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延迟容忍网络的连接查询处理

摘要第4-5页
Abstract第5页
引言第9-10页
1 绪论第10-17页
    1.1 引言第10页
    1.2 DTN 的国内外研究现状第10-16页
        1.2.1 网络模型第11-12页
        1.2.2 节点模型第12-13页
        1.2.3 消息转发算法第13-16页
    1.3 本文的研究内容第16页
    1.4 论文结构和章节安排第16-17页
2 查询处理算法第17-27页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 延迟容忍网络的查询处理第18-21页
    2.3 分布式网络的查询处理第21-23页
        2.3.1 基于计划的查询处理第22页
        2.3.2 基于云计算的查询处理第22页
        2.3.3 基于布鲁姆过滤器的查询处理第22-23页
        2.3.4 基于在线的查询处理第23页
    2.4 P2P 网络中的查询处理第23-25页
        2.4.1 结构化 P2P 网络的查询处理第23-24页
        2.4.2 非结构化 P2P 网络的查询处理第24-25页
    2.5 无线传感器网络中的查询处理第25-26页
        2.5.1 连续查询处理第25-26页
        2.5.2 近似查询处理第26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 延迟容忍网络的多连接查询处理第27-47页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 相关研究现状第28-31页
        3.2.1 多连接查询算法第28-29页
        3.2.2 布鲁姆过滤器第29-31页
    3.3 多连接查询算法第31-32页
    3.4 网络模型第32-34页
        3.4.1 网络属性第32页
        3.4.2 节点属性第32-34页
    3.5 消息转发算法第34-39页
        3.5.1 同类型节点之间消息转发第34-35页
        3.5.2 不同类型节点之间消息转发第35-36页
        3.5.3 消息转发算法的改进第36-39页
    3.6 查询反馈第39-40页
    3.7 实验性能分析第40-45页
        3.7.1 实验环境第40-41页
        3.7.2 实验结果以及分析第41-45页
    3.8 本章小结第45-47页
4 基于 GPU 的不确定数据流窗口连接处理第47-60页
    4.1 引言第47-50页
        4.1.1 数据流第47-48页
        4.1.2 GPU 以及 CUDA第48-50页
    4.2 窗口连接算法第50-53页
        4.2.1 相关概念定义第50-53页
    4.3 GPU 实现第53-55页
        4.3.1 GPU 线程设计第53-54页
        4.3.2 具体实现第54-55页
    4.4 实验性能分析第55-58页
        4.4.1 与其他软硬件结合算法的比较第55-56页
        4.4.2 与软件算法的比较第56-58页
    4.5 本章小结第58-60页
5 总结与展望第60-62页
    5.1 研究成果总结第60页
    5.2 未来工作展望第60-62页
参考文献第62-67页
在学研究成果第67-68页
致谢第68页

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