普适计算中基于上下文感知的通信模型研究

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普适计算中基于上下文感知的通信模型研究
孙成强，孙丙腾
(山东省农村信用社联合社，济南250014)
摘要：在无线感应网络中，感应器会产生大量的感应数据，在工作流模型中收集和使用感应数据存在着 较大的困难。

在普适环境中，上下文信息都来自于用户和用户所在的环境，而用户可以根据这些上下文信 息获得与其相适应的Web Service 。

在业务处理和分布式计算环境中，业务处理所使用的工作流模型已经很 容易地支持服务的自动化。

基于Web Service 的上下文相关的工作流语言已经可以在条件转换过程中用于指 定上下文信息。

为了给上下文相关的工作流中提供比较准确的感应数据，提出了一种基于发布订阅模式的 通信模型，并且实现了这一通信模型。

实践证明，这种通信模型可以为很多应用者提供上下文的信息。

关键词：发布/订阅；通信模型；上下文信息；工作流；普适计算
实用第一/智慧密集
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1概述
在普适环境11]中，由于用户的高度流动性，越来越
多的软件和应用运行于动态和异构的网络环境中，上下 文相关和基于上下文驱动的自适应变得非常重要。

设想 人类置身于一个充满连接设备和无线网络的世界，甚至可 以不需要携带任何设备，人会连续不断地与不同的计算设 备进行隐性的交互，在这个交互过程中，计算系统实际上 是根据与用户任务相关的上下文信息来向用户提供服务 的，上下文感知是实现普适计算环境中新型人机交互的基 础。

例如机器人能够和人类交互合作并为人类解决很多 任务，意味着这种机器人不得不工作在变化、不可控制 的环境中。

因此机器人需要能够从动态环境中尤其是普 适环境中提取有效的数据。

另外，在工作流管理系统中 工作流的执行也依赖于物理世界中的不断变化的状态。

传统的通信模型具有延迟小、速度快、多点通信等 特点，已经不能满足大型发布时系统通信的需求。

因 此，提出了一种基于发布订阅模式的通信模型，极大 地提高了感应数据等底层数据到应用层的能力。

2
模型的基本结构与实现
2.1基本组成结构
实现基于发布订阅模式的通信模型[3]，根据实现的 功能将该模型划分位5个模块，分别是网关（Gateway ) 模块、请求管理（Request Manager )模块、发布者管理
(Publisher Manager )模块、订阅者管理（Subscriber Manager )模块和日志管理（Log Manager )模块，各模
块的分工具体如下：
(1)网关管理模块：负责创建日志管理，接受订阅 130130
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电B 编程技巧与维
者消息，并将订阅信息传递给请求管理模块。

(2) 请求管理模块：包括请求队列类，请求任务线 程类，请求队列链表，任务线程链表等。

(3) 发布者管理模块：包括发布者类，已注册发布 者链表类，包含该链表的散列表等。

(4) 请求者管理模块：包括订阅者类，包含所有订 阅者的散列表等。

(5)
日志管理模块类：包括网关日志队列，请求管
理日志队列，发布者管理日志队列，订阅者管理队列， 每个队列包含相应的日志管理任务。

2.2数据发布-订阅流程
发布订阅流程结构图如图1所示。

图1发布/订阅结构图
收稿日期
：2018-01-27
(1) 发布者发送订阅信息给网关，网关接受到订阅 信息判断信息是否有效，并创建请求管理模块，同时将 订阅信息传递给请求管理模块。

(2)
请求管理模块接受到订阅信息后，创建请求队 列，每一个请求任务线程都将加人到相应的请求队列 中。

并且如果有新的请求任务线程被创建时，请求管理 模块负责通知所有的请求队列群，当任务线程创建完毕 后，就会立即处于等待状态。

(3)
每一个任务线程负责一个发布者和多个订阅者
的创建。

当有新的订阅者加人并订阅与发布者时，订阅
者就会被加人到所订阅发布者的订阅列表中。

(4) 发布者和订阅者完成订阅匹配后，信息将被从
发布者推送到所有的订阅者，从而完成信息的传递。

(5) 所有模块的操作都有相应的日志处理线程，从
而使所有的操作被记录在日志管理模块中，用户可以查 看日志核对信息的正确性等。

3数据发布-订阅模型中通信数据包的定义和数 据格式
3.1通信过程中数据包的组成结构
在发布者和订阅者通信过程中，数据包的报文格式构 成包括院操作符（1个字节）尧序列号（4个字节）尧日期 (24个字节）尧长度（4个字节）尧数据（未定义）及校验 码（4个字节)，且每种操作符对应一种特定的数据格式。

传输过程中第一个字节用来操作符，每一个操作符 对应一种数据格式。

序列号、长度、检验和都是固定的 长度，都用4个字节定义。

数据包的发送日期定义为 24个字节。

由于操作符不确定，所以数据域的长度也 未知，它的大小取决于数据包中的操作符域的值。

3.2通信过程中所支持的操作符定义与说明
在发布者与订阅者通信过程[3]中，数据的传递依赖 于数据包所支持的操作符，设计的模型中支持9种操作 符。

每一种操作符都有其内在的含义，例如注册发布 者，删除发布者，发布者推送数据，订阅者注册，订阅 者暂停，订阅者恢复，订阅者删除等，具体包括：
(1) 操作符0X 01，表示发布者注册操作。

(2) 操作符0X 02,表示发布者删除操作。

(3) 操作符0X 03,表示发布者发送数据操作。

(4) 操作符0X 04,表示订阅者注册操作。

(5) 操作符0X 05,表示订阅者暂定操作。

(6) 操作符0X 06,表示订阅者恢复操作。

(7) 操作符0X 07,表示从一个发布者中删除订阅者。

(8) 操作符0X 08,表示从多个发布者中删除订阅者。

(9)
操作符0X 09,表示从所有发布者中删除订阅者。

4实例与分析
依据以上通信模型的设计，将一实例应用于发布- 订阅模型。

(1)
首先是发布者的注册院
String data =野1#AAA ";
DatagramPacket packet = new DatagramPacket (data . getBytes (),data.getBytes ().丨ength ,丨netAddress .getBy - Nam en 〇calhost ’’),9797);
DatagramSocket socket = new DatagramSocket ();
Socket .send (packet );
(2) 订阅者1注册到发布者列表中院
String data =野4#AAA ”;
Packet .setData (data );Socket .send (packet );(3) 订阅者2注册到发布者列表中院
String data =野4#AAA ”;Packet .setData (data );
Socket .send (packet );
(4) 发布者发送数据给注册者：
String data =野3#AAA #LightFloat 20.2” Packet .setData (data );Socket .send (packet );
为了更清晰直观的操控，简单设计了与该模型相关 的图形用户界面用于模拟发布订阅的整个操作流程。

整 个流程包含数据从发布者推送到已注册的订阅者，其中 订阅者信息包括IP 地址、端口号、主机名等属性，数 据发送和传递的时间，负责创建和管理发布者、订阅 者、日志记录的队列，以及传递过程情况，且所有操作 均已经记录在相应的日记文件中，方便用户进行数据的 核对和错误的检查。

5
结语
基于发布订阅模式设计并实现了一种通信模型，该 方法能够有效快速传递上下文信息。

在当今分布式计算 中，该通信模型相比于传统的客户端服务器模式更加适 应于动态的环境，传输速度更快[4]，扩展性更强，数据 传递的延迟小，对于用户而言可操作性强，并且具有友 好的控制界面支持，方便用户的操作和使用。

在以后得 (下转第146页)
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率I 和概率R 分别在（0.5,0.8)和（0.2,0.5)上随机分布。

实验结果通过移除者在全网中所占的比例来表示网 络中的谣言控制情况。

最终的结果是通过运行50次的 仿真得到的平均结果。

实验结果如图1和2所示，其中 横轴表示网络中的交互时间，纵轴表示网络中移除者节 点在所有节点上的比例。

图1实验（1)结果
图2实验（2)结果
通过实验结果可以看出，提出的考虑不同传播概率 的谣言传播模型比SIR 传播模型在控制谣言传播上具有显 著的效果。

这是因为提出的谣言传播模型考虑了不同网络 节点在谣言传播上的不同可能性，而不是都按照固定的概 率进行谣言传播。

具体来说，当网络中的保持不知者状态 的概率I 较小时，并且保持传播者的概率R 较大时，网 络中的谣言控制所花费的时间较长，比如图1中当仿真了 100个时间步后，网络中的移除者的比例为70%，而SIR
▲从从从从从从从从▲从从-U
从
从
▲ -U ▲
(上接第131页）
研究中，将着重研究该模型的自动发现机制和错误恢 复机制。

参考文献
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2003, 23 (8).[2]
许光祐，史元春，谢伟凯.普适计算[J ].计算机
传播模型中的移除者的比例仅为40%;另外，当网络中的 概率I 较小而概率R 较大时，网络中的谣言控制所花费的 时间较短，比如图2中当仿真了 45个时间步后，网络中 的移除者的比例可高达80%，而SIR 传播模型中的移除 者的比例仅为30%。

从而说明提出的谣言传播模型对谣 言控制有更好的效果。

该效果与传播模型中保持不知者状 态的概率成正比，与保持传播者状态的概率成反比。

4
结语
针对社交网络中不同影响力的个体对谣言传播的概 率不同的问题，基于SIR 谣言传播模型进行了改进，使 之通过考虑不同传播概率来描述社交网络中的谣言传播 动力学。

分析了不同节点对传播概率的影响情况，从而 建立了社交网络中考虑网络节点自身影响的谣言传播模 型。

通过将改进的谣言传播模型与常用的SIR 模型进行
对比，实验结果显示，提出的改进模型可以较快地控制 网络中谣言的传播。

参考文献
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