信息分发（精选9篇）
信息分发 篇1
一、引言
指控信息系统的软件体系结构的发展主要经历了集中式、C/S (客户/服务器模式) 、三层体系结构、多层体系结构、分布对象、基于构件的体系结构等多种技术体制, 现有的指控信息系统中大多已经采用C/S技术体制, 在C/S体制中客户端和服务器端接口都是依赖于实现的, 即通过预先定义的协议进行通讯, 从而造成其软件的脆弱性, 适应外部需求变化的能力较弱。随着信息装备不断发展, 信息收集、处理能力不断提升, 战场信息种类日益增加, 同时, 由于各军兵种信息系统发展的不平衡以及信息系统的多样性, 战场信息格式呈现出多标准、多协议的局面, 造成未来网络中心战的信息壁垒, 因此迫切需要一套完善的架构方法, 以适应军事业务需求的变化, 实现系统灵活重组、快速部署和集成。这种架构方法称之为面向服务的体系架构 (Service Oriented Architecture, SOA) 。本文的第二部分简单介绍面向服务体系架构的基本概念和主要特点;第三部分将结合工程实践, 介绍某系统中运用面向服务架构实现信息分发的功能。
二、面向服务的体系架构概述
SOA的核心是“服务”, 即“服务提供者完成一组工作, 为服务使用者交付所需的最终结果”[1]。SOA基于三种角色 (服务提供者、服务注册中心和服务请求者) 通过三种操作 (发布、查找和绑定操作) 完成它们之间的交互。一般情况下, 服务提供者需要对服务进行一定的描述, 并把服务描述发布到服务注册中心。服务请求者通过查找操作从服务注册中心检索服务描述, 然后使用服务描述与服务提供者进行绑定并调用服务实现或同它交互。图1描述了这些操作、提供操作的角色及它们之间的交互。
SOA通过一系列规范将应用服务的描述进行标准化, 基于这些规范进行描述的应用服务能够独立于软件开发语言、操作系统和网络平台进行相互调用, 这使得构建在这样系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互[2]。松耦合系统具有极大的灵活性, 使客户系统总能使用当前最好的服务, 一旦某个服务出现故障或失败时, 可动态甚至是在不中断系统运行的情况下替换为另一个服务;当组成整个应用程序的某些服务的内部结构和实体逐渐发生变化时, 它能够继续存在[3]。这样就完全可以在服务请求模块不知不觉的情况下, 有不同的数据源来满足这个服务请求。另一方面, 新的数据源也可以去响应其它服务请求者提出的类似请求。总之, 采用面向服务的体系结构可以克服C/S技术体制的脆弱性, 提高系统的可连接性和协作性, 使系统具有良好的伸缩性和灵活性。
三、在工程中的应用
3.1基于C/S模式的信息分发。某区域信息组网系统要求具备信息分发的功能, 即用户通过系统认证成为合法用户, 然后自主进行定制, 系统采用按需、透明方式向用户提供信息, 实现“用户按需定制、系统自动分发”的功能。以前, 工程中采用的是基于C/S模式的信息分发, 即用户登录某一特定系统进行定制, 该系统为用户提供所需的信息。随着“以平台为中心”向“以网络为中心”的不断转变, 各区域组网系统将组成大区域组网系统。大区域组网系统将能够提供信息分发功能的各分系统或主机作为一个信息服务节点, 如果仍然采用现有的C/S模式, 将存在以下问题:
(1) 用户信息无法统一管理。受体制影响, 为落实责任, 信息服务节点独立管理各自的保障用户, 没有建立信息保障服务体系概念, 同一用户信息在大区域范围内得不到统一管理, 需要重复注册。
(2) 不能实现大区域统一定制, 用户需多点进行定制。受信息处理节点责任区域的制约, 用户在信息节点获取保障信息时, 不能满足跨区域遂行任务的需求, 用户需登录到不同的信息服务节点进行多次定制。
(3) 信息保障组织不灵活、信息服务不连续。目前系统受保障关系的影响, 信息用户和服务节点间维持着既定的保障关系, 不可随意动态调整, 当信息服务节点发生故障时, 用户必须得重新登录到其它节点进行定制, 造成对应的保障用户无法连续获取信息。
(4) 资源分配不合理、服务资源利用率低。信息服务资源是零散的、孤立的, 没有被统一地管理和调度, 没有形成体系化的服务能力。有些服务资源负载过高, 而有的服务资源非常空闲。有些服务节点负载过高, 有些服务节点没有负载。
针对以上原因, 迫切需要运用面向服务体系架构的思想, 来对大区域系统的信息分发软件进行重新设计。
3.2分布式信息服务体系。以信息栅格为基础, 可以做到节点间的关系扁平、组合随意、编成灵活、指挥高效、连接冗余、容灾抗毁, 提供全维一体化的态势信息共享支持[4], 层次化的、分布式的信息分发体系应运而生。
3.2.1软件架构。整个分布式信息服务体系的软件架构, 是由多个服务组成, 这些服务部署于服务管理中介和服务节点。图2表示了分布式信息服务体系的软件组成图。
核心层和运行支撑层是底层的硬件基础, 服务集成框架为服务提供者和服务调用者提供开发、集成、运行环境。
服务管理中介是核心服务层, 包含以下服务: (1) 用户管理服务:主要提供用户管理、用户权限分配等功能; (2) 资源注册服务:主要提供资源的登记、查找、维护等功能; (3) 资源发现服务:为各类资源的用户 (包括系统最终用户和系统开发者) 提供查询相关资源的接口, 使用户能够快速、准确的搜索到想要的信息; (4) 资源监视服务:主要负责对已提交的任务进行管理, 任务监视服务需要监视执行每个任务的服务节点的状态, 当发现服务节点出现故障时, 需要将分配给该服务节点的请求重新分配给其它可用服务节点; (5) 用户定制代理服务 (或门户服务) :提供了供用户进行操作的浏览接口, 这个服务不是面向开发人员的, 而是面向系统使用者的; (6) 信息定制服务:主要提供信息定制功能, 接收用户定制请求, 根据请求所需的资源, 分配到一个或多个服务节点进行服务。
信息分发服务是最终提供信息的服务节点, 可向用户提供所有按要求定制的服务。信息分发服务不直接接收用户的定制请求, 而是接收信息分发调度服务向其分配的服务请求, 然后向用户系统输出信息。孤立的信息分发服务不能形成完整的分布式信息分发体系, 它必须在信息分发调度服务的统一组织和管理下, 才能加入整个分发体系中, 与其它成员共同协作, 提供更加可靠和连续的信息服务。信息分发调度服务将零散的信息分发服务单元组织在一起, 统一管理和调度, 形成信息分发池, 实现资源的合理分配、动态调整, 由此提升信息分发服务整体效能。
3.2.2特点。分布式信息服务体系与以前的信息分发软件相比较, 具有以下几个鲜明的特点:服务分布式:一个用户请求能同时驱动多个资源工作, 同时连接到多个服务节点上, 由多个服务节点同时对一个客户请求进行信息服务。服务透明化:用户发出请求后无需关心信息服务的提供者是谁, 调度服务会根据资源分配原则, 调度合适的服务节点为其进行服务。服务连续化:中介要对所有服务节点进行监控, 当发现某个服务节点失效时, 需立即将该服务节点所担负的任务重新分配到其它服务节点。服务克隆化:在网格环境下, 用户系统也可以为其它用户请求进行服务, 服务的提供者和请求者界限不明显。服务和被服务是相对的, 同时也是分层的。这种方式如细胞克隆一样, 使得整个信息服务的计算能力将无限提升, 在理想情况下, 系统增加信息用户, 不但没有占用系统的计算资源, 反而在提升系统的计算资源。
由此3.1节中提到的问题均可以得到很好解决: (1) 用户信息统一管理。在大区域范围内, 用户信息只需注册一次, 无需重复注册, 实现一点注册大区域访问。 (2) 信息信息统一定制。在大区域范围内, 用户只需进行一次定制, 便可获取大区域态势, 无需多点定制, 实现一点定制大区域服务。 (3) 信息服务扁平化。信息服务关系不再受限于行政保障关系, 在权限允许范围内, 任何服务节点可以为任何用户提供服务。对用户系统而言, 整个组网系统是一个整体, 不是分散的、孤立的。 (4) 服务资源合理分配。信息服务关系不再由人工指定, 而是由调度软件进行统一管理和分配, 充分利用各个信息服务资源, 实现负载均衡、故障接替、服务连续。
四、结论
本文简要介绍了面向服务的体系架构, 并且基于SOA重新设计了面向服务的分布式信息服务软件。该软件已在某大区域信息组网系统中使用两年多, 常态化的为近百个用户按需分发信息, 系统稳定, 信息连续, 受到了用户单位的一致好评。
摘要：栅格技术在军事领域的应用是大势所趋, 基于面向服务架构的系统可以与基于栅格的系统无缝接合。本文介绍SOA的基本概念、特点及软件架构;并且结合工程实践, 对基于SOA的分布式信息服务体系作一些探讨。
关键词：面向服务体系架构,服务,信息分发,服务节点
参考文献
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[3]李君灵, 等.综合电子信息系统面向服务的软件体系结构[J].系统工程, 2008.
[4]郭定荣, 谈鹏程.指挥信息系统平台服务化及其影响[J].指挥信息系统与技术, 2012, 1 (6) .
信息分发 篇2
我们在分发课本的时候，就看到一些本子堆放在那里，根据需要的迫切程度，分发完了三个年级的书之后就是分发三个年级的本子了。课本是义务教育教科书，只要是登记在册的人就有，作业本可就不同了，需要学生上交15元的费用。我们还是按照分数的数目分发到班级的.。下列是各年级的本子数目。
七年级每位学生有笔记本6个，语文作业3个，数学作业3个，英语作业3个，作文本2个，图画本1个，软皮本1，个日记1个，书法1个，总共每人是19个本子。其中七年级一班50人，七年级二班49人，七年级三班48人，七年级四班50人，七年级五班50人，七年级六班49人。这是当时新入校学生分班时的人数。我们在分书的时候学校还没有分出班来，只好照着每个班48人先分着，当我们分完了，学生的班级也分出来了，我们只好让那些人数多了的班级前来追要课本了。也有的班级，分到了学生，可是学生又没来报到，这样就出现了多分的现象。
现在看来实有人数一班49人，二班49人，三班48人，四班50人，五班50人，六班49人
初二的班级人数已经来了，我们按照笔记本6个，语文3个，数学2个，物理1个，英语2个，作文2个，图画1个，软皮1个，日记个，书法1个。八年级一班50人，八年级二班49人，八年级三班49人，八年级四班50人，八年级五班50人，八年级六班50人，初二的学生是在学校有一年历史的了，这学期并没有分班，还是原来的班级，不同的是出现了学生流动情况，有的转入，有的转出，我们还是按照这个人数分的。
实有人数一班50人，二班49人，三班49人，四班50人，五班48人，六班50人。
信息分发 篇3
针对这些问题,文中提出基于栅格和P2P网络分发拓扑结构下,各类异构系统通过松耦合方式接入情报部门统一的信息分发系统,集中发布和订阅获取打击目标所需的各类信息。该分发系统将加入订阅的信息节点以集中式结构化网络拓扑分布式哈希表技术方式接入,使用OWL-S语言对获取的多源目标信息进行语义分类描述和本体建模,通过多Agent协同对订阅需求进行兴趣识别、语义推理和信息匹配,过滤冗余信息并判断订阅的时效性,自主将有共同兴趣订阅的主题内容在逻辑上划分为节点群,一个节点群内部以P2P方式,通过KAD最佳路网络由算法进行路由选择并判断负载均衡,必要时可根据网络拥堵情况进行分包传输,以满足大规模订阅需求的同步快速分发。
1 基于语义栅格的信息分发技术
1.1 现有信息收发机制
在异构信息系统之间进行的信息交换,由于受到技术体制、数据格式及传输模式不同带来的集成困难,使得重新开发代价较大。为此,通常采用数据分发技术来实现信息的交换,其需要及时准确地将情报信息发送给使用人员,强调分发的快速、准确。但是快速数据分发系统的构建受以下制约:
在网络架构方面,传统的网络结构不利于信息的分发与共享,形成众多的“信息孤岛”,即在战场环境中存在多个孤立的信息源,彼此之间沟通不畅,无法满足对信息获取与分发要求。而在现代战争中,图形、图像、视频流信息会成为发展的主流,这将使传统网络的传输能力面临更大地挑战。
在信息共享格式方面,由于异构信息系统间信息的格式不同,数据存储方式不同,并且不能进行互操作。所以,信息生成者不能以用户所希望的格式向其提供易于使用的信息,同时,也限制了使用人员对关键信息的获取[1]。
在信息订阅与分发模式方面,通常的信息订阅与分发主要是在订阅终端上安装所需的服务软件,而由于运动目标信息的多源性,为此需要安装多种订阅服务软件,缺乏统一的订阅分发中心,以便一个平台完成多种订阅服务,尽量提高订阅分发和多源数据融合的效率。
在信息订阅分发的效率方面,运动目标的信息是实时变化的,需要在有限的打击时间和数据处理容量条件下,根据作战需要和订阅需求在时效性和兴趣度上进行智能判断,剔除冗余数据,将最需要的信息准确高效分发。
在动态重组与抗毁重组方面,通常的信息订阅与分发采用的网络结构是C/S方式,此方式在设置上拥有强大处理能力和大带宽的高性能计算机,配合高档的服务器软件,再将大量的数据集中存放在上面。而应用端PC要安装多样化的服务软件。这并不利于应用作战端损毁后的重组应用,必须在应用端安装统一的订阅分发系统,减少服务软件的安装数量,一个平台完成多种订阅接收信息服务。
1.2 基于OWL-S语义栅格的信息分发技术
(1)基于信息栅格架构的信息订阅分发中心。
订阅节点和发布节点通过统一的信息订阅分发中心提交订阅请求和发布信息,并将其传送给OWL-S处理器。由于发布节点与订阅节点的地理位置分散,通常为异构系统,因此在接入方式、数据传输格式和通信机制上采用松耦合的信息栅格架构。信息栅格订制了统一的开放式API函数以便订阅节点能够接入获取分发数据,使用UDDI信息资源注册中心提供各情报部门获取的信息发布和查询API来实现信息发布、发现和使用。发布API支持信息的发布和更新操作,使发布节点可在UDDI信息资源注册中心发布和更新信息。查询API支持订阅节点对注册信息特征的查询操作[2]。信息栅格体系架构中还使用了WSDL和SOAP技术提供描述发布节点信息服务的统一方法以及调用目标信息资源的方法。所有订阅分发数据均以XML数据格式流转于分发系统和订阅节点之间。这些技术使发布和订阅双方的交互不受编程方式、数据存储方式及传输模式的影响,使异构系统可以接入分发系统进行数据的访问与交换。在对UDDI的查询匹配过程中,由于发布节点与订阅节点地理位置分散,则对订阅请求引入请求代理(Agent),请求Agent在网络中移动,并把负载信息、通讯量和任务执行序列等信息作为负载平衡、通讯调整、任务调度等的参考依据,根据这些数据为用户寻找OWL-S处理器,并向其传递查询信息,这将较大改善系统的性能和智能化水平。在系统环境中,利用IBM的Aglet生成移动Agent,方法简便。其通信机制以及移动性定义及封装较为严密,Agent无需统一的调度。由用户创建的Agent可以异步在不同计算节点运行,任务完成后将结果传送给用户。
在完成相关订阅请求的匹配推理后采用数据XML序列化及异步socket发送的分包算法实现大容量信息的分包传输。
(2)在基于信息栅格的分发系统基本架构的基础上,对信息发布、订阅以及UDDI进行了语义化的改进。
由于运动目标信息来自于多源,为实现基于订阅需求的匹配,需要提取信息特征并对信息进行分类。实现的方法在于对发布节点提供的信息特征进行语义的精准描述,并指定其特征所引用的本体概念,还要对订阅请求进行语义化的描述。利用本体建模方法所建立的领域本体作为本体概念库,同时使用OWL-S语言建立分类信息特征本体,这为订阅需求的语义推理和匹配提供了必要信息。因此需要对UDDI信息资源注册中心的注册数据结构进行改造,使其支持发布信息特征的语义精准描述。为解决该问题,所有分类信息需以语义描述的本体映射到UDDI中的tModel类型关键字。设计OWL-S/UDDI转换器来实现OWL-S Profile实例与UDDI注册信息特征的转换功能。同时为了实现对订阅请求以及发布信息特征的抽取,构造一个OWL-S处理器,用于提取订阅请求及发布信息的特征,并进行语义的精准描述,以便于信息的快速分类注册存放以及后续的兴趣匹配[2]。
(3)信息分发的前提是实现订阅请求与发布信息特征的兴趣识别、信息匹配和语义推理,从而过滤冗余信息并判断订阅的时效性。
实现基于订阅兴趣的匹配关键是设计一种有效的语义匹配算法,使用该匹配算法可提高信息匹配的性能。文中给出一种以基于订阅兴趣信息分类功能的语义匹配算法,同时引入量化的思想来标明订阅兴趣与发布信息的匹配程度,从而快速划分共同订阅兴趣以及所对应的发布信息的关联度。在完成信息匹配后,可依据量化的匹配程度,进一步进行基于订阅兴趣的语义推理,将后续最感兴趣并经常性订阅的信息领域进行记录并主动将信息推送至订阅节点,同时过滤不感兴趣的冗余信息以降低网络分发数据量。
(4)在分发过程中,依照上述基于订阅兴趣的语义推理,系统自主将有共同兴趣订阅的主题内容在逻辑上划分为节点群,一个节点群内部以P2P方式进行数据分发,通过KAD最佳路由算法进行路由选择并判断负载均衡。
通过语义推理把兴趣相近的节点按照规则组织到一个虚拟节点群中,因此数据的转发不再单纯地依靠地址或是概率,而是根据数据的内容动态的选择转发目标,使其较快地到达相应的节点群中。节点群是为所有订阅中的属性构建的多个属性拓扑,其中每个属性拓扑对应一个订阅属性,每个属性拓扑被组织成一棵分布式的平衡二叉树结构[3]。节点群聚集了对同一个属性感兴趣的节点,使得数据按照属性能够并行的在不同的节点群中以P2P方式进行分发,通过一个平衡的二叉树结构,单个属性的匹配过程得以分布到网络上的不同节点群,使得不同数据的相同属性只需在节点群中匹配一次[3],分发数据在节点群中进行缓存,再通过KAD最佳路由算法在同一节点群中进行路由选择后的寻径和并行转发,同时节点的负载也能够均衡的分布。
1.3 关键技术
(1)基于松耦合的信息栅格架构对接入的订阅节点和发布节点进行接入方式、数据传输格式和通信机制方面统一描述的技术。
传统的信息分发系统采用点对点订制分发模式,要什么信息就装什么软件,而由于运动目标信息的多源性,为此需安装多种订阅服务软件,缺乏统一的订阅分发中心。可采用基于松耦合的信息栅格架构对接入的订阅节点和发布节点进行接入方式、数据传输格式和通信机制方面统一描述,这样,不同来源情报信息发布和订阅统一在信息栅格架构上以异构系统的方式接入信息订阅分发中心,改变了以往订阅信息需在订阅终端上点对点安装所需的信息服务软件,以便一个平台完成多种订阅服务,可以尽量提高订阅分发和多源数据融合的效率。
(2)基于OWL-S语言在UDDI中对订阅要求和发布信息进行本体建模和语义化的改进技术。
OWL-S语言是一种较为成熟并公开标准的语义Web转换描述语言,应用其给出的方法可以提取发布及订阅信息特征并对其进行语义的精准描述,并指定其特征所引用的本体概念,对信息进行分类,以便于信息的快速分类注册以及后续的兴趣匹配。
(3)基于订阅兴趣信息分类功能的语义匹配算法。
该算法思想主要是将语义描述的订阅请求特征与UDDI中注册的经过语义描述的发布信息分类进行匹配,以判断其兴趣特征的领域划分;在锁定UDDI的分类领域后,对订阅请求与发布信息特征再次进行精准匹配,由于其都经过了语义的描述改造,匹配的精准程度大大增加;最后将量化的匹配度作为阀值,返回匹配结果。
(4)基于P2P分发模式和平衡负载的KAD信息分发路由算法。
使用一种结构化路由算法KAD,该算法是一种分布式搜索算法,在分布式搜索算法中,搜索命令沿节点连续进行传递,根据策略选择消息的发送对象,邻居收到消息后,首先检索本地数据是否匹配,将匹配成功的消息沿原路回传到初始节点;同时,选择合适的邻居继续扩散消息,搜索跳度由TTL计数器控制。
(5)基于序列化XML及异步socket分包算法的信息的实时传输技术。
各信息系统间主要的通信手段包括有线和无线等,传输协议和带宽不尽相同。目前使用的信息传输服务在面对大数据量的卫星信息在不同传输介质中传输经常会出现丢包现象。拟采用数据XML序列化及异步socket发送的分包算法实现信息的实时传输、推送至订阅节点。
采用数据XML及数据包分段的技术,使得信息作为通用信息可以在不同信息系统间实现传输。首先将需交互的数据写入XML文件中去,然后将XML文件依照通用传输标准进行数据分包并传输,最后由接受系统获取数据包、合成文件并读入交互数据信息。由于XML文件的规范性,在一定程度上缩短了系统读取交互数据信息的时间,提高了系统运行效率。
2 系统设计
系统结构组成如图1所示。
(1)基于信息栅格架构的信息订阅分发中心:
订阅节点通过统一的信息订阅分发中心提交订阅信息,并将其传送给OWL-S处理器。由于发布节点与订阅节点的地理位置分散,通常为异构系统,因此在接入方式、数据传输格式和总体结构上采用松耦合的信息栅格架构,并对订阅请求引入请求代理(Agent)。在完成相关订阅请求的匹配推理后,采用数据XML序列化及异步socket发送的分包算法实现大容量信息的分包传输。
(2)OWL-S处理器:
可接受订阅节点通过请求Agent传递的订阅信息,也可将发布节点的发布信息特征转换成OWL-S描述以实现对订阅请求以及发布信息特征的抽取。该模块从订阅信息中抽取出满足其需求的功能信息,并形成标准、无语义冲突的查询描述,该订阅信息描述在形式上与本体的Profile相同,有利于简化匹配处理过程,从而提高信息发现效率;而对于发布节点来说,可根据领域本体对发布信息特征进行OWL-S描述转换,产生包含OWL-S Profile、Process Model及Grounding的发布分类信息本体[4]。
(3)OWL-S/UDDI转换器:
发布节点发布信息时,需向UDDI信息资源注册中心注册发布信息特征,通过该转换器可以把OWL-S处理器产生的OWL-S Profile实例转化为UDDI注册信息,并用原有的发布接口进行信息发布[4]。
(4)UDDI信息资源注册中心:
用来接收发布节点的发布信息特征描述注册参数,同时建立领域分类以区分分类信息。
(5)OWL-S匹配引擎:
主要包括语义推理机、匹配引擎、领域本体库和发布分类信息本体库部分。
1)匹配器。
通过基于订阅兴趣信息分类功能的语义匹配算法,对订阅请求和发布信息特征进行匹配,并按照量化匹配度给出排序。
2)OWL-S推理机。
在完成信息匹配后,可依据量化的匹配程度,进一步进行基于订阅兴趣的语义推理,将后续最感兴趣并经常性订阅的信息领域进行记录并主动将信息推送至订阅节点,同时过滤了不感兴趣的冗余信息以降低网络分发数据量。
3)领域本体库。
存储卫星信息、雷达信息及无人机监测信息的遥测图像、参数等领域内的知识库、知识关系。
4)分类信息本体库。
其可以精确描述发布及订阅信息特征的相关要素及相互关系,并进行各层面的语义描述。
(6)节点群自组织P2P分发模块。
其包括经过推理机所记录的共同兴趣领域分类对订阅节点进行逻辑上的节点群划分,将匹配器匹配的满足兴趣的信息推送至节点群中进行缓存,同时按照KAD算法进行负载判断、路由选择,然后并行转发,直至收到所有接收该信息的订阅节点的回执,完成分发过程。
3 结束语
文中以武器系统打击运动目标时,对海量多源多类信息的实时需求为牵引,通过对现有目标订阅、发布和分发技术体制的综合分析,在体系结构、信息的语义化处理与描述形式、语义匹配算法与推理机制、路由算法等方面进行探索性研究,突破基于栅格和P2P网络分发拓扑结构下的异构系统连接技术、信息资源中心的语义化处理与分级语义匹配技术、大规模订阅需求的同步快速分发技术,设计实现一种基于OWL-S语义栅格的运动目标信息快速分发演示验证系统,为新一代信息分发机制提供技术支持,满足武器系统对多源信息的快速获取和订制需求。
摘要：运动目标的跟踪打击需要情报部门实时接收多源信息,同时目标信息的订阅部门也需要在有限时间内从情报部门订阅并快速获取此类信息。这些信息包括实时变化的遥感图像、坐标位置等各类参数数据,数据量大、分类繁多,而各类信息的使用部门所应用的系统技术体制、数据格式及传输方式也不尽相同。文中提出一种基于栅格和P2P网络分发拓扑结构下,设立情报部门统一的信息分发系统,使用OWL-S语言对获取的多源目标信息进行语义分类描述和本体建模,通过多Agent协同进行兴趣识别、语义推理和信息匹配过滤,最终通过判断负载均衡进行路由选择,以满足大规模订阅需求的信息同步分发。
关键词：OWL-S,栅格,多Agent语义推理,KAD路由算法,负载均衡,信息分发
参考文献
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[4]郑德.基于语义的Web服务发现与匹配的研究[D].武汉:武汉理工大学,2007.
信息分发 篇4
——暨使用分发原则
《2014深圳中考指南》是由邦德教科院组织编写出品的，用于指导深圳初三学生了解深圳各项中考政策，了解深圳高中学校，指导学生填报中考志愿，树立合理的中考理想。由于此书对于中考考生具有重要的现实指导意义，因此，自2012年发布以来，一直受到学生和家长的广泛关注和欢迎。
《2014深圳中考指南》将于本周送达各分校，为了更好的服务考生及家长，同时杜绝浪费，物尽其用，现将使用分发原则公布如下：
一：各部门数量。
具体请看附表。
二：前台摆放少量供取阅。
请各部门前台拿出5本——10本摆放在前台展示区，供家长学生现场取阅，但是不得带走。
三：20元一本，有偿提供。
学生及家长如果需要《2014深圳中考指南》，需要购买，20元一本，由前台开收据，收费项目为“资料费”。
四：时间节点。
2014年4月30日之前，各部门需要按照有偿提供原则提供，4月30日之后，教科院会统计各部门剩余数量，统一安排处理。
五：配合部门。
请客服部门将以上原则信息通知下达给各部门班主任们，谢谢！辛苦了！
教科院
科学数据打包与分发技术 篇5
非常著名的安装程序制作工具, 它提供脚本编辑方式及众多应有尽有的安装选项, 堪比专业级的安装程序制作软件。Wise支持创建一个独立的可执行文件以便于在线发布程序, 也能够支持多磁盘, 并且支持网上 (HTTP和FTP方式) 分发, 支持调用外部DLL、EXE等, 灵活的脚本控制, 根据多年数据打包的经验, 较之其他类型的软件, 它具有体积小, 安装使用方便, 打包分发安全可靠。以下简称Wise902。
2 数据和软件准备
2.1 数据准备
生态数据 (ecological data) 以反映生态信息的属性为测量指标而测得的数据。生态数据是以植被数量分析为基础的各类信息, 一般包括两大类型:
一类是反映群落组成、结构关系的植物区系组成数据, 这些数据是反映群落成员特征的一些定量和定性的属性数据, 即数量数据和二元数据。
另一类是群落的环境组成数据, 包括各种环境因子的测量指标。
所以, 生态数据涉及不少类型的数据, 在本例中有遥感数据、空间地理数据、视频文件、录音文件, 调查表格和其他研究资料等。逐一将它们准备好放置在相应的计算机磁盘中备用。
2.2 工具软件
安装后的Wise902提供了Installation Expert和Script Editor两种控制打包程序的方式。推荐读者使用Installation Expert模式, 它是一种向导的模式, 以这种模式为主, 在向导模式的引领下能够更快更好完成一个复杂的数据打包任务。Script Editor模式是基于脚本, 脚本语法有点像Basic语言。可以在某些特殊的数据使用时再应用它 (例子中分发安装后执行外部程序部分有介绍) , 它左边有一个列表专门提供可以供调用的脚本语句, 需要时选择调用。
3 数据打包
数据打包即数据和应用装配过程, 这个过程在Wise902中变得相当容易。下面就来实现这类数据的打包实践。
3.1 建立工程文件和设置
启动Wise902后, 新建一个工程文件, 命名为:“科学数据.WSE.”, 并在“安装标题中”填入:“生态环境数据的打包与分发”, “默认目录”一栏填入:“生态数据”, 将“默认目录放置在‘Programming Files’的目录下”勾选。如图1所示。
3.2 添加组件和命名
Wise902提供数据打包的分组打包功能, 利用该组件功能在使用时可以将数据分不同类型进行分装, 方便将不同类型的数据源进行打包和管理。在本例中, 所有生态数据按照实际所需, 分为基础数据、专题数据、气象数据、地理空间、遥感、群落样地、群落样方、社会经济、生态计算 (外部计算程序) 以及相关的环境录像和音频数据等, 共11种数据类型。它们将通过Wise Installation的组件装配功能创建对应的数据类型名称。具体步骤如下:在方案定义部分点击“组件”按钮, 之后, 在弹出的组件对话框中再点击“添加”按钮, 在弹出的组件详情对话框中, 填入相应组件名称, 并勾选“默认安装组件 (I) ”选项即可, 如图2所示。重复此步骤, 逐一将上述11个数据类型组件添加完毕, 形成了数据包所有数据栏目, 以便稍后所有生态数据分装进来。
3.3 数据源文件加入
Wise902提供将现有磁盘中的数据文件加入到当前工程应用中来。步骤如下:在安装程序详细资料页面中选择点击“文件”, 弹出文件选择, 并加入对话框, 通过它可以按照所创建的数据分装组件一一地将已经准备好数据添加到包中来, 本例中将1号样地所涉及到11类数据文件全部按要求加到了工程里面, 如图3所示。
(需要注意的在添加目录区操作时, 新建目录和添加文件最好添加一个目录就将所要文件添加进来, 否则Wise902系统会出错, 其他版本有无问题暂不知道)
3.4 添加快捷方式
由于本例中有计算程序, 可以使用专家模式的快捷方式页来向目标电脑上的桌面和开始菜单上添加快捷方式。要在安装过程中添加快捷方式:
(1) 点击“快捷方式”, 弹出快捷方式, 填入相应的内容, 然后单击“添加”按钮, 如图4所示。
(2) 从安装对话框中选择文件, 在左边选择包含你想要与之关联的文件类型的程序文件的目录, 在右边选择要关联的快捷方式的文件。
(3) 点击“确定”, 然后在快捷方式的详细资料对话框中编辑快捷方式的详细信息。
3.5 添加注册表键和键值
作为一个专业安装包有时候需要想Windows注册表添加相应的包特征信息, 可以使用专家模式的注册表页来制定要在目标计算机上添加或编辑的注册表项。上面的两个列表框显示了本地计算机上的注册表键和键值。下面的两个列表框显示将要在目标计算机上添加的键和键值, 如图5所示。
“添加键”按钮可以复制一个完整的注册表键, “添加值”按钮可以复制键值, “新建”按钮可以通过导入一个注册表文件来创建一个新的注册表项。
要添加一个注册表项:
(1) 在下面左侧的列表框中单击选择想要添加的键值。
(2) 单击“新建”按钮然后从下拉列表中选择相应的键。
(3) 在这册表项设置对话框中配置注册表值。按F1启动帮助。
3.6 添加关联文件
生态数据中有的要用某一类程序才能打开, 在专家模式下使用关联文件页可以配置关联一个文件的应用程序用来打开这个类型的文件。要为一个文件类型配置一个关联程序:
(1) 在关联文件页, 单击“添加”按钮, 弹出文件选择对话框, 如图6所示。
(2) 从安装对话话框中选择文件, 在左侧选择包含要关联的文件类型的可执行文件的目录, 右侧为要关联的文件。
(3) 在对话框的底部, 数据3个字符的扩展名来标识关联的文件类型。
(4) 单击“确定”。
要编辑一个文件关联的设置, 双击文件关联页中的项目即可。
3.7 指定系统配置需求
通过专家模式中的“系统配置需求”页, 可以指定安装程序运行的最低软硬件需求, 同时可以设置如果目标电脑的不满足最低需求时出现的警告信息。
这里有一个例子用来制定在Windows XP下安装程序最低的操作系统需求。
(1) 在目标系统需求页, 双击“Windows NT版本”, 弹出配置对话框, 如图7所示。
(2) 在最低系统需求对话框中找到Windows版本下拉列表, 选择Windows XP。
(3) 从“类型”下拉列表中选择“建议”或者“必需”。如果选择的是“必需”, 而目标系统不满足系统, 则安装程序将终止安装。
(4) 为消息对话框输入标题和内容, 如果目标电脑低于Windows XP或更高的操作系统, 那么会弹出这个消息对话框。
(5) 单击“确定”。
3.8 选择安装对话框
通过点击在专家模式用户界面页面的“对话框”项, 选择合适的安装时出现的对话框界面, 可以指定在安装期间出现的对话框样式。要查看选择的对话框样式, 可以勾选某个对话框然后双击样式名字, 并即将打开自定义对话框编辑器。
下面是如何添加一个“自述”对话框的例子:
(1) 在对话框页, 标记“自述文件”选择框并双击。如图8所示。
(2) 在路径名称区, 输入要使用的自述文本文件的路径名称。
(3) 需要修改对话框样式可点击“编辑”按钮进行。
3.9 BDE配置
本实例中生态计算程序设计部分数据库文件的使用, 所以需要针对它们完成数据库引擎BDE的设置, 通过点击在专家模式中“BDE Runtime”页, 弹出数据库引擎配置对话框, 如图9所示。要实现BDE配置:
(1) 在BDE安装类型 (P) 处, 选择部分BDE 32安装选项。
(2) 在BDE 32子集页处, 勾选SQL, Paradox和DBASE选项。
(3) 如需要添加本机中的BDE别名, 点击“添加”按钮。
3.1 0 安装密码
从数据安全的角度, 有必要给所形成的安装包设置权限。Wise 902提供了这一功能, 在安装选项页面, 选择并点击密码弹出密码设计对话框, 如图10所示。要实现安装密码的设置:
(1) 选择在“所有安装程序使用单一密码”, 并设置所需要的密码内容。
(2) 如果需要类似专业软件安装系列号, 选择“使用个别的序列号作为密码”设置。
3.1 1 分发安装后执行外部程序
有时候当数据包安装在目标计算机后, 需要执行某个外部应用程序, 本实例中就是设计当安装包安装解压后自动执行包中的生态计算程序 (calc.exe) 。
(1) 在用户界面页面的安装对话框中, 勾选“安装选项”对话框, 使这一界面在安装过程中出现以便选择“安装完成后开始执行程序”, 一旦选择了此项, 系统将自动执行设置好的外部可执行文件, 如图11所示。
(2) 通过双击在脚本编辑器页面的“执行程序”项, 在弹出的执行程序设置的对话框界中进行程序文件浏览和选定, 可以选择任何打入包中程序文件, 同时脚本部分内容也将自行加入或更新, 即增加了新的脚本内容:
Rem在这里设定退出安装要运行的程序:
如图12所示。
至此, 数据的打包和设置已经结束, 需要将该数据包工程文件 (科学数据打包与分发.wse) 保存。
4 数据分发
数据分发与数据打包过程基本相反, 是将所装配的数据和应用程序分装到不同的介质上, 并通过安装程序将包中所有数据和程序按打包时的要求部署到目标计算机中。
4.1 分发介质
介质指存放数据包的物理设备, 在Wise 902中介质可以是多种类型的, 分发前可以进行选择。要实现安装包分发介质的选择, 通过点击在专家模式编译选项页面的“介质”项实现, 如图13所示。
(1) 单一文件安装程序:创建一个独立的磁盘文件, 该文件与工程文件同名。
(2) 基于介质的安装程序:该选项将数据包的内容分割为适合的介质类型文件, 有多个文件组成 (*.W0x, x>2) , 保证数据能够存放到相应介质中。
4.2 编译安装程序
一旦完成了创建或修改一个安装程序, 可以通过位于主窗口右下方的编译, 测试和运行按钮来进行调试。
(1) 点击“编译”, 编译所创建的安装程序, 在工程文件位置生成可执行安装包程序, 如本例的科学数据打包与分发.exe。
(2) 点击“测试”, 模拟安装过程, 但是不对系统做任何修改。
(3) 点击“运行”, 编译和实际运行所生成的安装程序。
图14是该安装包程序执行过程的两个数据分发的交互界面, 通过操作该程序文件分装过程, 可以看出Wise 902无论是数据装配, 还是分发与安装在功能和操作上都是非常专业和方便的。
5 结语
利用Wise 902和生态数据进行打包和分发全部过程已介绍完成, 读者可以体会到该工具的专业性和简便性。尤其是在应用程序数据库数据库文件, 利用它进行打包和分发, 安装部署均显得心应手, 不像其他的安装制作工具使用过程过于繁杂。经常做数据打包和分发的人会发现, 实际上有不少都是用Wise Installation System完成的, 而且数据的安全性也是有保证的。
摘要：生态的调查研究和实验过程常常会涉及到诸多数据, 这些数据往往类型多样, 数据量极大, 数据获取相当不易, 对数据管理和使用提出了更高的要求。利用Wise Install System9.02作为这类数据管理和分发的工具, 面对纷扰繁杂的各种各样数据, 能够对科学数据进行组织和管理, 打包与分发, 实现更为有效管理和安全使用。
基于BT协议的数据分发机制 篇6
1 BT介绍
基于BT协议的文件分发系统由以下几个实体构成:1, web服务器, 用于存放和分发种子文件。2, 种子文件, 记载一系列相关信息。3, Tracker服务器, 保存整个BT网络信息的中心服务器。4, 原始文件提供者, 也叫种子, 保存整个文件的完整备份。5, 诸多BT客户端下载者。种子文件包含这个BT协议网络构成的一系列信息.信息都是经过B编。格式是
当客户端与一个Peer建立TCP连接之后, 他们之间的通信过程如下:首先向peer发送握手消息
其中四个状态参数am_choking, am_interested, peer_choking, peer_interested决定是否可以从peer出获得数据以及peer是否可以从自己这儿获得数据, 当am_choking为1时, 自己将peer阻塞, 不允许peer从自己这儿获得数据, peer_choking为1时, peer将自己阻塞, 不允许自己从peer那儿获得数据, am_interested为1时, 表示自己有peer没有的数据, peer对自己感兴趣, 希望能从自己这儿得到数据, peer_interested为1, 表示peer有自己没有的数据, 自己希望能从peer那儿得到数据, 这样当自己和peer在执行阻塞算法的时候, 可以将阻塞位清0, 然后能够进行数据传输。
2 问题描述
从上面的描述知道, 一个peer要想下载数据, 也就是要上传数据, 当peer拥有其他peer没有的数据, 并将其上传给其他peer, 这样才能从其他peer那儿下载到数据, 这个机制使得每个peer都成为服务器角色, 当下载人数越多时, 下载速度就越快。但这个机制存在的一点缺陷在于, 当一个新的, 没有任何待下载文件数据的全新peer加入这个BT网络的时候, 因为他没有任何数据, 当然也不会有其他peer感兴趣的数据, 也难以从其他peer处下载数据。
3 解决方案
在所有的peer之中, 有两种peer很特殊, 一是新加入的peer, 自身不拥有任何数据, 另一种是种子peer, 即已经完成了待下载文件的全部下载, 为了解决上述的问题, 我们可以将BT的协议作局部的调整, 充分利用这些种子文件, 使新的peer快速融入到整个BT网络。对于新加入的peer, 在与tracker联系的时候, tracker依据其传输过来的数据中依据downloaded=0表示一个数据字节都没有下, 通过这个判断出这是个全新的peer, 于是tracker返回BT网络之中所有的种子信息给peer:
Peer收到这个信息之后, 依据这个信息建立种子链表, 通过计算与所有种子peer之间的路由跳数, 选择经过跳数最少的4个种子peer作为与自己靠得最近的4个种子peer, 然后与四个种子peer连接, 从这4个种子处获得数据, 因为种子peer不需要下载数据, 则可以一直向外上传数据, 在一定的时间之内, 新加的peer可以持续从种子peer处下载数据, 然后当peer积累了一定量的数据之后, 便不再从种子处下载数据, 当再次与tracker交换信息的时候, tracker不再返回种子链表, 而是如普通BT协议那样返回所有peer的信息, 此时peer就可以通过交换Bit Map位图, 依据am_choking, am_inerested, peer_choking, peer_interested执行阻塞算法, 以后的过程就如同普通BT协议那样继续进行下去。流程如下:
通过这样的方案, 避免了新加入的peer因没有数据而缺乏竞争力而导致的无法快速融入网络分享数据的情况。
4 存在的问题
信息分发 篇7
量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)系统能够提供一种物理上安全的密钥分发方式,在国家政府、军队、金融、科研等信息安全领域有着重要的应用价值,因而成为量子保密通信领域的研究热点[1]。
由于传输路径的差异、各路激光器响应时间的不严格一致性,使得QKD系统发送方同一时刻发出的八路光信号在设备出口处会有明显的时间间隔,这会给窃听者提供一定的分析价值,系统存在安全隐患。为了保证QKD系统的安全性,必须对QKD系统发送方的八路光源信号进行时序校准处理,达到任意两路光源信号在时间上不可分辨性,从而使窃听者无法辨别发送方发送的状态信息。传统的QKD光源时序校准方法操作复杂、精度不高,且需要借助于专用的校准设备。因此,开发一套高精度、高效率的QKD光源时序自动校准系统迫在眉睫,并且对加快量子通信产业化进程也有重要意义。
本文使用高精度时间间隔测量芯片TDC-GPX与现场可编程门阵列FPGA,设计了一套能够满足量子密钥分发光源时序校准要求的高精度、高效率时序校准系统。
1 总体设计
量子密钥分发光源时序校准系统以TDC-GPX为核心器件,以FPGA为主控制单元,配以其他外围辅助单元完成整个校准功能,系统总体实现框图如图1所示。系统主要由光电转换单元、信号调理单元、TDC-GPX时间测量单元、FPGA主控制单元、板级通信单元组成。光电转换单元采用PIN光电管分别将同步光、信号光(信号态和诱骗态下各四路)脉冲转换成脉冲电信号;信号调理单元由交流耦合电路、高速比较器ADCMP572、电平转换芯片MC100EPT21组成,最终调理成TDC-GPX能够识别的LVTTL信号;时间测量单元采用德国ACAM公司的高精度时间间隔测量芯片TDC-GPX,将各路信号光相对于同步光的时间准确测量出来;主控制单元选用Altera公司的型号为EP4CE10E22C8N的FPGA,主要完成对TDC-GPX的工作模式配置、数据读写操作及后期的数据处理等;板级通信单元主要通过FPGA实现本校准系统与QKD发送方设备的FPGA、ARM通信。
在主控制单元完成对时间测量单元的初始参数及模式配置后,时间测量单元测出八路信号光相对于同步光之间的时间间隔;主控制单元分别读取时间测量单元中八路信号光与同步光的时间间隔值并进行特定的数据处理,然后将处理后的结果命令帧通过串口下发给QKD发送方FPGA。此FPGA按照接收到的命令帧产生各路延时电驱动信号延迟各路信号对应的激光器发光,经过一次延时调整后,系统自动进行第二次信号光与同步光的时间间隔测量,由主控制单元读取第二次测量结果并进行数据处理后通过串口再次下发延时命令。如此反复,经多次测量、偏差比较、反馈控制后,八路信号之间的偏差值会越来越小,直至八路信号之间时间间隔小于给定技术指标后校准完成,校准完成后主控制单元将最终的校准参数一方面写到Flash存储器中用于保存校准参数,另一方面将校准参数通过串口写入QKD发送方ARM中。
2 关键技术及实现
2.1 前端信号调理
信号调理单元主要由交流耦合电路、高速比较器、电平转换芯片构成,其结构框图如图2所示。
在量子密钥分发系统中,同步光经过光电转换单元输出的信号为差分小信号,共模幅值为1 V,差分幅值为400 m V左右。为了甄别出此小幅值信号,需要通过交流耦合的方式接入高速比较器[2]。为了消除噪声,比较器需要设置一定的滞回比较阈值,设定其值为±20 m V[3],比较器输出的是CML差分信号,通过电平转换芯片将其转换成LVTTL单端信号作为TDC-GPX的输入信号。同步光信号调理电路原理图如图3所示。
图4为经信号调理单元调理前后的波形图,示波器Ch2、Ch3为信号调理前的差分小信号,Ch1为调理后的单端LVTTL信号。
2.2 TDC-GPX模式配置
TDC-GPX采用起停型的测量方式,共有4种测量模式,在本量子密钥分发光源时序校准系统中设置同步光、信号光频率都为100 k Hz;选用TDC-GPX的I模式进行测量,设置信号的输入类型为LVTTL单端输入,TDC-GPX的起始、停止输入信号全部为上升沿触发;设置Start Retrig=1,开启内部再触发,此时测量的是每个停止信号相对于前面最近的起始信号之间的时间间隔;考虑到TDC-GPX的测量精度与芯片内部PLL有关[4],设置与PLL相关的HSDiv=205、Ref Clk Div=128、MTimer=40。
2.3 FPGA流程控制
基于Quartus II平台,通过编写Verilog HDL逻辑代码,实现对整个量子密钥分发光源时序校准系统的自动控制,相应的程序流程图如图5所示。系统上电后,FPGA对TDC-GPX的寄存器进行配置,完成TDC-GPX的初始化;然后FPGA发出指令给QKD发送方设备,使其发出同步光和第1种类型光,当TDC-GPX的FIFO不为空时,FPGA将FIFO中的时间间隔数据读取出来并进行特定的数据格式转换、数据处理;将第1种类型光延时一个固定的时间,关闭第1种类型光、发出第X种类型光(X的初始值为2);逐一判断第X种类型光与第1种类型光的时间偏差Δtx是否小于给定的指标δ,不满足时进行延时调整,直至所有类型光全部满足要求为止;最后将8种类型光对应的延时时间写入Flash,固化到QKD发送方设备的ARM中。
3 TDC-GPX性能测试
TDC-GPX作为整个校准系统的核心器件,其性能的好坏直接决定了校准系统的校准结果,为此进行了TDC-GPX的测量精度及线性度的测试。
3.1 精度测试
时间测量的精度是指在可重复的条件下,对相同的时间间隔重复测量所得标准差的分布,通常取最坏情况的值为测量精度[5,6]。本测试系统通过信号发生器产生两路窄脉冲信号,一路作为TDC-GPX的START信号,另一路作为TDC-GPX的STOP信号,STOP信号相对于START信号的时间间隔可调。
在本测试实验中设置STOP信号与START信号间的标准时间间隔分别为10 ns、20 ns、50 ns、100 ns,对每组标准时间间隔分别进行测量10 000次,测试结果如表1所示,图6给出了标准时间间隔为20 ns时的测试结果数据分布。分析测试结果知,TDC的测量精度小于80 ps,可以满足量子密钥分发光源时序校准的要求。
3.2 线性度测试
在5 ns~9μs的测试时间区间内,抽取12个标准时间间隔进行测试,测试结果如表2所示。采用最小二乘法得出数据拟合方程如下所示:
式中,x为标准时间间隔,单位为ns;y为TDC测量值,单位为ns;曲线斜率为0.999 994,由于所使用的信号发生器自身的精度、测试系统板布线不严格一致等方面的影响[7],测试数据始终存在0.421 848 ns左右的偏差[5,8,9,10]。图7为对应的数据拟合曲线图,从数据拟合曲线图及数据拟合曲线方程可以看出TDC-GPX在整个测试区间内具有良好的线性度。
4 系统应用
将校准系统用于实际量子密钥分发待校准设备中进行校准测试,图8为校准前八路光信号之间的时间关系分布图,图9为校准后八路光信号之间的时间关系分布图。图中幅度较高的为四路信号态信号,幅度较低的为四路诱骗态信号,从图中可以看出校准前的八路信号之间会有明显的时间偏差,而校准后的八路信号之间达到了时间上的不可分辨性,可以满足量子密钥分发系统对光源时序的要求。
5 结论
以TDC-GPX为核心研制了一套量子密钥分发光源时序自动校准系统,对TDC-GPX进行了精度和线性度测试。测试结果表明在整个测试区间内线性度良好,测量精度小于80 ps。将校准系统用于实际量子密钥分发待校准设备中进行校准测试,最终结果表明校准性能良好,可以满足量子密钥分发系统对光源时序的要求。
摘要：针对量子密钥分发终端设备中八路量子态光信号在设备出口处存在固有时间偏差的问题,设计了一套以TDC-GPX为核心的量子密钥分发光源时序校准系统。系统对量子态光信号进行光电转换、信号调理,使用高精度时间间隔测量芯片TDC-GPX分时对调理后的脉冲电信号进行采集,并通过FPGA进行数据处理,调整八路光信号的发光时间,使其满足在时间上的不可分辨性。测试结果表明,系统测量精度小于80 ps,用于实际量子密钥分发待校准设备中的校准性能良好,满足校准要求。
关键词：量子密钥分发,TDC-GPX,时序校准,信号调理,FPGA,高精度
参考文献
[1]王金东,张智明.量子密钥分发系统的现实无条件安全性[J].量子电子学报,2014,31(4):449-458.
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[5]郭静,龙涛,包泽民,等.飞行时间质谱仪数据采集系统设计[J].分析测试学报,2014,33(12):1426-1430.
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采用C#实现工资条自动分发 篇8
目前,大部分企业的工资发放采用银行代发的方式,只要把工资表提供给银行,银行进行相应的操作,直接把工资发放到员工的银行卡中。同时,部分企业执行薪酬保密制度,一方面员工需要及时了解自己每个月的薪酬的详细组成,另一方面企业还需要对薪酬采取保密措施。在当前的薪酬制度下,手工打印、人工分发工资条的方式,效率低下且容易出现人为失误导致泄密。
C#可以利用.NET Framework及其开发环境中的所有新特性,是微软公司新一代编程语言[1]。C#从C和C++演变而来,去掉了C++的许多复杂性,借鉴和修改了Java的许多特性,使其更容易使用、不易出错,是一种简单、现代、类型安全和完全面向对象的语言。
微软Office套件中的Excel电子表格软件是财务管理中经常使用的工具软件。
公司的工资条文件是由用友财务软件U8导出的xls格式文件。工资条xls文件导出后,经过简单排版、打印、裁剪后,纸质的工资条逐一分发到个人手上。由于采用人工方式分发工资条,加大了财务人员的工作负担并且容易发生错漏等情况。
2工资条自动分发程序
2.1 准备工作
使用Excel程序,整理由员工提供的电子邮件地址,保存成csv格式文件,命名为email.csv,并保存到本程序的启动文件夹下。以后如需增加、删除或修改员工的邮件地址,直接修改此文件即可。如图1所示。
将用友财务软件U8导出的工资表xls格式文件另存为csv格式待用。
2.2 邮件发送设置
发送工资条之前,需要进行邮件的发送设置:单击“工具”菜单的“选项”,显示邮件发送设置选项。设置完成后,按“保存”按钮,相关的设置将保存在config.ini文件中。如图2所示。
2.3 程序主界面
单击“文件”菜单下的“打开”,找到工资文件,并按“打开”按钮,显示程序的主界面,本程序的主界面如图3所示。如果显示的员工工资数据无误,按“发送邮件”按钮,即可实现工资条的批量邮件发送。
3 工资条自动分发程序的具体实现
3.1 邮件发送设置
C#可以利用Dll Import特性导入想要调用的DLL程序[2]。本程序调用kernel32.dll中的API:Get Private Profile String()和Write Private Profile String()实现config.ini文件的读写操作。首先,从kernel32.dll中导出函数的必要调用信息,然后封装为Ini RW类的Ini Write Value()和Ini Read Value()两个方法,关键代码如下:
下面的代码通过调用Ini RW类实例my Ini的Ini Read Value方法实现对ini文件的读操作。写操作Ini Write Value与读操作类似,不再赘述。为防止邮箱密码泄漏,config.ini文件中保存的邮箱密码部分使用3DES进行加密处理。具体实现的关键代码如下:
3.2 导入工资条数据
将csv格式文件导入Data Set,并将Data Set绑定为Data Grid View的数据源,实现工资数据的显示。具体实现的关键代码如下:
3.3 获得员工邮件地址和对应的员工工资数据
3.4 邮件发送
通过Smtp Client类的Send Async方法实现邮件发送[3],关键代码如下:
4 结语
通过导入csv格式工资表数据,采用发送邮件的形式实现了企业工资条的自动发放。工资条邮件的内容采用html格式,清晰美观。使用本程序可以避免由于人工操作可能导致的失误,提高了工作效率,使财务人员能方便快捷地完成工资条的发放工作。并且,通过对本程序的简单修改,还可以用于养老保险数据、考勤记录、考试成绩等的自动分发,实现更广泛的用途。
摘要：将电子邮件和电子表格相结合,利用C#开发工资条发放程序,解决了开发中的一些关键问题,对同类软件的开发具有一定的参考作用。
关键词：C#,电子表格,邮件,工资条
参考文献
[1]Christian Nagel,Bill Evijen,Jay Glynn.C#高级编程.清华大学出版社,2006.
[2]Tom Archer.C#技术内幕.清华大学出版社,2002.
基于纠缠交换的量子密钥分发方案 篇9
1、协议描述
假设Alice和Bob是密钥协商的双方, 协议由以下几步组成:
(s 1) 准备粒子。A l i c e产生一组EPR纠缠对, 它们的状态均为
Alice保留每一对中的一个粒子, 另一个发给Bob。
(s 2) 检测窃听。
(1) 收到Alice发来的粒子后, Bob随机选出一组粒子, 并两两做Bell测量。
(2) 测量后Bob把他所测量粒子的序列号和测量结果告诉Alice。
(3) Alice根据这些序列号对自己手中相应的粒子 (两两) 做Bell测量, 并把所得结果与Bob的结果相比较。例如, 考虑Bob测量的一对粒子, 其序列号分别为x和y。则Alice也用Bell基对手中的第x个和第y个粒子进行测量, 并比较两个测量结果。如果这些粒子没有被窃听, Alice和Bob将得到相同的结果。于是Alice可以根据错误率的大小来判断是否存在窃听。如果信道中没有窃听, Alice和Bob继续进行下面的步骤。
(s3) 得到密钥。Bob对他剩下的粒子两两做Bell测量。Bob记录所有这些粒子对的序列号并把这些序列号告诉Alice。然后Alice用Bell基测量她手中相应的粒子。如上所述, 他们将得到相同的测量结果。这样, Alice和Bob可以根据这些测量结果得到原始密钥 (raw key) 。
例如可分别编码为00, 01, 10和11。经过纠错和保密放大后, 这些原始密钥就变成理想的安全密钥。
本协议中用作为初始态。本协议以确定性的方式来执行, 因此从传送一个粒子得到一个密钥比特的意义上说它已经达到最高效率。也就是说, 除了检测粒子外, 用户每传送一个粒子可以得到1 bit原始密钥。这个效率高于BB84协议。
2、安全性分析
一般情况下, Eve有两种常见的窃听策略。一种称为“截获-重发”攻击, 即Eve截取合法粒子并用假冒粒子替换掉。Eve产生同样的EPR粒子对并从每对中选出一个发送给Bob, 这样她可以像Alice在第三步中那样判断出Bob的测量结果。但这种情况下Alice的粒子和假冒粒子间没有关联, 当Alice和Bob在检测窃听时他们会得到随机的测量结果。假设用S对粒子来检测窃听, 他们得到相同结果的概率仅为 (1/4) s。也就是说, 当s足够大时, E v e将会以很高的概率被检测到。所以这种窃听策略很容易被检测到。
Eve的第二种窃听策略是把附加粒子纠缠进Alice和Bob所用的2粒子态中, 并在接下来的某个时间通过测量此附加粒子来得到关于Bob测量结果的信息。这种攻击测量看起来比第一种策略威胁更大。但实际上, 这种策略对本协议来说是无效的, 证明如下。
假设将被Alice和Bob做ES的任意两对EPR粒子, 例如和, 其中粒子1, 3和粒子2, 4分别属于Alice和Bob。当Alice和Bob对这些粒子做Bell测量时, 测量结果的边缘概率统计与测量顺序无关。假设Alice先于Bob进行测量, 粒子2, 4将被投影到一个Bell态。由于Eve的介入, 这两个粒子将与Eve的附加粒子纠缠在一起, 因此态变成一个混合态ρ。Bob可以从ρ中提取到的信息量受Holevo量x (ρ) 限制。用IEve表示Eve可以提取到的信息量, 则有IEve<x (P) (很明显, Eve可以得到的关于Bob的测量结果的信息量必然不大于Bob) 。由
可知S (ρ) 是χ (ρ) 的上届。“保真度越高意味着熵越低”。假设
其中F (, ρ) 是态和ρ的保真度, 0≤γ≤1。因此, ρ的熵有上界, 达到上界的ρmax为对角密度矩阵, 且其对角元分别为1-γ, γ/3, γ/3, γ/3。ρmax的熵为
于是有
Alice和Bob在检测窃听时, 只有是正确的结果, 而其他Bell态都被认为是错误。因为F (, ρ) 2=1-γ, 所以检测概率d=γ。由 (式4) 可得
从以上关系可以看出, 当d=0即Eve不引入任何错误时, 她将得不到任何信息, 这与前面的分析相一致。当γ>0时, Eve可以得到Bob的部分信息, 但此时她必须面对一个非零的概率d=γ被检测到。当γ=3/4时, 有S (ρmax) =2, 这意味着Eve有机会窃听到Bob的所有信息。但是这种情况下, 对于每个用于检测窃听的ES, 检测概率不小于3/4。例如, 如果Eve截获所有粒子并用自己产生的EPR粒子代替它们发送给Bob, 她将得到关于Bob的密钥的所有信息, 同时平均对每个ES引入3/4的错误率。
综上所述, 本协议可以抵抗有附加粒子的窃听。
3、结论
本文基于ES提出了一种能够达到最高效率的密钥分配方案。它对于文献[4]中攻击方法的安全性由RG技术来保证, 而不再依靠随机选取测量基或旋转Bell态。此外, 此技术还带来另外一个好处, 即不必把初始Bell态随机化, 这使得我们的协议只需要较少的Bell测量。
另一方面, 必须承认本协议有一个缺点, 即它利用一串纠缠态而不是一个单个量子系统来分发密钥。但是, 这个缺点并不严重。许多QKD方案都以这种方式工作, 例如著名的E9 1协议。
参考文献
[1]B.Schneier.Applied cryptography:protocols, algorithms, and source code in C, Second Edition. (Wiley, 1996) .吴世忠, 祝世雄, 张文政等译.应用密码学:协议、算法与C源程序.北京:机械工业出版社.2000) .
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[3]C.H.Bennett, G.Brassard, and N.D.Mermin.Quantum cryptography without Bell Theorem.Physical Review Letters68 (1992) 557.
[4]Y.S.Zhang, C.F.Li, and G.C.Guo.Comment on“quantum key distribution withour alternative measurements”[Phys.Rev.A61, 052312 (2000) ].Physical Review A63 (2001) 036301.
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