s便获得冲突提醒,帮助飞行员提前完成正确的机动避撞.     

空间关键字个性化语义近似查询方法

现有的空间关键字查询处理模式大都仅支持位置相近和文本相似匹配,但不能将语义相近但形式上不匹配的对象提供给用户;并且,当前的空间-文本索引结构也不能对空间对象中的数值属性进行处理。针对上述问题,本文提出了一种支持语义近似查询的空间关键字查询方法。首先,利用词嵌入技术对用户原始查询进行扩展,生成一系列与原始查询关键字语义相关的查询关键字;然后,提出了一种能够同时支持文本和语义匹配,并利用Skyline方法对数值属性进行处理的混合索引结构AIR-Tree;最后,利用AIR-Tree进行查询匹配,返回top-k个与查询条件最为相关的有序空间对象。实验分析和结果表明,与现有同类方法相比,本文方法具有较高的执行效率和较好的用户满意度;基于AIR-Tree索引的查询效率较IRS-Tree索引提高了3.6%,在查询结果准确率上较IR-Tree和IRS-Tree索引分别提高了10.14%和16.15%。     

关系数据库中海量要素存储的分区优化研究

目前,关系数据库中的分区技术应用相当广泛,但是用分区策略管理海量要素图层数据的存储与索引没有比较系统的技术方法。采用不同管理方式、不同分区粒度、不同索引方式及其组合的分区技术来系统地管理海量空间图层数据,进一步研究了不同的分区粒度及索引方式对查询效率的影响,并通过实验验证了关系数据库中的分区技术对海量要素图层数据的存储与管理具有优化作用。结果表明,在不使用分区键作为查询条件时,分区粒度越大查询效率越高;使用分区键作为查询条件时,本地分区索引查询效率更高等。利用合理的分区方案使得海量要素图层数据存储和管理得以优化,对矢量大数据的存储和管理研究具有重要意义,为更好地应用分区技术来解决实际遇到的存储与检索效率问题提供决策支持。     

用户可动态撤销及数据可实时更新的云审计方案

随着云存储的出现,越来越多的用户选择将大量数据存储在远程云服务器上,以节约本地存储资源.如何验证用户远程存储在云端数据的完整性,成为近年来学术界的一个研究热点.虽然现已提出了很多云审计方案,但大多数方案都假设个人和企业在使用云存储系统的整个过程中,用户及其公私钥始终不变,且不能高效地对数据进行实时动态更新.为此,提出一种轻量级的支持用户可动态撤销及存储数据可动态更新的云审计方案.首先,该方案允许用户可高效地动态撤销（包括更换公私钥）,在用户撤销阶段,采用了多重单向代理重签名技术,新用户只需计算重签名密钥,而无需从云端下载数据再重新签名后上传到云端;其次,该方案能够保证数据可实时动态更新（插入、删除、修改）,通过在数据块的身份识别码中引入虚拟索引,数据动态更新时,只有被更新数据块的身份识别码发生变化,其余数据块的身份识别码保持不变;最后,在重签名阶段,云服务器代替新用户进行签名,在审计阶段,第三方审计者代表当前用户对存储在远程云服务器上的数据进行完整性验证,减轻了终端用户的计算开销及系统的通信开销（轻量级）.安全性分析和性能分析进一步说明,该方案是安全的和高效的.     

三甲医院医生综合素质评价的可视化索引系统的构建

本文构建了“四川省三甲医院医生综合素质评价的可视化索引系统”,将于2019年6月-2019年7月期间,在医院接受治疗的门诊病人任意分为观察组和对照组两组,其中每组人数各150名。观察组运用“四川省三甲医院医生综合素质评价的可视化索引系统”,对照组则采取一般模式,对两组患者的满意度进行比较。本系统帮助患者快速高效的找到有效的医疗资源进行诊治,方便患者的诊疗活动,营造良好的医疗氛围。     

改进的高效动态可搜索加密方案

为解决云存储环境下加密数据的安全检索问题,对现有算法进行改进,提出一种高效且安全的可搜索加密方案。该方案利用哈希链表构建三个索引表：文件索◢引表γ▼f▽、搜索索引表γ▼w▽、删除索引表γ▼d▽,后两者是在每次搜索过程中根据搜索凭证和访问格式逐渐建立的,有效分摊了总的搜索时间,且关键词二次搜索的时间消耗为常量。为提高◣更新效率,与原算法相比,增加了删除索引表,测试结果表明,改进后的方案删除操作的时间消耗一般可减少30%~60%。通过泄露函数证明在更新过程中不会泄露访问格式外的更多信息,安全性较高。     

基于簇内乘积量化的最近邻检索方法

本文针对大规模高维数据近邻检索中的瓶颈问题,提出基于向量量化的一种检索方法—簇内乘积量化树方法.该方法运用向量量化和乘积量化的多层树状结构高效表征大规模高维数据集,与现有方法相比降低了索引表空桶率;其次提出基于贪心队列的近邻簇筛选方法减小了计算复杂度,加快了近邻检索速度;最后提出面量化方法用于近似计算候选数据集向量与查询向量间的距离,与点量化和线量化方法相比量化误差更小,提高了近邻查询准确率.本文提出的簇内乘积量化树算法在算子Sift和Gist描述的大规模高维数据集上与乘积量化树技术相比,首次召回准确率提高了57.7%,索引表空桶率降低幅度在50%以上,与局部优化乘积量化技术相比,查全率高达97%,而查询时间却仅需原来的1/9.实验结果表明本文提出的基于簇内乘积量化的近邻方法提升了近邻检索性能,为大规模高维数据集近邻检索提供了理论支持.