2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著微傳感器技術(shù),嵌入式系統(tǒng)技術(shù),普適計(jì)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(shí)伴隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新概念的出現(xiàn),人們對(duì)信息域與物理域之間的無縫連接需求日益增強(qiáng),信息物理融合系統(tǒng)(CPS:Cyber-Physical System)也應(yīng)運(yùn)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(jī)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)在時(shí)空上對(duì)信息域和物理域上的深度融合,它被認(rèn)為是推動(dòng)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(qiáng)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(dòng)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(yùn)輸工具等具有強(qiáng)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(qiáng)的實(shí)時(shí)性、動(dòng)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。總體來講,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(xì)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(duì)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(xì)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(hù)子模塊、資源軌跡索引構(gòu)建子模塊、索引遍歷與維護(hù)子模塊、資源知識(shí)索引構(gòu)建和維護(hù)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(duì)資源的語義查詢。最后通過對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的使用和實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)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(shí)間、查詢時(shí)間和查詢準(zhǔn)確率三個(gè)指標(biāo)來評(píng)估算法的性能,實(shí)驗(yàn)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(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)的RICQO方法。通過構(gòu)建實(shí)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(shí)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(diǎn)為引導(dǎo)和結(jié)合IR-tree的改進(jìn)查詢算法,并根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)三種方法進(jìn)行了測試,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(qiáng)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(qiáng)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(duì)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(jì)算及更新方法,針對(duì)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(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)證明該方法具有很好的應(yīng)用價(jià)值。
  5、提出在動(dòng)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(dòng)態(tài)性考慮到索引中,使得用戶能夠?qū)?dòng)態(tài)資源進(jìn)行快速查詢索引。首先建立移動(dòng)對(duì)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)?dòng)態(tài)資源進(jìn)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(duì)查詢算法進(jìn)行了優(yōu)化。本章主要針對(duì)移動(dòng)對(duì)象的歷史軌跡數(shù)據(jù),對(duì)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(jìn)行查詢。
  6、提出在動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于知識(shí)的RICQO方法。針對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的資源,首先提出三種不同方法的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法,發(fā)現(xiàn)資源

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