MANETS中基于选定缓存节点的数据一致性研究

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (23): 93-95.

MANETS中基于选定缓存节点的数据一致性研究

雷向东，熊稳华

中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-08-11 发布日期:2011-08-11

Research of data consistency based on chosen cache nodes in MANETS

LEI Xiangdong，XIONG Wenhua

College of Information Science and Engineering，Central South University，Changsha 410083，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-08-11 Published:2011-08-11

摘要/Abstract

摘要： 移动自组网络（MANETS）是一种具有弱连接性、低带宽、高查询延迟的网络。协缓存技术被广泛用来实现MANETS中数据的高效分发与共享，然而协缓存技术极易引发数据不一致性。为了有效解决现有MANETS中存在的数据不一致性问题，提出一种使用移动窗口来预测选定缓存节点的协缓存算法（Mobile Window Caching Consistency，MWCC）。实验表明，该算法能有效解决MANETS中因协缓存技术带动来的数据不一致性问题，并在很大程度上减少了通信拥塞与查询延迟。

关键词: 移动自组网, 协缓存, 一致性, 移动窗口, 自适应, 可预测

Abstract: Mobile Ad-hoc Networks（MANETS） is a net that has instability，low bandwidth and high query latency.Coordinate cache technique is adopted broadly to achieve high quality data distribution and data share in MANETS.However the coordinate cache technique incurs the data inconsistency frequently.To resolve the problem of data inconsistency in MANETS，the paper proposes a coordinate algorithm that uses mobile window to predict the chosen cache nodes.Simulation results show that MWCC can adaptively resolve the problem of data inconsistency and reduce the cost of data distribution and data share.

Key words: Mobile Ad-hoc Networks（MANETS）, coordinate cache, consistency, mobile window, adaptive, predictable

雷向东，熊稳华. MANETS中基于选定缓存节点的数据一致性研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(23): 93-95.

LEI Xiangdong，XIONG Wenhua. Research of data consistency based on chosen cache nodes in MANETS[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(23): 93-95.

[1]	马珺，王昱皓. 结合自适应更新策略和再检测技术的跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 217-224.
[2]	张松灿，普杰信，司彦娜，孙力帆. 基于种群相似度的自适应改进蚁群算法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 70-77.
[3]	邹杰，李俊. 多策略协方差矩阵学习差分进化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 78-87.
[4]	赵林锁，马瑞强，姜天，宋宝燕，潘一山. 两级回归的流式大数据事件自适应预警方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 88-94.
[5]	卜冠南，刘建华，姜磊，张冬阳. 一种自适应分组的蚁群算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 67-73.
[6]	倪宗军，陈辉，张昀，苏敏，郑秀娟. 自适应去噪的非接触式生理参数检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 153-160.
[7]	张忠民，刘金鑫，席志红. 熵率超像素分割一致性检验视差细化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 204-209.
[8]	陈世明，林子朋，高彦丽，裴惠琴. 自适应耦合权重下的异质群体一致性研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 231-235.
[9]	王芙银，张德生，张晓. 结合鲸鱼优化算法的自适应密度峰值聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 94-102.
[10]	陈明月，刘三阳. 自适应流形学习在故障诊断中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 247-252.
[11]	陈俊丰，郑中团. WKMeans与SMOTE结合的不平衡数据过采样方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 106-112.
[12]	肖振久，孔祥旭，宗佳旭，杨玥莹. 自适应聚焦损失的图像目标检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 185-192.
[13]	张忠林，赵昱，闫光辉. 自然邻居密度极值聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 200-210.
[14]	畅雅雯，赵冬青，单彦虎. 多特征融合和自适应聚合的立体匹配算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 219-225.
[15]	李雅，侯彦东，刘畅. 基于故障程度的自适应优化容错控制[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 295-302.