面向异步环境的上下文感知中间件

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1、南京大学硕士学位论文面向异步环境的上下文感知中间件申请人:余建平学号:MG0833055专业:计算机软件与理论研究方向:软件工程指导教师:陶先平教授2011年5月MiddlewareSupportforContext-awarenessinAsynchronousPervasiveComputingEnvironmentByJianpingYuAthesisSubmittedtothefacultyofgraduatestudiesinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeo

2、fInComputerSoftware&TheowSupervisedbyProfessorXianpingTaoDepartmentofComputerScienceandTechnologyNanjingUniversityMay,2011Nanjing,RR.China南京大学硕士学位论文摘要随着无线通信技术和传感器技术的高速发展,一种新的计算模式——普适计算渐渐出现在人们视野中。它致力于将信息空间和物理空间进行融合,实现一种无处不在却处处不可见的信息处理服务。普适计算使用户变成了计算的中心,用户不需要转移注意到计算设备上就

3、能够获取计算的服务。上下文感知计算是普适计算中非常关键的技术。通过上下文感知计算,应用能够获取环境中的上下文信息并根据这些信息对应用的行为进行调整,而整个过程对用户是透明的。在上下文感知计算中,程序对计算环境中上下文获取的及时性和准确性是上下文感知应用准确运行的必要保障。由于在普适计算中,收集上下文信息的实体是处于分布式的环境中,所以异步性加剧了环境特性检测的难度。因为在异步环境中,上下文感知计算将要遭受到无线通信的延时和传感器为了节省资源而调整发送时间所带来的延时。本文针对异步环境的特点,提出了环境特性描述框架。该框架可以形式化

4、描述异步环境中的各种特性,并引入了分布谓词检测技术高效地进行环境特性感知,有效地应对异步环境下环境信息的高度动态性。为了能够支持并简化异步环境下上下文感知应用的开发,作者开发了支持环境特性描述框架的上下文感知中间件。该中间件是在异步环境下基于分布谓词检测的环境特性感知中间件(MiddlewareInfrastructureforPredicateDetectioninAsynchronousenvironment,MIPA)。通过MIPA平台,向应用提供分布式谓词检测服务用来自动感知环境特性。而且MIPA支持高效地开发谓词检测算法

5、来应对不同种类的问题。我们内置了常用的谓词检测算法以提高MIPA中间件的可用性。最后我们通过案例分析,向用户展现了使用环境特性描述框架和MIPA中间件检测用户所设定的环境特性,并分析了分布谓词检测算法的性能和MIPA中间件的性能,说明MIPA中间件的实际可用性。关键词:异步环境;分布谓词检测;中间件;上下文感知;环境特性AbstractWitlltherapiddevelopmentofthetechnologiesofwirelesscommunicationandsensor-anewcomputingmodecalledpe

6、rvasivecomputingappearsinourvision.Pervasivecomputingdedicatestothefusionofinformationspaceandphysicalspace,andrealizesaubiquitousbutnotvisibleinformationservice.Pervisavecomputingisauser-centriccomputing,andusersdon’tneedtointerruptwhattheyaredoingandshifttheirattent

7、iontothecomputingdevicestogettheircomputingservices.Context‘awarecomputingisakeytechnologyofpervasivecomputing.Context—awareapplicationacquiresthecontextofenvironmentincludingphysicalandinformationenvironment,anditCanadjustitsbehavioraccordingtothecontext.Thewholeproc

8、edureIStransparenttotheusers.Incontext-awarecomputing,thereal-timeandaccuracyofcontextacquisitionISanecessaryguaranteeforcon

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