传感器网络中一种基于估计代价的数据聚合树生成算法

无线传感器网络是一种全新的技术,能够广泛应用于恶劣环境和军事领域.传感器网络在数据收集中,为减少冗余数据的传输耗能,降低延迟,需要采用数据聚合技术.本文采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于估计代价的数据聚合树生成算法.该算法主要思想在于将节点能耗、传输距离与聚合收益三方面作为估计代价,优化聚合路径,实现数据聚合在能量与时延上的折中.

XML数据查询中值匹配查询代价估计算法

XML数据查询中值匹配查询条件的查询代价估计问题是一种典型的多元素查询条件代价估计问题.它与传统关系型数据库中的多元素查询条件不同,因为XML数据中的值信息分布不仅与其他值信息分布相关,还与XML数据中的结构信息相关,而且当XML数据结构比较复杂时,可能会形成高维元素相关.针对以上问题,提出了一种面向XML数据的基于小波的多维直方图查询代价估计算法,并提出了确定XML数据中以某值元素为主键的相互依赖元组的方法,将值匹配条件改写为多元素查询条件的方法以及结构信息的值化方法.实验结果证明,提出的方法取得了较准确的查询代价估计结果.

面向对象XML数据查询的代价估计研究

由于XML具有丰富的表达能力、自描述性和灵活性等优点,而面向对象的概念又具有很强的建模能力,将面向对象的概念引入到XML可以提高XML模式语言的建模能力。而面向对象XML数据查询的值匹配条件的查询代价估计问题是一种典型的多元素查询条件的代价估计问题。XML数据的值分布与其他值信息的分布有关,还与XML数据的结构信息有关,很难使用某种单一的代价估计方法。针对以上问题,提出了一种基于直方图,在估计过程中结合查询树结构的代价估计方法。

TD-SCDMA系统中低代价信道估计方法的改进

TD-SCDMA系统中运用的B.Steiner估计器是一种低代价的信道估计器,其估计精度受信道中加性噪声的影响,导致估计值与真实值相比误差较大,影响系统性能。本文提出一种门限处理方法,对Steiner估计器得到的信道响应进行改进,削弱噪声影响。模拟实验表明,改进的信道响应更接近真实值,能提高系统性能。并且,这种后处理方法简单、易于实现,很小或几乎不增加系统的运算量。

直方图下数据连接操作代价估计应用分析

直方图是一种重要的数据查询工具.在数据库操作中查询操作需要进行代价估计,而操作代价的估计有多种方法.直方图估计法在所有估计法中是最容易使用和最容易维护的,它将关系中的全部元组进行归类设桶,对每个桶分别进行大小统计,继而求和,使代价统计值更接近于真实.结合实际课题应用,给出了将关系的连接转换为多种直方图的方法,以及如何利用直方图进行代价估计.

查询优化代价估计中的直方图方法运用

直方图是数据库系统中最常用的估算查询代价的一种工具,它将关系中的全部元组进行归类设桶,对每个桶分别进行大小统计,继而求和,使代价统计值更接近于真实。直方图方法在所有代价估计法中是最容易使用和最容易维护的,每一种直方图在代价估计精度上各不相同,使用中也各有其特点。结合实际课题应用,给出了将关系的连接转换为多种直方图的方法,以及如何利用直方图进行代价估计。

数据查询操作代价估计

在数据库操作中查询操作所占比重最大,而查询操作又是代价最大的语句。在数据查询操作过程中,每种类型的操作发生的代价各不相同。本文结合实例,提出对查询过程中的诸如投影、选择、连接、分组与聚集等操作代价的估算方法。

多关系连接顺序选择与代价估计

在关系数据库的关系连接中,关系较多时将导致优化器搜索空间的迅速膨胀,使得查询效率大幅度降低。因此,当数据关系的连接涉及到3个以上的关系操作时,如何选择各个关系之间连接顺序就显得格外重要。使用左偏连接树将各个关系按由小到大的顺序进行连接,可以达到减少磁盘访问次数、节省CPU及I/O时间开销的目的。结合实际课题应用,利用平均值统计法,给出了对多属性连接操作代价的估计方法和对多关系连接操作代价的估计方法。

H.264中率失真代价估计模型研究

提出了一种新的率失真代价估计模型。首先为提供更加精确的帧内/帧间宏块的编码比特数的估算,提出了一种新的码率估计模型,该码值为一序列编码参数的线性组合,这些参数跟熵编码和变换系数相关,从而得出新的性能更加优越的率失真代价估计模型。最后在率失真代价估计模型的效果分析、性能分析等多个方面进行详细的分析测试。实验结果表明,该模型在保证PSNR和码长变化不大的情况下大大地加快了编码速度。

XML数据查询代价估计算法

XML数据查询代价估计问题是一种典型的多元素查询条件代价估计问题。XML数据中的值信息分布不仅与其他值信息分布相关,还与XML数据中的结构信息相关,而且当XML数据结构比较复杂时,会形成高维元素,导致存储量和错误率大幅上升,因此本文提出用离散余弦变换(DCT)方法压缩多维直方图的代价估计算法解决上述问题。实验结果证明,提出的方法能减少存储空间和错误率。

劣质数据库上阈值相似连接结果大小估计

劣质数据普遍存在于现代数据管理系统中,严重影响了数据的质量,从而降低了数据的实用性以及数据的价值,这为数据管理带来了新的挑战.当前,已经有不少管理劣质数据的数据模型被提出,实体关系数据模型是其中一种,其中每条元组表示一个现实世界中的实体.该模型允许劣质数据的存在,给出了衡量数据质量的方法,并且可根据用户对结果质量的需求给出达到一定质量的查询结果.鉴于该模型的特点,传统的查询代价估计方法不再适用,需要新的代价估计技术.文中研究如何估计连接操作结果的大小,提出了在应用局部敏感Hash算法对属性值聚类的基础上,再进行采样估计的方法,并且在聚类过程中考虑数据质量对查询结果的影响.与传统随机采样方法对比,实验结果表明文中估计方法有更好的准确性.

基于代价的XML Schema到关系模式的映射策略研究

XML作为一种数据交换的国际标准,已经广泛应用于各个领域,如何准确地实现XML与关系数据库的转换已经成为一个重要的研究课题。本文主要研究XML Schema到关系模式的映射方法,通过对XML Schema的结构和语法进行分析,提取元素的语义信息,找到真正的复杂类型的元素,将XML Schema转换为E_Schema,E_Schema表达方式简单且信息完整,结合基于查询代价的思想对E_Schema进行处理,得到最优模式,再将其转换成关系模式,而且能保持原有的层次关系,从而实现了一个更为简单、完善的映射方案。

基于Huber M-CKF的UUV目标跟踪算法

针对无人水下航行器(UUV)目标跟踪精度不高的问题,文中将一种鲁棒性较强的M极大似然估计代价函数引入Huber-容积卡尔曼滤波(H-CKF)并应用于UUV的目标跟踪定位算法中,通过改变归一化新息协方差的方法对CKF矩阵进行线性化求解。建立了UUV运动模型及观测模型,在不同的非高斯噪声干扰下与转换测量卡尔曼滤波、CKF和扩展卡尔曼滤波3种滤波算法进行对比试验,验证了HM-CKF的滤波精度和稳定性优于传统算法。

一个并行查询优化器的设计与实现

并行查询优化器的目标是缩减庞大的计划搜索空间,获得优化的查询规划。为此,并行实时数据库PRTD-BASE查询优化器针对无共享结构(SN),充分考虑通信开销,采用两阶段优化方法,依据代价估计模型先对查询树进行基于代价估计的顺序优化,然后利用启发式规则对顺序优化的查询计划进行并行化,充分利用了多处理机的并行性,获得了较快的查询响应时间。

劣质数据库上查询优化策略

随着数据时代的发展,劣质数据越来越普遍存在于数据库中,严重影响了数据的质量,既降低了数据的价值又降低了数据管理系统的效率,这给数据管理带来了新的挑战.经过长期的数据质量研究工作,目前,已经有很多管理劣质数据的数据模型面世,实体数据模型就是其中一种,模型以每条元组表示一个现实世界中的实体,允许劣质数据的存在,并有效给出了衡量数据质量的方法,并且可根据用户对结果质量的需求给出查询结果.鉴于该模型的特点,在选择或连接等查询操作执行过程中可能产生很多已经不满足最后质量要求的中间结果,如果在中间结果中将这些最终无用的结果滤掉的话可以增进查询效率,这是区别于关系数据模型的特性,本文就如何在加入这中间结果数据过滤后有效进行查询优化的过程展开研究并加实验以论证.

并行数据库基于多连接的查询优化算法的研究

多表连接查询是并行数据库中的一种常用且重要的操作,然而基于传统遗传算法所制定的多表连接查询计划,往往存在查询响应时间长的缺陷。根据无共享并行数据库的特点,将一种新的代价估计模型引入到传统遗传算法中,并对传统遗传算法进行了改进。实验证明改进后的遗传算法能制定出更优的查询计划,从而减少多表连接时的查询响应时间。

一种基于A＊算法的多径寻由算法

随着网络通信量的急剧增长,多径传输应用日渐普遍。多径寻由算法是实现多径传输的基础。该文结合路径相似度目标和启发式方法,提出一种新的基于A*算法的多径寻由算法,称为MA*算法。该文为该算法设计了一种新的代价估计函数,通过理论分析证明了该代价估计函数的可行性。利用网络拓扑生成工具对MA*算法进行了仿真实验,并与其他多径寻由算法进行了分析比较。实验结果表明,MA*算法能以较低的搜索次数获取多条路径代价和路径相似度合理的路径;另外通过合理调整惩罚参数,可以取得路径代价和路径相似度的平衡。MA*算法以更小的开销实现了一种更为通用的多径寻由算法,能够应用在更广泛的多径传输环境。

H.264 SVC层间预测选择快速算法

针对H.264SVC采用层间预测编码工具而引起的高计算复杂度问题,提出H.264SVC层间预测选择快速算法.在层间残差预测方面,先作一次运动搜索,估计宏块在2种层间残差预测选择结果之间的模式代价比,利用该模式代价比预测残差数据对增强层宏块编码的影响,从而快速选择层间残差预测.在层间运动预测方面,利用宏块的运动信息和模式代价信息来快速选择层间运动预测.实验结果表明,与参考算法相比,该算法在同等质量条件下,编码速度平均提高了30%左右.该算法可以与模式选择快速算法结合使用,进一步提高编码速度.

多目标交会轨迹优化方法综述

多目标交会能有效降低单次任务的成本并提高任务收益,因此是未来小行星探测、在轨服务等任务的首选方案.该类任务的轨迹优化问题涉及的变量众多,解空间巨大,难以直接得到最优解.该问题的求解通常分为两步:首先优化交会序列,然后对于给定的交会序列,优化每段目标-目标转移的轨迹.优化交会序列时需对转移的速度增量或时间等代价进行快速、准确的估计.因此,多目标交会的轨迹优化可拆分为转移代价估计、交会序列优化、转移轨迹优化三个子问题.本文分别对这三个子问题的求解方法进行综述.

基于大数据的认识与分析

在前些年里,由于云计算等新型技术的出现,使得人类的生产生活方式发生了根本性转变,同时这些技术的发展使得人们汇聚、存储和处理数据的能力超过以往,因此提取有价值信息的能力也在日益提高,开启了大数据的大门。电子商务、互联网、社交媒体、数码设备、物联网的快速发展推动了数据的增长,人类已经真正进入到大数据时代,"大数据"概念的出现逐渐成为了一种发展趋势,必将带动人类朝着一个更加有利的方向发展。