上下文感知計算若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、本文針對普適環(huán)境下上下文感知技術(shù)的應(yīng)用需求，首先分析了上下文感知計算的研究現(xiàn)狀，提出了上下文和上下文感知計算的定義以及狹義和廣義上下文感知計算的劃分原則，通過對現(xiàn)有上下文感知計算系統(tǒng)的分析和總結(jié)，建立了上下文感知計算的概念模型，并對上下文感知計算的建模、系統(tǒng)框架和應(yīng)用等問題進行了重點討論。從而為進一步的研究提供基礎(chǔ)和指導(dǎo)。 由于現(xiàn)有的上下文感知計算建模方法存在復(fù)雜度高、代價大、難于仿真等問題，本文提出了一種規(guī)范化的可支持快速原型

2、構(gòu)建的建模方法。該建模方法以Ptolemy Ⅱ為平臺，在上下文規(guī)范化建模的基礎(chǔ)上，結(jié)合層次化建模和有限狀態(tài)機等方法，通過系統(tǒng)層次化、模型細化和狀態(tài)精化等步驟對系統(tǒng)實施建模。實例研究表明，該建模方法能方便快速地構(gòu)建上下文感知計算系統(tǒng)，并可為部分和完整地研究這類系統(tǒng)提供一個系統(tǒng)級的仿真環(huán)境。 上下文推理是上下文感知計算的關(guān)鍵問題之一。本文利用感知計算中上下文的層次化特點提出了一種用于上下文推理的快速貝葉斯網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習算法，通過對貝葉斯

3、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)先進行合理假設(shè)，從而縮小了目標搜索空間，降低了算法的時間復(fù)雜度，提高了算法的可用性。理論和實驗分析均表明，該算法能在較少量數(shù)據(jù)支持下在較快的時間內(nèi)查找到與理想結(jié)構(gòu)吻合度較高的貝葉斯結(jié)構(gòu)，是一種面向感知計算的實用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習算法。 系統(tǒng)框架是上下文感知計算能否被快速開發(fā)和廣泛部署的關(guān)鍵指標。本文以多Agent技術(shù)為基礎(chǔ)，提出了一種新的上下文感知計算系統(tǒng)框架。該框架以環(huán)境Agent為中心，從而解構(gòu)了感知器與應(yīng)用之間的緊

4、密耦合關(guān)系，利用感知和演化Agent進行上下文的感知和推理，借助管理Agent實現(xiàn)安全與隱私策略，與人和其它應(yīng)用的交互則通過用戶和應(yīng)用Agent實現(xiàn)。上下文感知除了可用于一般應(yīng)用外，也可用于路由或系統(tǒng)優(yōu)化等。針對MANET網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用需求，本文提出了一種移動感知的分區(qū)MANET路由協(xié)議，該協(xié)議可通過感知各移動節(jié)點的鏈路狀態(tài)上下文來自適應(yīng)地隔離移動異常的節(jié)點從而避免頻繁的無效路由計算和請求，降低路由開銷。 通過對上下文感知計算建模、