一种面向方面的网格安全模型研究*

通过引入面向方面的核心思想,分析了网格安全实现方案GSI中存在的结构复杂和耦合度过高问题。在传统网格安全模型的基础上,利用方面机制来实现网格安全,提出了一种新的面向方面的网格安全模型(AOGSM),并对该模型进行了详细描述。仿真实验表明,面向方面的网格安全模型通过对网格安全横切特性的分离,降低了网格安全机制的复杂度和模块间的耦合度。     

面向方面电信系统开发框架的设计与实现

基于.Net Framework和AOP技术提出了电信系统建设的“5＋1”关注点视图,试图解决电信业务开发难度大、周期长的问题。根据“5＋1”关注点视图提出了针对电信业务、基于服务实现的面向方面软件体系结构。基于该软件体系结构开发框架设计及其支持下的软件开发过程可以缩短软件开发周期,改善软件一致性和可维护性,使软件具有更好的演化能力。     

对带有中间主进程CORBA分布式模型的研究

在对传统C／S通信模式和传统CORBA分布式结构研究的基础上，分析总结了传统分布式通信模式的发展变化，根据当前分布式服务的技术要求，提出了基于CORBA技术的带有中间主进程、服务模块外挂的结构模型，讨论了其基于CORBA技术的结构实现。最后通过与传统三层C／S通信模型的对比，阐述了这种模型的各种优点。     

基于 UML扩展的面向方面建模 *

面向方面编程（AOP）把横切关注点从系统中分离,解决了面向对象编程（OOP）中代码纠缠、散射的问题。但在面向方面建模中,横切方面没有得到很好的支持。首先,在统一建模语言（UML）元模型的基础上利用类图建立了整体框架模型,设计了核心类、方面、横切元素及其之间的关系;其次,利用UML扩展机制为切点、通知、方面等主要元素建立了新的模型,设计了它们与方面之间新的关联关系并为其定义了语义。通过UML扩展,使得UML能够直接表达面向方面概念,支持面向方面建模设计,实现了面向方面模型的可视化和可辨别性;整体框架模型使得面向方面整体结构清晰,各个核心元素之间关系明确,为面向方面建模提供了一个整体设计平台,提高了面向方面软件设计的模块化,增强了代码的重用性和系统的可维护性。     

基于SOAP的分布式构件集成研究

分布式构件技术提高了软件开发的效率，但各个构件的异构性也给应用软件的互操作性、兼容性以及平滑升级能力带来了问题，针对目前几种主要构件标准存在的缺陷，结合SOAP技术的发展，提出了一种基于SOAP的分布式异构构件集成模型，利用该技术能够灵活、透明、简便地集成各种分布式异构构件，实现异构构件自觉爱女的互操作。同时详细介绍了实现该模型的关键技术。     

位置服务中对移动物体的时空索引

在TPR*-tree的基础上提出了DTPR*-tree索引结构, 引进了事务时间和有效时间.它能索引移动物体过去、当前和未来的位置信息,支持基本位置查询和空间约束查询,有很好的空间、查询和更新效率.     

MANET中一种新QoS路由技术的研究

移动AdHoc网络（MANET）支持QoS保证的能力，受限于无线介质的带宽和节点的移动特性。由于节点的移动，网络拓朴频繁发生变化，一旦节点移动，当前的路由就很容易失效，从而造成通讯中断，这种情况就是链路失效。QoS路由是MANET获得端到端QoS保证的第1步。然而，拓朴变化造成的链路失效状况的存在，使得路由的可靠性对于QoS路由而言非常重要。为使链路失效造成的影响最小，找到生存时间长并且可靠性高的路由就显得尤为重要。提出了一种在MANET中支持Oos路由，并能较好解决链路失效状况的方案。该方案定义了一种新机制，在执行时类似表驱路由协议，通过利用主路径上被共享的邻居节点信息，为主路径上各个独立的子路径预备了可替换的路径。     

市话业务计算机综合管理系统的TMN逻辑分层结构

市话业务计算机综合管理系统对提高我国电信业务管理水平极为重要。根据TMN的逻辑分层结构原理,市话业务管理系统原则上可分为2层,一层是业务管理层,另一层是网络管理层。业务管理层负责向客户提供和管理市话业务,网络管理层则负责向业务管理层提供机线资源。     

市话业务计算机综合管理系统的TNM逻辑分层结构

市话业务计算机综合管理系统对提高我国电信业务管理水平极为重要,根据ＴＮＭ的逻辑分层结构原理,市话业务管理系统原则上可分为２层一层是业务管理层,另一层是网络管理层,业务管理层负责向客户担任 管理市话业务,网络层则负责向业务管理层提供机线资源。     

基于共享最近邻的密度自适应邻域谱聚类算法

在谱聚类算法没有先验信息的情况下,对于具有复杂形状和不同密度变化的数据集很难构建合适的相似图,且基于欧氏距离的高斯核函数的相似性度量忽略了全局一致性。针对该问题,提出一种基于共享最近邻的密度自适应邻域谱聚类算法（SC-DANSN）。通过一种无参数的密度自适应邻域构建方法构建无向图,将共享最近邻作为衡量样本之间的相似性度量进而消除参数对构建相似图的影响,体现全局和局部的一致性。实验结果表明,SC-DANSN算法相比K-means算法和基于K最近邻的谱聚类算法（SC-KNN）具有更高的聚类精度,同时相比SC-KNN算法对参数的选取敏感性更低。