基于无线自组网的电力系统通信关键技术研究

基于无线自组网的电力系统通信关键技术研究

发表时间：2019-03-27T16:11:08.980Z 来源：《电力设备》2018年第29期作者：李维维宋小强

[导读] 摘要：随着无线通信技术、嵌入式计算技术和计算网络的飞速发展和日益成熟，PDA、笔记本电脑、手持电话等移动通讯设备迅速普及，移动Ad Hoc网络（以下简记MANET）引起了研究人员的极大重视。

（国网江西省电力有限公司峡江县供电分公司江西吉安 331409）

摘要：随着无线通信技术、嵌入式计算技术和计算网络的飞速发展和日益成熟，PDA、笔记本电脑、手持电话等移动通讯设备迅速普及，移动Ad Hoc网络（以下简记MANET）引起了研究人员的极大重视。MANET是移动服务器和客户机的集合，它不需要基站的支持。基于MANET的数据管理与处理技术可以使得人们在任何时间，任意地点访问到其上的任意数据，MANET数据库技术在国防军事、国家安全、环境监测、交通管理、金融、移动办公、医疗卫生、制造业、灾难预防等领域得到了特别的重视。

关键词：移动自组网；数据库复制；数据库查询

1 移动自组网的数据库简介

1.1 用户可以在移动时存取后台数据库

1.2 用户可以带着后台数据库的副本移动并周期性地与后台数据库同步。移动自组网的数据库技术是分布式数据库技术的继承与发展，是对分布式数据库的推广；而分布式数据库则是移动自组网的数据库的一种特殊形式。移动自组网的数据库的体系结构由两部分组成：可信部分本身即是一个分布式数据库系统；移动部分发展和突破了分布式系统对主机位置固定的约束条件，支持主机位置的随意移动性。二者的这种联系使得分布式数据库技术的许多研究成果可以直接应用于移动自组网的数据库中，或者仅需稍加改进即可应用于移动计算环境。例如移动事务处理及并发控制、移动查询处理及优化、移动复制技术、移动自组网的数据库的数据分片、以及故障恢复技术等都直接借鉴了分布式数据库的成果。

2 移动自组网的数据库的关键技术

在移动自组网的数据库中需要考虑诸多传统计算环境下不需要考虑的问题，如对移动性及位置相关查询的支持、对断接操作的支持、对跨区长事务的支持、对查询优化的特殊考虑、对提高有限资源的利用率及系统效率的考虑等等。

2.1 数据复制技术

该技术是解决移动数据库断接性的关键技术，在现有 DBMS基础上进行修补以适应移动计算也采用该技术。传统的复制/缓存技术都是假设客户机和服务器之间是经常保持连接的，并基于这个前提来维护一致性，但这在移动计算中是不适用的。目前，针对移动计算特点开展数据复制/缓存技术的研究最具代表性的是：J.Gray的两级复制机制、CODA系统以及缓存失效报告广播技术等。

两级复制机制是解决移动计算环境断连问题的一种有效方法其主要贡献是引入系统分级的思想。该算法充分考虑了移动计算环境中可信部分和移动部分的性能差异，将整个移动计算环境分为两级。这样，可信部分总能保持传统分布计算环境下的若干特征，而不会因为移动计算的引入对系统性能产生不良影响。两级复制机制在很大程度上满足了理想的复制模式应达到的目标：可用性、可扩展性、移动性、串行性和收敛性。

针对移动数据库系统规模庞大的特点，将传统的数据库复制技术与数据广播技术及客户机缓存技术结合起来，本文提出了三级复制体系结构。

三级复制体系结构由服务器级复制、空中复制、客户机缓存等三级复制机制组成。服务器级复制为第一级复制，这一级复制采用传统的复制技术，以保证服务器之间的一致性；空中复制为第二级复制，服务器将经常被访问的热点数据组织起来，通过MSS向所有的MH广播，这实际上等同于在无线信道上做了一级数据复制；客户机缓存为第三级复制，MH利用本身的处理及存贮能力缓存数据库中的部分数据，以支持移动用户的断接操作。

在三级复制体系结构中，服务器负责第一、二级复制，移动客户机负责第三级复制。这三个复制级别相互配合，共同完成移动用户的数据读写请求。当移动客户机需要访问数据库时，首先判断能否从服务器上联机地访问数据库，如果可以，则用户的请求将由服务器完成；否则移动客户机将从其它两级复制中获得数据：若事务为只读型的，则从数据广播中获取数据；反之则从本地数据缓存中获取数据，并将相应的事务操作记录在日志中，以便下次连机时将更新结果集成到服务器中。由于引入了数据广播机制，三级复制算法有效地提高了系统的可伸缩性。但该算法同时也存在着一定的局限性，如算法没有考虑如何保证数据库的一致性的问题，以及读写型事务的全局提交问题等。

2.2 数据查询技术

在移动数据库中，存在着与位置相关信息的查询及更新。查询通常是与位置相关的，即使是同一个问题，在不同的地方，所得查询结果是不同的。移动查询优化技术是指在传统分布式数据库查询优化技术的基础上，利用多种方法，消除带宽多样性、断接等因素造成的影响，使查询引擎能够根据当前可用网络条件采取恰当的优化策略；同时，针对移动计算机有限电源能力，合理地组织本地数据库管理、远程数据库访问等耗电能较多的操作，达到节能目的，延长关键数据的可用时间。

2.3 位置相关的查询处理技术

位置相关的数据（Location Dependent Data简称LDD）是指其值依赖于地理位置的数据，在不同的地理区域其值是不同的。显然，位置相关的数据不同于移动对象数据。移动对象的位置属性具有连续变化的特性，它可以看成是时间的函数，因此属于“动态”数据；而位置相关数据的值并不会随着时间的推移而动态变化，除非被显式地修改，从这个意义上说，位置相关的数据属于“静态”数据。

位置相关的持续查询（Location Dependent Continuous Query，简记为LDCQ）。持续查询（Continuous Query）是指具有一定生存期的查询。在查询的生存期之内，只要被查询的数据对象发生了变化，或者查询语句的隐含条件发生了变化，就需要对用户的结果进行刷新，从而使用户总能实时地得到最新的查询结果。LDCQ是指查询结果依赖于查询用户当前位置或被查询对象位置的持续查询，例如在公路上行进的救护车辆可以提交这样的查询：“请在未来的10分钟之内随时告诉我附近的医院”，该查询的结果是随着救护车的行进而不断刷新的。

在LDD数据库中，LDCQ的查询结果依赖于被查询数据对象的内容以及移动查询用户所处的数据区域。为了简化叙述，我们假设在查询的生存期内被查询的数据对象未发生变化。这样，当移动查询用户在同一个数据区域内移动时，查询结果是不会发生变化的，此时没有必要重新执行查询；只有当移动用户跨越了数据区域的边界时，才需要触发查询的重计算。为此，我们可以对LDCQ进行如下处理：当移动