（计算机应用技术专业论文）处境感知应用中的中间件问题的研究.pdf

摘要 “处境感知 ( c o n t e x t a w a r e ) 是无线网络应用中的一项新技术，其被定义为系 统可以根据用户当前环境提供相应服务的能力。一个处境感知系统可以收集附近的人、 主机、相关设备的信息以及它们的变化来决定接下来的行为。随着处境感知技术的迅速 发展和其应用的领域不断的扩大，处境感知中间件的研究逐渐成为研究热点，其目的是 使面向处境感知应用有统一的开发平台，屏蔽底层的异构而带来的差异。这样开发人员 不需要了解太多底层就可以简便的开发处境感知应用程序。处境感知中间件使处境感知 应用更具灵活性，并便于维护。本文针对“处境感知中间件技术中的几个问题进行了 研究，并提出了相应的解决方案。 在构建处境感知系统时，越来越多的人开始使用多代理机制使得整个系统便于扩 展、管理。在本文的研究中，提出了一种基于多代理机制的处境感知系统架构。在系统 架构中，注重整个系统结构的模块化、智能化以及各部分的独立性，以增强系统的灵活 性。 为解决处境信息和服务的耦合性问题，本文提出了一个基于6 w 1 h 1 d 描述的语义结 构。6 w 1 h 1 d 语义结构能够轻易的构建用户的处境信息，并使传感器、用户和服务可以共 享该语义结构的处境信息，为统一描述处境信息提供了新的方法。本文还提出了一种基 于6 w i h i d 语义结构的中间件的注册机制，通过使用这种机制，系统就可以接收已注册 中阿件所支持的数据格式，这就便于该中间件与其它中间件之间的数据交换。 在实际的应用中，针对系统如何能够准确和及时地为用户提供服务，又如何对中间 件系统的6 w l h l d 处境信息进行学习的问题，本文提出了一个基于6 w 1 h 1 d 处境信息的学 习机制，该机制是基于用户配置和神经网络的，可以动态更改用户配置以确保存储用户 最新的处境信息，从而提高学习结果的准确度( 正确率) 。通过b p 神经网络和分形神经 网络的对比实验，仿真实验证实分形神经网络这种学习机制具有较高的准确度和巨大的 优势。 同时，由于多个用户在同一时间访问服务，以及多个服务共享用户周围有限的处境 信息资源，此外服务资源可能难以相互满足条件( 规则) ，因而处境感知中间件还存在 多种冲突。对于以上冲突，本文采用了p r e f e r e n c e 值的解决方案。 论文最后实现了一个基于处境感知中间件技术的校园信息系统模型，在这个系统 中，用户可以给其他用户或组发送信息，这些信息将在特定的时间和特定地点发送给特 定接收者。在系统的实现中，本文应用了上述关键技术。 关键词：处境感知中间件，6 w 1 h 1 d 语义结构，多代理机制，冲突管理 a b s t r a c t c o n t e x t a w a r ei sa n i m p o r t a n tn e wt e c h n o l o g yo fw i r e l e s s n e t w o r ka p p l i c a t i o n s c o n t e x t a w a r ec o m p u t i n gi sa na p p l i c a b i l i t yt oa d a p tt oc h a n g i n gc i r c u m s t a n c e sa n dr e s p o n d a c c o r d i n gt ot h ec o n t e x to fu s e la c o n t e x ta w a r es y s t e mi sa b l et od e c i d ew h a ti ts h o u l dd o a c c o r d i n gt od i f f e r e n te n v i r o n m e n t a li n f o r m a t i o na b o u tp e r s o n ，c o m p u t e ra n dd e v i c e s w i t h t h er a p i dd e v e l o p m e n to fc o n t e x ta w a r et e c h n i q u e sa n dt h ei n c e s s a n te x t e n s i o no fc o n t e x t a w a r ea p p l i c a t i o nf i e l d s ，t h er e s e a r c ho ft h ec o n t e x ta w a r e m i d d l e w a r eg r a d u a l l yt u r n si n t ot h e h o t s p o t i t sa i mi st ob u i l dt h eu n i f o r mp l a t f o r mi nt h ec o n t e x ta w a r ea p p l i c a t i o na n ds h i e l d t h ed i f f e r e n c e so ft h es u b s t r a t e s o ，t h ed e v e l o p e r sc a nd e v e l o pt h ec o n t e x ta w a r ea p p l i c a t i o n e a s i l yw i t h o u td e e pu n d e r s t a n d i n gs u b s t r a t ek n o w l e d g e c o n t e x t - a w a r em i d d l e w a r ee n a b l e s t h ec o n t e x ta w a r ea p p l i c a t i o n sm o r ef l e x i b l ea n di sm a i n t a i n e de a s i l y t h i sa r t i c l ed i s c u s s e s s e v e r a lk e yi s s u e si nc o n t e x t a w a r et e c h n i q u ea n dp r o v i d e st h ec o r r e s p o n d i n gs o l u t i o n s i nr e c e n ty e a r s ，m o r ea n dm o r ep e o p l eu s em u l t i a g e n ta r c h i t e c t u r ei nb u i l d i n gt h e i r a p p l i c a t i o n st om a k et h e i ra p p l i c a t i o n se x t e n s i b l ea n dm a n a g e a b l e i nt h ec u r r e n tr e s e a r c h ，a m u l t i - a g e n tb a s e da r c h i t e c t u r eo fc o n t e x t a w a r es y s t e m si sp r e s e n t e d t h er e s e a r c hf o c u s e s o nt h em o d u l a r i z a t i o na n di n t e l l i g e n t i z a t i o no ft h ew h o l es y s t e ma n dt h ei n d e p e n d e n c eo ft h e d i f f e r e n tp a r t s ，e n h a n c i n gt h ee x t e n s i b i l i t yo ft h es y s t e m i no r d e rt of i g u r eo u tc o u p l i n go ft h ec o n t e x t sa n ds e r v i c e s ，w ep r e s e n ta6 w 1 h 1 d s e m a n t i cs t r u c t u r e t h e6 w i h l d s e m a n t i cs t r u c t u r ee n a b l e ss e n s o r , u s e r , a n ds e r v i c et o d i f f e r e n t l yg e n e r a t eo re x p l o i tt h ec o n t e x t s i ti st h en e ww a yi nw h i c ht h eu n i f i e dc o n t e x ti s d e s c r i b e d t h i sa r t i c l ea l s od i s c u s s e sar e g i s t r a t i o nm e c h a n i s mo ft h e6 w 1 h 1 d s e m a n t i c s t r u c t u r em i d d l e w a r e b yu s i n gt h i sm e c h a n i s m ，t h es y s t e mc a nr e c e i v et h ed a t at h a tt h e r e g i s t e r e dm i d d l e w a r e ss u p p o r t s o ，t h em e c h a n i s mc a ne a s i l ym a k ed a t ac o m p a t i b l eb e t w e e n t h i sm i d d l e w a r ea n do t h e rm i d d l e w a r e s i nt h ec o n t e x t a w a r ea p p l i c a t i o n ，i na l l u s i o nt ot h ep r o b l e m sw h i c ha r et h a ts y s t e mc a n c o r r e c t l ya n dd u l yp r o v i d et h es e r v i c e sw i t hu s e r sa n dt h em i d d l e w a r es y s t e mc a nl e a r nt h e 6 w 1 h i dc o n t e x ti n f o r m a t i o n ，t h ea r t i c l ed i s c u s s e sa6 w 1 h i dc o n t e x tl e a r n i n gm e c h a n i s m t h i sl e a r n i n gm e c h a n i s mi sb a s e do nu s e rp r o f i l ea n dn e u r a ln e t w o r k ，m o d i f y i n gt h eu s e r p r o f i l e st os a v eu s e r s n e w e s tc o n t e x td y n a m i c a l l y s oi tc a ni m p r o v et h ev e r a c i t yo fl e a r n i n g r e s u l t b ye x p e r i m e n t ，t h i sf x n e u r a ln e t w o r kh a st h eu p p e rn i c e t ya n dt h eh u g e r a d v a n t a g e m e a n w h i l e ，t h e r ea r em a n yc o n f l i c t si nt h ec o n t e x ta w a r em i d d l e w a r ef o rd i f f e r e n t r e a s o n s f i r s t l y , m u l t i p l eu s e r sa c c e s st h es e r v i c e sa tt h es a m et i m e ；s e c o n d l y , m u l t i p l e s e r v i c e sa r et r y i n gt os h a r el i m i t e dr e s o u r c e si nt h e i rs u r r o u n d i n g ；f i n a l l y , c o n d i t i o n a lo rr u l e d c o n f l i c t sw h i c ha r ec a u s e db ys e r v i c e s r e s o u r c e s b a s e do nt h ed i f f e r e n tc o n f l i c t s ，t h i sa r t i c l e a d o p t st h er e s o l v e dm e t h o do ft h ep r e f e r e n c e sv a l u e f u r t h e r m o r e ，ac o n t e x ta w a r em i d d l e w a r et e c h n o l o g yb a s e dc o n t e x t a w a r es y s t e mi sa l s o d e v e l o p e du s e di nc o l l e g ei c s ( i n t e l l i g e n tc o l l e g es y s t e m ) i nt h i ss y s t e m ，u s e r sc a ns e n d m e s s a g e st oo t h e rp e o p l e ，a n dt h e s em e s s a g e sw i l lb es e n tt ot h er e c i p i e n t sa tg i v e nt i m ew h e n t h er e c i p i e n t sa r ei np a r t i c u l a rl o c a t i o n f o r e g o i n ga p p r o a c h e si na r eu s e di nd e v e l o p i n gt h i s s y s t e m k e y w o r d s ：c o n t e x t - a w a r em i d d l e w a r e ，6 w 1 h 1 d - s e m a n t i cs t r u c t u r e ，m u l t i - a g e n tm e c h a n i s m ， c o n f l i c tm a n a g e m e n t 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取 得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得一墨盗墨墨盘堂 或 其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研 究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 渴剥寿 签字日期：9 o o 占年，月g - 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 墨盗墨墨太堂有关保留、使用学位论文 的规定。特授权墨盗墨墨太堂 可以将学位论文的全部或部分内容编入 有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编， 以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子 文件。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：泻翮眷导师签名： 签字日、期：知口? 年f 月，彦日 签字日期：硼p 年 1 月i9 日 第一章绪论 1 1 课题研究的意义 第一章绪论 随着计算机、移动计算以及传感器网络的发展，计算变得无处不在。1 9 9 1 年美国的 马克维瑟1 博士于提出了普适计算( u b i q u i t o u so rp e r v a s i v ec o m p u t i n g ) ，这种 计算模式的最终目标是将由通信和计算机构成的信息空间与人们生活和工作的物理空 间融为一体，支持用户“随时随地 并“透明”地获得符合其个性化需求的信息服务。 普适计算模式要求计算设备能够感知用户所处的环境及其变化，并做出相应的动作。研 究人员把这种能感知用户处境信息进而调整系统行为的技术称为处境感知技术 ( c o n t e x t a w a r e ) 【i 】o 处境感知技术是应用在动态环境中，根据用户运动位置变化，那么用户的执行环境 也是不停的变化。但是构造处境感知应用并非易事。在早期的系统中，开发人员为了实 现一个特定的处境感知应用，参与了从传感器环境建设、处境信息的采集到应用编程的 整个过程，而且应用逻辑和处境的采集处理紧耦合，导致系统的复用性降低。同时还由 于硬件环境不同和程序开发人员不可能预测用户的应用程序感知每一个场景的所有可 能的处境信息，c o n t e x t 信息的获取、表示及处理依然是复杂而又困难的事情。如何将 对c o n t e x t 信息的获取与处理作为服务加入到基础设施中，而这些服务可以被任何设备 和应用使用，从而使服务、应用的增加与修改不影响其他部件还有待深入研究。但当前 大多数处境感知研究是致力于在特定应用领域，采纳特定于应用的方法，这导致了处境 感知应用的不灵活性和不易升级，即通过采用特定的技术来构建处境感知应用，使其受 限于特定的技术，而不能得到广泛的应用。对于传统的中间件系统，比如：c o r b a 和d c o m ， 成功地解决了分布式应用系统的软件和硬件的异构性问题。但是，它们不能适应变化的 环境开发和应用，还有其结构复杂不能应用在有限资源的移动设备上。 因此，处境感知系统中的中间件问题就这样摆在我们的面前。其目的是使面向处境 感知应用有统一的开发平台，屏蔽底层的异构而带来的差异，用户不需要了解太多底层， 如无线信号的种类和特性、环境的特点等，就可以随心所欲地定制自己的处境感知应用 系统。 如何以i e e e8 0 2 1 1 b 标准为基础，构建一个完整c o n t e x t a w a r e 中间件系统架构、 如何用注册和兼容其它处境感知中间件、移动设备收到相关信号资料后如何转换为处境 感知信息、如何确立处境感知中间件的代理机制、如何定义6 w 1 h 1 d 数据格式和协议的 规范、如何使系统有较好的自我学习机制等等，以使得本文提出的中间件系统具有高可 1 m a r kw e i s e r ，( 1 9 5 2 年7 月2 3 【j 一1 9 9 9 年4 月2 7 日) ，施乐公l d 帕洛阿尔托研究中心首席科学家，被公认足普适计 算之父。 1 第一章绪论 靠性和应用性与低成本特点是本课题研究中的关键。 解决以上这些问题意义重大，因为诸多依赖于位置信息的c o n t e x t a w a r e 中间件的 开发，因为中间件屏蔽了底层系统软件( 包括操作系统、网络、数据库管理系统等) 的异 构性和复杂性，以便建立一个简单而统一的开发环境，减少程序设计的复杂性并提高程 序的可移植性使得开发人员将注意力集中在自己的功能上，大大减少了技术上的负担。 中间件带给应用系统的不只是开发的简便、开发周期的缩短，也减少了系统的维护、运 行和管理的工作量。从而减少了系统总体费用的投入。这也是各国学者聚焦这一领域的 重要原因。甚至可以说，课题的成功会对传统的处境感知技术的应用带来颠覆性的变化。 这也是各国学者聚焦这一领域的重要原因。 本课题以进一步完善处境感知中间件系统应用的知识体系为目的，构建了一个基于 6 w 1 h 1 d 语义描述和多代理机制的校园信息系统，并根据系统中移动设备的定位信息为任 何用户提供无处不在、无时不在的高品质信息服务。其中，定位系统的高可靠性与低成 本是本课题研究中的关键。课题研究可以为c o n t e x t - a w a r e 技术未来更进一步的应用研 究提供算法、标准和中间件系统原型，从而使研究成果可以更为广泛地应用，满足信息 时代人们对信息的快捷方便的获取需求，并由此带动相关产业与服务的发展，提高人们 的工作效率和生活质量，为人们提供无处不在、无时不在的安全高品质信息服务，极大 地带动我国经济的发展。其市场应用前景广阔，经济效益和社会效益显著。 1 2 国内外研究现状 c o n t e x t t 0 0 1 k i t 是c o n t e x t - a w a r e 的中间件，它支持c o n t e x t - a w a r e 计算并且 能够为其提供一些重要的抽象概念。c o n t e x t - t o o l k i t 的特征是它能够把从传感器中已 获得的c o n t e x t 再现和组合。c o n t e x t t 0 0 1 k i t 由窗口部件、集合器和解释器组成。窗 口部件从传感器中收集c o n t e x t 信息并为其它部件或应用提供接口。集合器把c o n t e x t 信息集合在一起。解释器从低层的c o n t e x t s 中推断出高层的c o n t e x t s ，并且把推断出 的c o n t e x t s 提供给应用程序。c o n t e x t t 0 0 1 k it 能够处理感知的、组合的、推断出的信 息，但是不能支持自学习机制。因此它不能从用户的轮廓或历史数据中学习到知识。这 些系统不能够提供一个共有的c o n t e x t 模型来使c o n t e x t 知识共享和c o n t e x t 推理。 g a i a ”。是一个分布式的中间件基础构架，它提供以移动用户为中心的应用。它灵活 地在动态环境中维持资源极为移动用户提供服务。为了有效地处理移动用户及资源， g a i a 由五个部分组成。事件管理器组件为应用程序提供事件服务从而使它们可以适合变 化的环境。c o n t e x t 服务组件是考虑用户的情况和周围的环境来提供适当的服务。它利 用基于一阶逻辑的c o n t e x t 模型，这个模型支持推断高层信息的机制。p r e s e n c e 服务组 件执行对当前资源的管理。它通过各种传感器和软件程序来探测当前环境，并且更新可 用资源的信息。空间仓库为c o n t e x t 信息提供存储服务。c o n t e x t 文件系统提供处境有 关的目录服务，这个目录服务允许用户通过最后一次访问的地点和时间来访问文件，而 不是通过文件名字和路径。它依靠以用户为中心的信息来组织文件或数据。g a i a 处理感 知的、组合的、推断出的信息。然而，g a l a 不能考虑用户的偏爱及活动的优选模式来提 第一章绪论 供服务。它不支持学习的c o n t e x t 信息。 r c s m ”。为c o n t e x t - a w a r e n e s s 提供一个基于对象的开发体系。为了支持a dh o c 网 络的通信，它为分布式环境中的通信透明性提供o b j e c tr e q u e s tb r o k e r ( o r b ) 。同时 r c s m 为实时处境信息的采集、监控和感知提供自适应的对象容器。r c s m 提供了一个良 好的通信框架，但是它对c o n t e x t s 的操作很差。它只会利用未处理的c o n t e x t s 。它不 支持组合、推断及学习c o n t e x t s 。r c s m 提供一个c o n t e x t a w a r e 接口定义语言叫做 c a i d l ，用于为实时对象确定处境有关接口；提供一个对象容器框架，用于产生特定接 口处境分析器叫做a d c ( a d a p t i v eo b j e c tc o n t a i n e r ) ；提供了一个处境相关的o b j e c t r e q u e s tb r o k e r 用于发现处境相关对象称为r - o r b ，便于处境感知。通过编译c a - i d l 产生a d c ，它在运行时可以增加或者移除来达到重新配置。可以说r c s m 在可重新配置中 间件体系中产生的作用要远大于在收集c o n t e x t 信息中产生的作用。 由k y u n gh e eu n i v e r s i t y 一开发的c a m u s ( c o n t e x t a w a r em i d d l e w a r e f o r u b i q u i t o u sc o m p u t i n gs y s t e m s ) 为处境感知提供了一个统一的中间件框架。c a m u s 的一 个特征是它是一个基于存在论的框架，这个框架能够使该系统和其它系统共享和重用形 式化知识。c a m u s 由六个组件组成，它们从不同的传感器、组合器以及推理c o n t e x t s 新c o n t e x t s 中收集不同的c o n t e x t 信息。尤其是c a m u s 为了提供更多的表达力提供了 一些推理机制。和机器学习机制一样它也用几种不同类型的逻辑( 一阶逻辑、模糊逻辑、 描述逻辑等等) 。但是用于学习的组件还没有被清楚地定义或组织。它把学习机制分布 到其它组件中。 l i m e 模型“”为应用设计者和开发人员提供一个协调层以便处理逻辑和物理的移 动。l i m e 继承和采用的通讯模型由l i n d a 。提出。l i n d a 的协调方面由t u p l e 空间完成， 它能被所有的移动单元全局的共享。t u p l e 空间由最基本的l i n d a 组件来访问，允许执 行插入，阅读或退出t u p l e s 各种处理通过一个共享的t u p l e 空间进行交互。多个处理 可以同时访问同一个t u p l e 一个t u p l e 就是一个数据结构，有一个有序的序列数据类 型。t u p l e 能够通过使用o u t ( t ) ，i n ( p ) 和r d 分别进行插入，删除和读写的操作。l i n d a 在通讯方面，不需要发送者和接收者同时都可以利用。并且不需要知道参与者确切的位 置而进行数据交换。然而，由l i n d a 提出的静态的，持久的和全局可视的t u p l e 空间不 能够合理的满足移动的需要。全局的语境信息由一个临时的移动主机和移动代理群形 成。每个组件都提供其各自的语境信息。当然全局的语境信息要随着临时主机群的动态 改变而改变。l i m e 采用l i n d a 模型，利用临时共享t u p l e 空间的概念将固定的语境信息 转成动态变化的语境信息。l i n d at u p l e 空间分为多个t u p e 子空间，每一个都能永久的 依附于移动主机或代理群。l i m e 支持协作，隐藏了分布和移动的细节。l i m e 提供一些 形式的语境感知信息但是付出的成本比较高。l i m e 初始组件的阻塞行为也要加到消耗 中。没有提供行为适应的支持。 t s p a c e s 。是一个网络中间件平台，是基于t u p l e 空间思想和数据库技术的综合。 它提供一个轻型的数据库，可扩展的计算环境和一个安全的通讯层。t s p a c e s 服务器形 成了一个中心化的模型，监听和响应客户端的请求。t s p a c e s 不支持任何类型的复制操 作，这样可以提高系统得性能。通常每个t s p a c e s 都有一个s e r v e r 。如果s e r v e r 过载 第一章绪论 或当机将影响整个系统得性能。客户端需要一些类型的缓冲技术来克服失去连接的问 题。由于突然的失去连接，客户端部能够访问任何驻留在t s p a c e s 服务器上的信息。使 用一个有效的缓冲机制可以解决这个问题。按照时间延迟和带宽消耗来说，在t u p l e 空 间数据库上执行转换操作将产生很高的成本。还不明确，为了避免t u p l e 冗余在执行写 操作时是否还进行检查。 n e x u s 。是面向各类位置感知应用的一般性平台而设计的。该平台由四个组件组成： 用户接口，传感器系统，通讯和数据管理，它们之间需要交互合作。这类系统只支持一 类语境感知信息，即位置感知。必须考虑其它类型的语境感知信息，例如：内部资源( 存 储大小，电池容量和处理能力) 或者外部资源( 网络带宽和连接质量) 。然而，使应用 程序感知执行时的语境信息对应用程序的开发者来说将增加了更大的复杂度。更多努力 还应放到简单的语境表示和简单的接口使应用程序能够和所描述的中间件进行交互。 在我国对于c o n t e x ta w a r e 技术研究较早的是台湾省，其中吴明远。开发s u p e r t o u r 系统及林志浩等。人的智慧型旅游导览系统，林永松等”人对无线网络中处境感 知技术和应用等问题进行了研究。 北京大学计算机的岳玮宁等。人将c o n t e x ta w a r e 系统的关键问题归纳为合理的 c o n t e x t 信息形成步骤和对其有效的调度策略两个方面，提出一种处境感知和调度的策 略，并设计一个基于处境感知的智能交互系统结构模型。并建立了一个具有通用性的 c o n t e x ta w a r e 系统体系结构，并应用于旅游导览方面，开发了t g h 系统。 西安交通大学的覃征，王卫红等针对当前处境感知研究大多集中于技术解决方案， 缺乏理论上统一描述模型的问题，提出了基于进程代数的处境感知模型( c a m b p a ) 。该模 型独立于具体的应用平台，具有平台无关性。利用带时间参量的处境的状态变迁来描述 动态环境的变化，根据进程代数的合并理论，采用合成简单环境状态变迁的方法来实现 对复杂环境状态变迁的描述。通过在模型中引入感知函数，实现了对感知行为的描述， 同时对处境状态变迁赋予了资源语义，从而使模型能够刻画移动计算环境中的动态资源 情形。 r t o _ 1 天津理工大学张德干”就普适计算的理论进行了研究，提出了扩展的证据理论方 法，采用可靠性因子评估多源证据觉察情境信息；引入时效函数衡量多源证据的有效性 与时间的关系，并将其组合到信任函数中，描述信任m a s s 的时变规律；利用功率来度 量多源证据觉察情境信息间的相关程度，并通过去相关将其转化为相互独立的证据，确 保了普适计算的服务宗旨。此外，还研究了面向任务的无缝主动迁移算法，分析了算法 中包括对无缝主动性的信任度有影响的断点恢复正确率、时延满足率、迁移失效率、残 余依赖率、信任测度等问题因素，提出了基于a g e n t 的无缝主动迁移算法。这些研究扩 展和完善了经典证据理论提供的方法，弥补了其不足之处，提高了不同应用场合下服务 的质量( q o s ) ，在普适计算方面取得了显著的成效。 电子科技大学张向刚博士针对如何在普适计算环境中构建“开放式的觉察处境支 撑环境”进行研究。将开放系统技术引入普适计算中觉察处境应用的开发；为普适计算 环境中构建觉察处境的支撑环境提出了一个全新的思路，并提出了其基于中间件的概念 模型。 第一章绪论 浙江大学在国家8 6 3 重大软件项目“支持普适计算的操作系统关键技术研究 的资 助下，对普适计算做了深入的研究，并且分析了相关领域如嵌入式操作系统、构件化技 术、中间件技术所提供的技术基础，对目前普适计算领域内比较著名的a u r a ， c e n t a u r u s ，j i n i ，u i c ，ga i a ，2 k 等系统做了广泛的调研。提出把中间件技术运用于嵌入 式系统，设计了基于o r b c c m 技术的面向分布式实时嵌入式软件的中间件平台。 1 3 存在的主要问题 处境感知成为实现普适计算目标的关键性技术。虽然在桌面计算中已开始使用处境 这一概念，但与桌面计算模式下处境相比，处境感知计算环境中的处境具有更广泛的含 义( 如：不仅包括计算的处境，还包括环境、用户等信息) 和更复杂的特征( 如：处境随任 务、环境、用户而不断变化) 。处境感知计算作为一种崭新的计算模式，经过诸多研究 者的不懈努力正逐步从实验室迈向市场。但如何实现处境感知应用，在理论研究方面还 存在很多不完善的地方：在实践方面，工程人员更是面临巨大的挑战，这些问题阻碍了 处境感知应用的建立和使用。以下几种现状是实现感知处境计算所面临的棘手问题。 ( 1 ) 目前已知c o n t e x t a w a r e 应用中的处境元素数据格式多种多样，如何定义一 种通用的可应用于不同的应用系统的处境元素数据格式，即定义标准的数据格式及协议 是一个亟待解决的问题； ( 2 ) 处境信息常常是从分布的、异构的数据源获得。这些信息往往是异构的。应 用系统常需要各种这样的信息，这需要将他们集成为统一的概念模式。更困难的是在处 境感知计算的环境中，因为小设备性能的不稳定性和移动性，这些数据有时是不一致的， 甚至是矛盾的。如何集成处境数据是将处境感知计算从实验室推向市场必须解决的问 题； ( 3 ) 为了使处境感知系统中各组成部分随时随地可以和系统的数据沟通、接触， 应进行怎样的数据存储也是目前存在的主要问题之一； ( 4 ) 为了能够在多样的应用上提供更具弹性与多样性的查询类型，方便用户搜寻 位置对象数据，处境位置相关对象查询语法需要确定； ( 5 ) 目前无线网络中的安全问题，特别是处境感知系统中应用和数据的安全也是 迫切需要研究和解决的关键问题； ( 6 ) c o n t e x t a w a r e 应用的室内室外自动切换服务，主要解决定位技术的室内与室 外切换问题，这将是c o n t e x t a w a r e 应用未来研究的一个热点，可以采用模糊理论方法 将h a n d o f f 问题很好的解决； ( 7 ) 对于特定应用的处境表达已经比较成熟，但是在处境感知计算的环境中，所 涉及的处境类型很多，适合所有或大部分处境类型的表达方式尚属空白。处境表达的困 难体现在两个方面：1 ) 用户对处境的表达和系统提供的处境之间存在语义的转换和映 射，并且随着用户处境表达越靠近自然语言，这种差距越大；2 ) 系统的各自治组件间， 在处境表达上存在语义的一致性和互操作性等问题。 本文将就处境感知中间件的研究中存在的处境元素数据格式、处境表达和处境学习 第一章绪论 等问题进行研究。以期载在处境表达描述方面和处境学习等方面获得突破。 1 4 本文的内容和主要工作 本文的内容是关于处境感知中间件相关问题的研究，研究的内容主要集中在以下几 个方面：基于6 w 1 h 1 d 描述方法和多代理机制的c o n t e x t - a w a r e 系统架构、如何定义 6 w 1 h 1 d 数据格式和协议的规范、如何使系统有较好的自我学习机制等问题。 本文后面的内容是这样组织的： 第二章提出了一个基于6 w 1 h 1 d 语义描述和多代理机制的c o n t e x t - a w a r e 系统架构， 在系统架构中，本文注重整个系统结构的模块化以及各部分的独立性，以增强系统的可 扩展性。 第三章提出了一个基于6 w 1 h 1 d 的处境信息通用的描述方法。6 w 1 h 1 d 语义结构能够 轻易的构建用户的处境信息，并使传感器、用户和服务可以分别产生和利用该结构的处 境信息，为统一描述处境信息提供了新的方法。 第四章提出了一个基于6 w 1 h 1 d 处境信息的学习机制，该机制是基于用户配置和神 经网络的，尽可能动态更改用户配置以确保存储用户最新的处境信息，从而提高学习结 果的准确度( 正确率) 。 第五章提出了一个基于此描述方法的中间件注册的机制，使此中间件与其它中间件 的数据兼容。同时，还提出采用p r e f e r e n c e 值来解决所提供的服务的冲突问题。 第六章介绍了一个基于6 w 1 h 1 d 描述的处境感知中间件的校园管理信息系统i c s 的 实现。 第七章做出了总结，并指出了未来研究的方向。 第二章基于多代理机制的c o n t e x t - a w a r e 中间件系统架构 第二章基于多代理机制的处境感知中间件系统架构 2 1 基于多代理机制的处境感知中间件系统的基本架构 伴随着计算、通信和内容的相互结合以及计算机微型化、嵌入式的发展趋势，计算 模式正向着以人为中心的处境感知计算( c o n t e x ta w a r ec o m p u t i n g ) 模式发展。在处境 感知计算环境下，计算和通信能力将普遍存在并融入到日常生活环境中，信息空间与物 理空间将实现融合，人们可以随时随地自由访问环境提供的各种信息和服务。在这种环 境下，用户往往想要得到最适用于他们当前处境的信息服务。处境感知计算就是系统可 以根据当前随时变化的环境来提供不同服务的能力。因此，为了方便应用处境感知技术， 已经陆续提出了很多处境感知技术的中间件系统及其应用。 在构建处境感知中间件系统时，越来越多的人开始使用多代理结构使得整个系统便 于扩展、易于管理。在本文的研究中，提供了一种基于多代理机制的处境感知中间件系 统架构。整个架构中包括一个处境收集代理c c a ( c o n t e x tc o l l e c t i n g a g e n t ) ，一个处境 聚合代理c i a ( c o n t e x ti n t e g r a t o ra g e n t ) ，一个处境推理代理c r a ( c o n t e x tr e a s o n i n g a g e n t ) ，一个处境学习代理c l a ( c o n t e x tl e a r n i n ga g e n t ) ，一个访问控制代理a c a ( a c c e s sc o n t r o la g e n t ) 以及一个信息处理代理i p a ( i n f o r m a t i o np r o c e s s i n ga g e n t ) 。应 用到不同的系统中，这些代理所起到的重要性也有所不同。有时，用户认为他们当前正 在使用的系统工作的很好，并且他们不想把它抛弃掉，只想给原来的系统赋予新的处境 感知计算能力或和其他中间件相互兼容。这种架构也同样适用于这种情况。 一个处境感知中间件系统可以根据事件和规则驱动机制来自动收集处境计算环境 中关于用户的各种数据，并且能够自动根据这些数据辨识出用户当前的处境信息。图2 1 显示了基于多代理机制的处境感知中间件系统的基本架构。这个架构包含以下几个部 分：处境收集代理、处境聚合代理，处境推理代理，处境学习代理，访问控制代理以及 信息处理代理。 第二章基于多代理机制的c o n t e x t a w a r e 中间件系统架构 图2 1 基于多代理机制的处境感知中间件系统的基本架构 其中，处境收集代理首先收集有关当前用户的各种事件或规则信息，这信息可以通 过各种不同的设备、代理、传感器和用户得到。例如a p 、g p s 接收器、打印机、家用 电器以及其它一些我们在日常生活中可能用的设备。 处境聚合代理将处境收集代理传来的处境信息以某种规则( 6 w 1 h 1 d 规则) ( 第三 章介绍) 进行聚合以便提供给位于服务器的处境推理代理。 处境推理代理中存在用户配置文件集合和设备配置文件集合，这个用户配置文件集 合定义了对于不同的处境要执行什么样的命令或动作、用户的历史记录、用户设置的规 则和喜好等。设备配置文件集合定义了不同设备的性能参数和具有的功能。处境推理代 理在接收到实时的事件信息和处境学习代理传来的处境信息后，它自动生成相应的命令 或动作并把它发送给访问控制代理。 访问控制代理依靠可以利用的处境信息和可适用的安全策略对处境推理代理传来 的可执行动作或命令进行推理验证，得出y e s 或n o 的访问控制命令。 处境学习代理根据用户访问的用户配置和神经网络技术来生成x m l 格式的处境信 息和t x t 格式的学习结果。生成x m l 格式的处境信息提供给处境推理代理进行后续处理， 生成t x t 格式的学习结果提供给客户端来读取以便节省操作时间和提高效率。 第二章基于多代理机制的c o n t e x t a w a r e 中间件系统架构 信息处理代理把这些命令转换成实际的行动。在某些系统中，这个代理可能非常简 单，它的功能也许只是把一些信息发送到用户界面上。但是在其它的系统中，例如一个 企业的信息系统，这一部分可能非常复杂。 2 2 处境收集代理( c c a ) 处境收集代理c c a 可以根据不同的应用情况来进行配置，可以作为发送组件配置 在移动终端上，也可以配置在一个位置固定的计算机上。一个移动的c 认通常适用于各 种设备相互之间的信息或信号收集。当我们使用一个校园导航系统时该系统可以根 据教学楼中的教室信息，用户当前的位置信息，以及文件信息来帮助我们了解这个教学 楼中的教室信息或发送给其他用户。一个固定的c c a 通常适用于所有的系统都配置在 一个有限的空间内，例如医院、学校、公司大楼内。这个系统往往是一个多用户的系统， 并且一般存在一个网络来连接所有的设备，从而使得使用一个固定的c c a 收集信息成 为可能。 c c a 可以收集处境信息的设备和信息多种多样。在校园导览系统中，我们需要教 室的信息，位置信息和消息信息。在教学楼中，我们可以使用一个校园资源系统来得到 教学楼中的教室信息；我们可以使用一个基于r s s ( 接收信号强度) 的位置算