数据分配器论文

数据分配器论文（精选8篇）

数据分配器论文 篇1

1 Teradata的体系结构

自诞生以来, Teradata数据库经历了许多重大转变, 仅从版本号上看, 就从Teradata V1发展到了Teradata V2R4;从运行平台上看, 也从封闭转为开放, 由最初只能在专用系统上封闭使用发展到了如今可以在开放的通用系统上使用, 在设计上和实现上遵从非共享 (share nothing) 的体系结构。

2 Teradata数据库的数据分配机制

Teradata数据库采用哈希算法作为数据分配机制。将标的主索引作为哈希算法的输入值, 并且利用一个矩阵结构的HASHMAP, 将哈希运算计算出来的输出值通过此矩阵与系统中的各个AMP进行影射。

在Teradata数据库中, 用户与数据库是不一样的两个概念。

数据库是一个可管理的对象或者单元, 它由表、视图、宏等基本对象组成, 并有相应的访问权限来控制客户端的操作。与此同时, 数据库也常用来表示由RDBMS管理的整个系统, 因此容易引起混淆, 具体意义应根据上下文来确定。

数据库有一个重要概念——PERMANENT SPACE (简称为PERM SPACE) , 即永久空间。在创建数据库时, 需要定义其物理存储空间——也就是真正用来存储空间的上限——的大小, 这就是PERM SPACE。PERM SPACE虽然用来存储真正的数据记录, 但它只是一个逻辑概念, 并没有预先分配。当数据库的尺寸超出PERM SPACE的限制时, 有的数据库需要重新规划、分区之后再加载数据, 而Teradata数据库最重要和吸引人的特性之一便是它不用这样做, 只要系统中还有多余的空间, 就可以动态修改PERM SPACE值, 而不需做任何数据库重组的操作, 这对于数据库管理员而言是非常有意义的。

除了PERM SPACE以外, 数据库还有另外一个概念SPOOL SPACE, 它也是逻辑上的一个概念, 表示该数据库使用的SPOOL空间不能超过此上限。SPOOL空间用于存储系统处理交易请求的一些中间结果。和永久空间一样, SPOOL空间也不是预先分配的。事实上, 整个系统中的空余空间都可以用作SPOOL。

让我们举一个例子来说明PERM SPACE和SPOOL SPACE:假设一个Teradata系统所拥有的永久空间为2GB, 共有3个数据库A、B、C, 其永久空间定义均为500MB, SPOOL空间定义均为200MB, 实际已使用的空间分别为400MB、300MB和200MB。这样, 系统中尚未分配的永久空间为:

2000MB–500MB–500MB–500MB=500MB

系统中尚空闲的永久空间为:

2000MB–400MB–300MB–200MB=1100MB

A、B、C三个数据库尚能使用的永久空间分别为:

500MB–400MB=100MB

500MB–300MB=200MB

500MB–200MB=300MB

当某个数据库继续增长时, 比如往数据库A中再增加约100MB数据, 系统将提示空间溢出。此时, 可以通过MODIFY DATABASE命令从系统中尚未分配的500MB永久空间中分配一定的存储空间给数据库A。

另外, 对每个数据库定义了200MB的SPOOL SPACE, 表示在此数据库上的操作能使用的临时空间不能超过200MB。系统在处理交易请求时, 临时空间的使用是在什么存储位置, 则视实际情况而定。换言之, 系统中未分配数据记录的永久空间为1100M, 这些永久空间均可动态地被用作SPOOL SPACE。

对每个数据库定义一个SPOOL SPACE, 只是为了安全上的考虑, 防止不适当的数据库操作将系统中的未分配空间耗尽, 从而影响其它用户的使用。举例来说, 如果数据库A的SPOOL SPACE定义为1000MB, 针对数据库A的一个复杂查询可能没有设计好, 比如对两个大表的连接操作是所谓的笛卡尔乘积 (Product Join) , 这时A的SPOOL SPACE很快就会到达极限, 如果系统中能使用的SPOOL空间总共只剩下100MB, 而此时恰好有其它用户同时在访问数据库, 就一定会产生SPOOL空间溢出, 无法处理交易请求。因此, 在定义数据库时, 除了适当控制永久空间外, 也必须合理地定义其SPOOL空间。

创建一个数据库的命令举例:

CREATE DATABASE Test Base AS PERM=200000000, SPOOL=100000000;

该命令创建了一个测试数据库Test Base, 其永久空间定义为200MB, SPOOL空间不能超过100MB。注意, 在Teradata数据库系统的缺省方式下, 是不区分大小写字母的。

3 拥有者与创建者

拥有者也称为父辈 (Parent) 。我们知道, Teradata数据库系统的空间分配是一种如图6-2所示的层次型结构。在这样的结构中, 一个对象是其下面所有对象的拥有者, 而一个对象由谁创建, 谁就是该对象的创建者。

DBC是所有其它对象的拥有者, 而所有这些对象都是DBC的后代或孩子。ADMIN是其下面所有对象的拥有者, 但与Sys Admin、System FE等无关。同样, USERADMIN拥有用户USER1、USER2、...、USER9, 但不拥有APPL1、APPL2这些结构上与其无关的对象。对用户USER1来说, USERADMIN、ADMIN和DBC均是它的父辈。由此可见, 一个用户或数据库可以有任意数目的父辈, 也可以有任意数目的后代。

拥有权并非一成不变, 可以在一定的条件下进行转让。例如, 通过DBC或ADMIN登录系统, 可以将APPL1的拥有权从ADMIN1转让给ADMIN2。转让命令为:

GIVE APPL1 TO ADMIN2;

当然, 这要求发出这条命令的用户具有在ADMIN2下创建用户的权限。需要注意的是, 拥有权可以转让, 但创建者是不可以改变的。换言之, 一旦一个用户A创建了另一个用户或者数据库B, 那么A就永远是B的创建者。

摘要：Teradata数据库自发明至今已经经历了许多重大转变, 已经从版本1 (TeradataV1) 发展到了目前的版本2 (TeradataV2R4) , 运行平台也已经从封闭的专用系统转变到了开放的通用系统, 但是最基本的体系结构是一致的, 始终遵从非共享原则。主要体系有单点SMP体系结构, 多节点MMP体系结构。

关键词：Teradata,数据库,数据分配

数据分配器论文 篇2

地暖分配器的作用是什么?

答：分配器是由分水器和集水器组合而成的水流量分配和汇集装置，通常在地面供暖区域中，需要将大面积细分成小区块控制或是一套住宅中有多个功能房间，需要分别控制，同时，地暖系统受水力特征影响，地暖盘管限制在一定的长度内，这就需要将同一地面供暖区域同一套住宅的各供暖房间分成多个环路，而每个环路又分别需要进行关断或流量调节，

分、集水器在低温热水地面辐射供暖系统中就起着这样的作用。它一方面将供暖主干管的水按建筑供暖需要进行流量分配，保证各区域分支，环路的流量满足供暖负荷需要。同时，还需要将各分支回路的水流汇集，并输入供暖回水主干管中，实现循环运行。

战术数据链时隙分配协议综述 篇3

1 数据链背景研究

战术数据链系统的研发与装备始于20世纪50年代,其首先装备于地面防空系统、海军舰艇,而后逐步扩展到空中作战平台。美军50年代中期起用的SAGE半自动地面防空警备系统,率先在雷达指挥控制站点之间建立了点对点的数据链通信信道,使防空预警反应时间从10 min缩短到约15 s。随后,北约研制了点对点的Link-1数据链,其使得遍布欧洲的84座大型地面雷达站之间实现了信息的共享,形成整体预警能力;随后,美军在60年代开始研制HF(High Frequency)、UHF(Ultra High Frequency)频段的TADILA/Link-11数据链。Link-11采用轮训协议组网,主要供海军舰艇之间、舰船与飞机之间、舰队与岸上指挥机构之间的信息交互;随后,美军研发了Link-4A数据链系统,其采用FSK(Frequency Shift Keying)调制方式,使用指令-响应协议以及TDM(Time Division Multiplex)时分复用技术,主要用于海军对舰载飞机的指挥引导;为实现三军统一,并减少开支,美军于1974年成立了JTIDS(Joint Tactical Information Distribution System)联合办公室,开始研制具有抗干扰能力的TADILJ/Link-16 数据链。Link-16数据链是一种双向、高速、保密的数据链系统,其工作在960～1 215 MHz频段,采用TDMA(Time Division Multiple Address)方式组网,具有跳扩频相结合的抗干扰方式。在Link-16的基础上,通过对消息标准,通信协议的进一步改进,北约研发了Link-22数据链,也称为北约组织改进型11号链。Link-22号链在HF和UHF频段上工作,主要用于海军舰艇的数据传输[2]。

另一方面,前苏联于20世纪60 年代初,装备了工作于V/U频段的АЛМ-4,其用于地面指挥所对战斗机的指挥引导。60年代末,苏联又开发研制了СПК-68与СПК-75数据链,其工作在2 560～2 760 MHz频段[3]。

1.1 数据链作用

战术数据链系统的作用是保证现代战场上信息分发、指挥与控制、武器协同的高效性,使得各个作战单元之间能够迅速交换、共享情报信息,从而实现战场态势的实时监控,提高作战平台间协同作战能力。

美国空军对战术数据链提出的系统要求是:在恰当的时间提供恰当的信息,并以恰当的方式进行分发和显示。最终使得作战人员就能够在恰当的时间、以恰当的方式、完成恰当的作战行动。也就是说,战术数据链系统的终极目标是利用数据链所提供的通信信道与信息共享优势,增强作战人员决策的准确度,并加快决策的速度。因此,数据链作为军队指挥、控制与情报系统传输共享信息的工具和手段,是信息化作战中的一种重要通信方式,其使得各级指挥中心、指挥所、各参战部队和武器平台通过“数据链”系统铰链在一起,构成陆、海、空、天一体化的通信网络[1,3]。在该网络中,各种信息按照规定的消息格式,实时、安全地进行传输和交换,为军队指挥员做出迅速正确的决策提供了统一和准确的作战态势情报。

1.2 数据链特点

不同于一般的通信系统,数据链系统传输的主要信息是实时的格式化作战消息,包括各种目标参数及各种指挥引导数据。因此,数据链具有以下几个主要特点[1,3]:

(1)实时性。对于目标航迹信息和各种指挥引导信息来说,信息传输的实时性十分重要。数据链系统具有高速的数据传输速率,各种机动目标监视信息的更新周期短,可实时显示目标运动轨迹。

(2)可靠性。在保证作战信息实时传输的前提下,数据链系统需保证信息传输的可靠性。数据链主要通过无线通信信道来传输信息数据。而在无线信道上,信号传输过程中存在着各种干扰及衰落现象,误码情况难以避免,严重影响信号的正常接收与处理。因此,数据链系统采用了高效的R-S纠错编码技术,从而降低了数据传输的信道误码率。

(3)一致性。不同单位的作战平台在进行消息交互时,可能因消息格式转换而导致系统时延上升。因此,数据链系统制定了多种目标信息格式,从而保证信息传输的实时性。

(4)安全性。为了不让敌方截获己方信息,数据链系统一般采用数据加密手段,以确保信息传输的机密性、完整性、可认证性。

2 数据链时隙分配算法

在战术数据链中,媒体访问控制(MAC)协议决定了作战平台对无线信道资源的访问方式,其性能的优劣对直接影响战术数据链系统的工作效率与稳定性。目前,Link-16战术数据链中采用时分多址(TDMA)的接入方式。TDMA技术具有良好的保密性,其系统容量较大;此外,基于TDMA技术的数据链是唯一能够既支持空空应用,又支持空地应用的数据链。但与此同时,TDMA系统存在定时与同步困难、资源利用率较低等问题。在采用TDMA接入的战术数据链中,如何有效地对时隙资源进行分配,进而获得较好的通信性能是实现TDMA接入的关键。

当前,TDMA时隙分配协议大致可以分为3类:固定时隙分配协议、争用时隙分配协议和动态时隙分配协议。其中固定时隙分配与争用时隙分配都属于静态协议。另一方面,动态时隙分配协议依据实现方式又可分为集中式和分布式;而根据时隙分配时是否需要拓扑信息,分布式时隙分配协议还可以再分为拓扑依赖和拓扑透明两种类型。

2.1 固定时隙分配协议

固定时隙分配协议在组网前将所需要的时隙固定分配给作战平台。此类协议适合工作在信道容量足够大或节点数量不多的情况下,且由于各节点所分配时隙互不重叠,所以不会出现冲突现象。但该协议信道利用率低,不能根据作战需求的变化实时调整时隙分配方案,资源浪费现象严重。研究表明,求解最优的时隙分配问题是经典的NP-Complete问题。相关研究工作一般采用启发式的时隙分配算法来寻求次优解。其中,比较有代表性的是有序节点染色算法和基于神经网络的时隙分配算法[4]。在文献[5]中,研究人员从帧长的最低下限开始寻找合理的时隙调度方案,但其缺点为运算量较大。为此,相关研究人员通过遗传算法[6]来实现时隙的最优分配。该类算法通过连续运算使得新一代的群体不断进化,从而可得到较好的性能。但是,遗传算法需要详细的全网拓扑信息,因此在工程应用中较难实现。

2.2 争用时隙分配

争用时隙分配协议将时隙以时隙组的形式分配给一组作战平台。在组内,设备端机从时隙组中随机选择一定的时隙进行消息的传输。由于时隙组也是在网络设计时预先规划好的,终端设备就只能在这时隙组内以争用方式作小范围调整。因此,争用时隙分配同样属于静态时隙分配方法[7]。争用时隙的优点是其简化了网络设计阶段繁杂工作,并减少了网络运行期间的管理负担,其中较为经典的有SHUMA协议[8]。在SHUMA协议中,共享一组时隙的每个终端使用相同的初始化参数,无需专门对每个平台进行注入设置,便于作战平台的动态加入与退出。其充分开发利用Link-16终端的态势感知数据,根据PPLI信息调整终端的发送时隙,从而减少信道中的碰撞。另一方面,争用时隙分配的缺点是无法完全避免争用冲突。如果在同一网络内相同的时隙,两个端机同时发送消息,接收者只能收到离其较近的设备发出的信息。

2.3 动态时隙分配协议

目前的Link-16等数据链系统,在网络设计阶段会根据不同的作战模式生成相应的作战数据库。网络初始化时,依据不同的作战需求从数据库中选取最为合适的作战方案。然而,现代战争千变万化,作战任务所需的兵力与作战区域随时可能产生变化,其所需的战术数据链网络服务也有着很大的不同。目前的固定式时隙分配协议在网络运行阶段无法再改变时隙的分配方式。而争用式时隙分配协议的信道利用率虽然有所提高,但碰撞率的增高使得数据链系统的可靠性无法得到保证。

因此,战术数据链网络需要可根据作战计划与平台需求动态地对网络容量进行合理划分的一种时隙分配协议,即能够适应战场态势变化的动态时隙分配,使得终端设备不仅能够接收初始化指令实现时隙的预分配,也能在执行任务过程中不断调整时隙的分配策略。例如,网络能够将一个正在退网或已经被击毁的作战平台所拥有的时隙重新分配给其他需要更多容量的终端用户,或者紧急入网的新作战平台可实时地获取当前网络的空闲时隙。通过动态的时隙分配方式,可实现网络利用率、可靠性等性能的提升,从而优化网络整体性能。

动态时隙分配协议是数据链系统中研究的关键技术之一,国内外的研究人员给出了很多不同的设计方案。而根据协议的实现方式,可将动态时隙分配协议分为集中式和分布式两种[4]。

2.3.1 集中式动态时隙分配协议

集中式动态时隙分配协议需要一个中心控制站,其可获取网络中所有节点的状态信息。因此,集中式动态时隙分配协议基于整个网络的节点信息进行时隙分配,可获得较高的信道利用率。其中,集中式轮训协议就是这类协议的典型代表。然而,中心控制站对全网信息进行收集需与每个节点进行交互,通信开销较大,若中心控制站出现故障或作战时被摧毁,整个网络便会瘫痪;此外,当作战节点快速移动时,中心控制站也无法有效收集节点信息。因此,集中式动态时隙分配协议的实用性与抗毁能力较差,在战术数据链的应用中受到了一定的限制。

针对以上问题,文献[9]提出了动态轮询协议,其引入了轮询集和静默集的概念以提高信道利用率。Lagks等人在文献[10]中提出了一种支持QOS自适应的轮询协议QAP,其能够支持4种优先级水平,并按相应的HPF(Highest Priority First)规则进行服务。

2.3.2 分布式动态时隙分配协议

在分布式动态时隙分配协议中,节点根据特定的规则,逐一预留各自的传输时隙。而根据协议是否需要收集网络的拓扑信息,分布式动态时隙分配协议可以分为两类:基于拓扑透明(Topology Transparent)特性与基于拓扑依赖(Topology Dependent)特性的分布式动态时隙分配协议。

(1)基于拓扑透明特性的分布式动态时隙分配协议,其在为节点分配时隙时与当前的网络拓扑信息无关,所以节点的移动和节点的加入、退出都不会对协议的运行造成影响,较适合分布式的网络架构。其中最为经典的协议是Imrich Chlamtac和Andras Farago于1994年共同提出的扩时多址接入协议[11](TSMA,Time Spread Multiple Access)。然而,此类协议由于不参考网络信息,因此引入的冲突较多,时隙利用效率较低,吞吐量小,无法较好地适应网络拓扑与负载的变化。

(2)基于拓扑依赖特性的分布式动态时隙分配协议通过控制报文的交互来收集局部的网络拓扑信息,并根据所获取的网络拓扑信息为节点分配时隙。因此,该类协议引入冲突较少,保证了信道资源的有效利用。其中,比较有代表性的是统一时隙分配协议[12](Unifying Slot Assignment Protocol,USAP)、跳频预留多路访问协议[13](Hop-Reservation Multiple Access,HRMA)以及五步预留协议[14](Five-Phase Reservation Protocol,FPRP)等。在FPRP协议中,其帧结构由两部分组成:预约时帧与数据时帧。节点在预约时帧进行使用权竞争,若成功,便在相对应的数据时帧发送报文。然而,此类协议在预约时帧段一旦发生冲突,与之对应的数据时帧便会空闲,因此同样存在时隙浪费问题。

3 结束语

随着现代战争信息化程度的逐步深化,战术数据链系统中的作战节点数量越来越多,作战复杂性也进一步增强。战场中所需实时分发的信息种类不仅包含数据和话音,还包含图像、视频等,而不同类型的信息对通信系统具有不同的服务质量要求。因此,针对当前作战需求,设计并选择合适的时隙分配协议也变得越来越困难。为了保证所采用的时隙分配协议既能满足作战平台的战术操作需求,又可满足实际通信传输系统的可实现性,需要对时隙分配协议的评价与仿真方法进行研究,以进行特定协议的实验验证以及特定网络环境下不同协议的比对。因此,逐一分析时隙分配协议的性能评价指标,进而提出战术数据链系统时隙分配协议的仿真评价体系,是下一步需进行的工作。

摘要：现代战场环境的复杂性决定了战术数据链时隙分配协议的多样性,而时隙分配算法对数据链系统的报文投递率、传输时延、吞吐量等性能指标有着较大的影响。针对国内外数据链网络中各种时隙分配协议进行了归纳与总结,对较为经典的固定式、争用式与动态式时隙分配协议进行了介绍,并分析了不同算法的优缺点。最后,给出了数据链网络管理系统下一步的研究方向。

数据分配器论文 篇4

在高技术战争中,作为高效的数据交互渠道——数据链,往往需要具备高实时性、高动态性和强自组织性。基于自组织时分多址技术的数据链[1],迎合了当前战场需求,因此,成为了当前的一个研究热点。

时分多址数据链的时隙分配通常有3种方式:争抢、固定和预约。争抢的时隙分配方法易产生冲突,当用户规模较大时,系统因抢占冲突而造成通信延时甚至通信失败。而固定分配方式不适合高动态性、高强实时性的情况,因此,人们对于STDMA的时隙分配算法进行了深入的研究:张昱晖等人提出了将固定分配和预约分配相结合的复合式STDMA模型,能够较好地适应网络的不同规模和高动态性,但未能考虑不同平台和不同情况对时隙分配需求;杨恩等人提出了一种动态可变帧长的STDMA算法[2],算法具备良好的实时性和可扩展性,但对帧结构的设计考虑不周;王塬琨等人提出了基于优先级的动态时隙分配方法[3],算法的帧结构采用预约请求时隙和数据时隙相结合的方法,按优先级进行排队,考虑到了不同优先级用户时隙需求相异性,但对紧急特情的时隙分配考虑不周。

该文立足于空空数据链的高动态性和强实时性,针对不同级别和不同情况对时隙需求和发送优先级需求的不同进行综合分析,提出了一种改进的动态自组织时隙分配模型。

1 典型动态时隙分配模型

1.1 模型帧结构

典型的动态时隙分配模型是基于优先级的。模型帧结构分为预约请求时隙和数据时隙两段,预约请求时隙又分为n个微时隙,n的取值与网内节点数相等,也就是每个节点占用一个微时隙。微时隙的主要作用是用于广播发送各节点的预约请求,微时隙的长度小于数据时隙的长度,节点对微时隙的占用采用固定分配的模式。网中节点根据优先级的不同来预约申请数据时隙,之后产生一个请求时隙列表。对数据时隙的分配处理将依据相应的算法和优先级处理机制进行。模型帧结构如图1所示。

1.2 模型的算法及优先级处理机制

1.2.1 算法简介

在形成请求时隙列表后,按业务的优先级进行排序并计算需要的总数据时隙数,如果请求的数据时隙数量少于一帧中数据时隙的数量,算法根据数据包的优先级对所有申请的数据时隙进行分配,并形成完整的时隙分配表后广播给各个节点,发送的原则是优先级高的数据先发送,低的后发送。

1.2.2 优先级处理机制

该模型的优先级设计采用严格优先级排队和优先级动态提升相结合的原则。严格优先级排队对申请进行处理的时候将严格按照优先级顺序进行数据时隙的分配,体现了效率至上的原则,但缺陷是当高优先级总是占满数据时隙时,低优先级的业务将一直申请不到时隙,为解决这一问题,算法将所有的业务分为1~4的优先级,1最高,4最低。如果低优先级的请求等待时间超过预定的时间长度或者连续请求2次没有分配到数据时隙,该预约请求将在下一帧重发,但是优先级自动减1,也就是增加一级优先,依次可以一直提高至最高级。

2 改进的动态时隙分配模型

2.1 空空数据链应用场景分析

2.1.1 时隙需求分析

在空中各种武器平台中,不同作战平台对时隙的需求就很不一样。通常战斗机和负责精确打击的导弹,这些成员数量多,但发射信息较少,每个成员要占用的时隙数就较少,每时帧内只占用几个或几十个时隙,如执行远程拦截任务的战斗机,只需要用1个时隙来发射其位置和状态信息;而当战斗机执行巡逻和警戒任务时,因要上报所探测到的战场实时情况,因而需求的时隙稍多,但往往32~100时隙就已足够;有些空中平台是执行侦察、监视和预警等任务,这类成员数量少,但发射信息频繁,信息内容亦偏多,因而要占用的时隙数就较多。比如1架E-2C飞机要完成空中预警任务,需要占用的时隙多达上千个;而有些平台需求的更多,他们除了担负监视、预警和侦察任务外,还负责对其他作战平台的指挥、引导与控制,是整个空中战场乃至空地、空海一体战战场的指挥中心,比如E-3“望楼”空中指挥预警机,E-8“联合星”监视机往往需要占用网内总时隙的7%~10%,约6 000~9 000多个时隙。

2.1.2 优先级需求分析

依据不同战场情况,不同作战任务需求,各类空中平台除了对时隙多寡需求不同外,对信息发送的先后也有着不同的需求。通常,指控中心把握着整个战场态势,负责战场的统筹调度,指挥引导,总是需要优先保证发送机会;而负责战术侦察的各种侦察机乃至卫星侦察设备、战场巡逻机等由于其担负着国土警戒、对敌实时侦察以及预警等任务,因而需要给予较高的优先级以保证发现的情况能实时地上报指挥中心;而各种战斗机、运输机、轰炸机以及战术导弹等因其多数时刻处于接收指令和信息的状态,需要发送上报的信息量少,而且往往实时性要求也并不高,因此,其对发送优先级一般可以考虑设为最低级。于是,在通常情况下,可以设定优先级为3级,但是战场往往是不可测的,紧急需求时有发生,而且往往不因作战平台的不同而有差别。因而,需要设定一个最高的优先级别来保证紧急特情的时隙分配,并保证最优先发送。

2.2 帧结构设计

基于典型的帧结构,考虑到时隙和优先级需求的相异性,新模型的帧结构也分为预约请求时隙和数据时隙两大阶段,但为了提高效率,注重紧急特情;同时兼顾公平,相比原有的帧结构,新帧结构中,预约请求时隙中微时隙的数量设定将大于网络中的现有节点数,考虑到充分利用帧内时隙数又能方便新节点的入网,具体数值不同单位可以自行设定,通常以设定比现有网内节点多出一半的微时隙数。亦即若网内节点数为n,则设定预约请求时隙内的微时隙数为:k=[1.5n],其中,[]为取整的意思。而将数据时隙依时序再次划分为最高优先级数据时隙、定长分配数据时隙和一般优先级数据时隙,帧结构设计如图2所示。

初始化整个网络时,系统将为每个网内的节点分配一个相应的微时隙和设定定长分配的时隙阈值w。微时隙将包括预约请求的时隙数、节点ID和相应的优先级标识,申请完成后,根据业务优先级和请求的时隙数生成一个请求时隙列表。时隙阈值按网络整体情况设定,通常取最低优先级节点占用时隙的平均值。

预约请求阶段时隙数是固定的,而数据时隙阶段的3个分阶段时隙数均不固定,依具体的分配情况而定。

2.3 用户优先级设计

依据2.1节场景分析的结论,优先级设定为系统默认和临机决断相结合的形式,分为了4级3大组。4级为:最高级、1级、2级和3级;3大组为:最高级和1级;最高级和2级;最高级和3级。其中1、2、3级依据优先级需求情况待初始设定之后系统默认,并将之制成控制面板交由机上人员操控。比如,在预警指挥机上,可以设定最高级和1级的优先级控制面板,无紧急发送需求时,优先级选择开关放在默认档,即1级,这样,该节点业务的预约请求优先级标识就为1级;操控人员有紧急发送需求时,由其将优先级档打到最高级,此时优先级标识就改为最高级,数据将会优先发送。再如,一般的战斗机上设定的都将是最高级和3级,若遇紧急情况,飞行员能够临机决断,将数据的优先级设为最高级,以利于数据的及时上传。

2.4 时隙分配算法

在新模型的帧结构中,数据时隙阶段分为3大块,下面分段给出算法设计。

(1)最高优先级分配阶段

从请求时隙列表内提取出最高优先级的请求时隙数和相应的节点ID,依时序给相应各节点分配时隙以供紧急发送的完成。同时确定定长分配阶段的开始时隙。

(2)定长分配阶段

最高优先级时隙分配完成后,就进入定长分配阶段。首先从时隙分配列表里面选出预约的时隙数小于时隙阈值w的节点,然后将这些节点统一依时序分配w个时隙用于数据发送。最后进入一般优先级发送阶段。

(3)一般优先级分配阶段

此一阶段就将完成剩余预约业务的发送。在此阶段,该文提出将优先级与时隙多寡结合,优先级高的节点先发送;同一优先级,预约的时隙数多的节点业务先发送。这样就完成了整个的数据时隙分配和发送。

3 新模型性能分析

3.1 入网便捷性

新模型在预约申请阶段的微时隙留有一定的冗余,新入网的节点只需在侦听一帧的时间后,在空闲的预约微时隙提请时隙申请就能够立即入网,而不需要对整个网络进行重新规划和初始化的配置。

3.2 公平性

新模型考虑到优先级低的节点易长时间申请不到数据时隙的情况,将一些时隙需求很小的节点业务置于紧急发送时间段之后,在对整体网络的实时性影响不大的情况下,兼顾低优先级节点的小业务,使网络更合理、公平及有效。而且该设计相较于原模型的算法更为简洁,降低了算法设计的复杂度。

3.3 对紧急特情的独特处置

新模型最大的特点在于对紧急特情的优先处置。结合空中战场的实际情况,给予了紧急特情数据发送最优先的安排。这种设计保证了对高实时性的战场态势的精准把握和对紧急特情的及时预警,将给予指挥员更多的时间来指挥战斗。

4 结束语

综上所述,通过初步的性能分析,该文提出的改进的时态时隙分配的新模型及算法较好地解决了新节点的入网、紧急数据的发送以及不同平台对数据时隙和发送时刻需求不同等问题,具备高的实时性和自组织性,比较适合空空战场环境。

参考文献

[1]张军,张其善,邓秋林.S-TDMA数据链系统时隙预约选择算法分析[J].北京航空航天大学学报,2001,27(5):514-517.

[2]杨恩,张有光,唐积强.数据链时隙分配算法设计与仿真[J].通信技术,2010,43(7):124-130.

数据分配器论文 篇5

Google Protobuf简介

Google Protocol Buffer (简称Protobuf) 是Google公司开发的一种轻便高效的结构化数据存储格式, 可以用于结构化数据串行化, 或者说序列化。它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。Protobuf使用一种叫做varints的紧凑整数编码方法, 属于二进制的编码, Varint编码采用变长字节的方式存储整数, 将高位为0的字节去掉, 以节约空间, 这种措施对数据的序列化和逆序列化的操作效率较高, 它能够实现数据的压缩存储和传输。

Protobuf编码是基于二进制的, 使得其编解码速度和编码后的占用内存要比xml、json快和小。有数据表明, Protobuf以高效的二进制方式存储, 文件大小比XML文件小3~10倍, 而解析效率却提升至20~100倍。

本文针对一个书店系统的获取书本信息Rest服务, 测试了Protobuf、XML、Json三种序列化方式下的性能对比, 表1为获取100、1000本书所需的时间值。表2为获取100、1000本书时不同序列化方式所占用的空间耗费数据。两个表清晰的展示了Protobuf的优越性能。

面向Lua的数据适配器设计

1 Lua简介

Lua于1993年被巴西里约热内卢天主教大学里的一个研究小组研发, 其作为一种为支持有数据描述机制的一般过程式编程语言而设计的扩展编程语言。它同样可以对面向对象语言、函数式程序设计 (Functional Programming, 如Lisp) 以及数据驱动编程 (data-driven programming) 提供很好的支持。Lua的定位是为嵌入应用程序提供扩展和制止功能, 目前很多应用程序使用Lua作为自己的嵌入式脚本语言, 以此来实现可配置性、可扩展性。特别是在游戏软件的开发, 比如魔兽世界、博德之门、愤怒的小鸟等。

2基于适配器的异构服务器数据交互

本文中的异构服务器主要指是不同开发语言之间的服务器, 为了实现这些异构服务器应用之间的数据交互, 一种比较典型的实现方式是借用软件总线中使用的适配器概念, 软件总线类似于当前的硬件体系结构中各个构件设备都挂接在总线上, 各个软构件也是通过“软件总线”来互传数据, 适配器对构件设备具有包装 (Wrap) 作用, 与总线直接连接和交互的是适配器, 适配器能与具有不同接口的构件进行通信, 完成构件与总线的信息交换。

如果将本文研究的异构服务器数据交互与软件总线架构相比, 而Protobuf即为软件总线, 为实现异构服务器的数据交换需要完成服务器与总线的数据通信, 即采用数据适配器实现, 结构示意如如图1所示。

图中适配器主要实现的工作是数据打包和解封工作, 当需要上传数据时, 则将数据打包或者封装为Protobuf格式数据, 而当要读取数据时, 则将原来的Protobuf数据解封为本地语言数据。

3面向Protobuf的面向Lua适配器设计

经过多年的发展, 目前Protobuf提供了面向C++、Java以及Python语言的数据打包和解封接口, 但是并没有提供面向Lua的数据打包和解封接口, 本节设计的面向Lua的数据适配器命名为Sockpro。为了能高效、快速的实现数据的交互功能和网络通信功能, 本设计借鉴了Protobuf-C和Luasocket的设计。基于Protobuf用户可以定义自己的数据结构, 然后使用代码生成器生成的代码来读写这个数据结构, 但是Protobuf原生没有对C的支持, 一般都是使用Protobuf-c这个第三方库。而Luasocket是Lua的网络扩展模块库, 提供了很多方便的网络协议, 如TCP、UDP、DNS、FTP等。它由两部分组成, 一部分是由C语言写的核心, 提高对TCP、UDP的访问支持, 另一部分是用Lua写的供Lua调用处理的接口。

Sockpro在Protobuf-c和Luasocket基础上实现既对网络通信协议tcp、udp等访问支持, 又对数据序列化和反序列化支持, 同时拥有高效读写数据与支持多通信协议的特点。Sockpro由两部分组成, 一部分是由C语言写的代码核心, 另一部分是用Lua语言写的函数处理程序, 其具体系统架构如图2所示。

部分重点的功能模块介绍如下:

proto:这个模块是整个系统架构的重点, 它包含整个Protobuf的数据解析与封装, 有register注册.proto文件模块、rmessage编码模块、wmessage解码模块、pattern编解码模块、varint、bootstrap编码格式模块等主要模块, 剩下的其他模块是为这些模块提供逻辑或编码辅助的模块。

tcp:面向连接的传输控制协议模块, 包含有建立连接、绑定ip与端口号、接收发送消息等功能, 调用auxiliar、socket、inet、options模块。

udp:面向无连接的传输层用户数据报协议模块, 拥有与tcp类似的功能并调用相同模块。

buffer:缓冲区, 为Lua项目提供输入输出接口。

except:异常支持模块, 提供给外界使用的函数接口有newtry和protect。

select:常用的一种服务端编程模式, 建立多条连接, 将监听端口号列入为感兴趣对象, 实现对其进行循环监视, 一有发现, 马上给予反馈。调用timeout超时处理模块和socket模块。

4 Sockpro的数据交互工作流程

基于Sockpro的数据交互的流程如图5所示。

结语

数据分配器论文 篇6

公平问题是人类发展史中的一个重大问题,也是迄今未曾得出明确答案的一个难题,对人类社会进程的影响甚至超过饥荒。同时,公平问题也是多学科共同关注的领域,从宗教学、政治学、社会学延伸到心理学和经济学,又延伸到管理学。公平的类型较多,但分配公平是管理学所关注的第一类公平。1965年,美国著名的管理心理学家、行为科学家,美国北卡罗来纳大学的行为心理学教授约翰· 斯塔西·亚当斯［1］( John Stacey Adams) ,通过研究报酬分配的公正性和合理性对员工工作热情的影响, 提出了分配公平理论,认为一个人不仅关心自己的产出与投入,也关心他人的产出与投入,即不仅关心自己的绝对报酬量,也关心与他人相比的相对报酬量。

亚当斯的分配公平思想不仅为公平理论的发展奠定了基础,也对管理实践及变革产生了深远的影响。由此,亚当斯被誉为公平理论的创始人。当然, 这是针对管理学科而言的,因为亚当斯的公平理论源于政治学和社会学的公平思想。概括而言,分配公平主要是指组织成员对分配结果的公平感受。亚当斯的贡献在于,从管理学的视角探讨了员工的个人投入与产出之间的平衡关系。其中,个人产出包括金钱、物品、工作安排以及获得的赏识等,个人投入包括努力程度、工作时间、精力耗费、教育程度、以及其他各种无形损耗。亚当斯［2］指出,如果个人认为自己的投入产出比与他人的投入产出比大致相等,就会产生公平感,否则,就会产生不公平感,而不公平感就会滋生不满的心理情绪,导致工作效率的下降。

分配公平理论是组织公平理论的早期发展阶段, 在新古典经济学的支配下,对现代经济和管理的影响仍经久不衰。自20世纪60年代初期至70年代中期,组织公平的研究主要集中于分配公平领域。 1961年,美国社会学家Homans在其社会交换理论中首次提出了分配公平的理念,认为分配公平是基于交换的目的而在组织中承担一定责任的个体希望在组织中得到的两种预期结果,即与个人付出相对等的报酬以及与他人相一致的付出报酬比例。美国学者Deutsch认为,分配公平是指组织成员对组织人力资源管理决策结果的公平性的判断和评价。亚当斯［3］的分配公平思想是基于社会交换理论而形成的, 对管理实践中的公平激励存在着深远的启示。我国学者参照于亚当斯的公平理论,对我国的公平管理实践进行了深入的思考。叶章和［4］论述了亚当斯的公平理论在管理实践中的应用,认为员工的不公平感来自报酬不足和报酬过多两个方面,即报酬的过多和过少都会引起员工的不公平感,从而使员工产生相应的行为反应。王呈斌［5］基于亚当斯的公平理论研究了民营企业薪酬满意度的影响因素,发现内部公平的影响强度最大、外部公平次之、自我公平最弱,认为民营企业薪酬设计要兼顾外部公平、内部公平和自我公平,从而可以不断提高薪酬管理水平并提高薪酬满意度。张瑾、张效功［6］基于亚当斯公平理论分析了企业薪酬公开和薪酬保密的矛盾, 认为薪酬公开和薪酬保密并无实质上的优劣之分, 并根据员工的薪酬公平偏好提出了薪酬保密的标准和范围。

在亚当斯分配公平理念的基础上,公平理论的发展一刻也没有停止过,随后出现了程序公平、互动公平、组织公平等思想,并促进了经济理论的变革,为行为经济学的发展创造了有利的前提条件, 并对传统经济学产生了强有力的冲击,反过来又引导管理行为的再次优化。我国学者在这方面做出了卓越的贡献,出现了一些较有影响力的研究。魏光兴［7］解析了公平偏好下的锦标激励机制,认为在锦标激励机制中,公平性偏好不仅通过参与约束降低代理人的努力程度,也会通过激励相容约束提高代理人的努力程度,因而应该有效地识别员工的公平性偏好对企业锦标激励制度的影响方式。蒲勇健［8］将 “公平动机” 植入传统的委托———代理模型之中,论证了公平互惠型的委托代理合约的社会效用水平高于传统模式下委托代理合约的效用水平,非理性代理人的行为有助于增大委托人的利益,从而实现了社会福利的整体扩展。李训、曹国华［9］分析了公平偏好下的激励机制,将公平偏好理论融入了传统的委托代理模型,发现了公平偏好因素颠覆了传统委托代理模型中的若干结论,认为在员工努力可以观测的情况下,雇主可以针对公平偏好型员工来设计有别于纯粹自利型员工的激励机制,从而达到期望效用的最大化。可见,现有的公平理论的研究既没有针对于具体的群体,也没有基于翔实的样本检验,又没有涉及利他性公平,因而在价值应用上大打折扣。不言而喻,不同群体的公平偏好是存在着差异的,传统的利己性公平已不再完全适合于现代社会的特征,公平理论的应用价值只有在实践的平台上才能显现出来。

研发人员是科技进步的主要推动者,也是社会进步的一个重要动力源,因此,研发人员科技创新能力的成长一直是全社会所注目的问题。根据公平理论,研发人员的创造力也受到公平感的影响,然而,现有的公平研究并没有针对于研发人员而展开, 仅停留于理论层面,缺乏数据检验的支持,因而也无从得到可行的结论。同时,现有的研究仅关注了利己性公平,而没有关注行为经济和实验经济理论下的利他性公平,而利他性公平恰恰是知识型人才的一个关键性的公平偏好要素。在公平偏好下,从心理学的视角来分析,按照Sternberg［10］成功智力理论,研发人员的科技创新能力可以分解为分析型智力、创造型智力和实践型智力3个要素。同时,公平偏好对研发人员科技创新能力的影响是现实而持久的,不仅存在着直接的影响,也通过研发人员的满意度和敬业度产生间接的影响。员工满意度和敬业度是现代人力资源管理的前沿性问题,在现代经济环境下,明显受到分配公平的驱动。尽管组织公平理论已在亚当斯分配公平思想的基础上衍生了更多的新内容,但分配公平思想对管理实践的影响方式、范围和幅度也在变化。因此,基于亚当斯分配公平思想,借助于满意度和敬业度的中介效应,研发人员成功智力开发机制的研究具有现实的价值和意义。

2研究模型的设计

2. 1分配公平对研发人员满意度和敬业度的促进效应分析

分配公平是公平理论的基座,对于研发人员的满意度和敬业度存在着内在的驱动作用。亚当斯［11］认为,当一个社会个体产生不公平感觉时,可能会采取如下措施:( 1) 通过自我解释来实现自我安慰; ( 2) 采取一定的行为,改变他人的福利状况; ( 3) 采取一定的行为,改变自己的福利状况;( 4) 更换比较对象,以获取心理上的公平感; 5发泄心中愤怒,制造人为矛盾。也就是说,当研发人员发现自己处于不公平分配待遇时,就会削弱对工作环境的满意度,降低敬业度。在现代经济环境下,研发人员不仅关注自己是否受到公平的待遇,也关注同事是否受到公平的待遇。当在同事身上产生分配不公的现象时,研发人员同样会感到愤懑和压抑, 同样会使自己的满意度和敬业度遭受毁损,这一点与亚当斯的公平思想存在着差异,因为亚当斯的分配公平分析是立足于自身的,而非立足于他人。满意度和敬业度之间并不存在必然的一致性,满意度高的员工并不一定存在着高的敬业度,满意度低的员工也并不一定存在着低的敬业度,因为敬业度还受到个体的性格、品德、价值观、职业生涯规划等因素的制约。

根据以上分析,可以提出如下研究假设:

H1a: 分配公平对研发人员满意度存在正向促进作用。

H1b: 分配公平对研发人员敬业度存在正向促进作用。

2. 2分配公平对研发人员成功智力的促进效应分析

分配公平对研发人员成功智力的促进在理论和实践上都得到分析和验证。分配公平感是一种心理感觉,产生积极、愉悦、开阔的心境,有助于激发成功智力各个要素的成长［2］。Sternberg将成功智力分为3个要素: 分析型智力、创造型智力和实践型智力。简而言之,分析型智力是对问题的认识和领悟能力,创造型智力是在认识和领悟的基础上创造性地构思自己新的思维模式的能力,而实践型智力是将认识和创造的观念应用于解决实际问题的能力。 对于研发人员而言,这3种成功智力要素也是其科技创新能力的本源,只是大多管理学领域上的关于科技创新能力的研究未曾深入到心理学的层面。 1996年,Robins在Adams公平理念的基础上进一步研究发现: 如果员工认为自己的收益高于付出,就会努力工作来回报组织,借此消除可能来自组织中的嫉妒、偏见和鼓励; 如果员工认为自己的收益和付出相当,就会维持目前的工作状态; 如果员工认为自己的收益低于付出,就可能采取沉默、消极怠工、拒绝合作、离职等组织报复行为。显然,研发人员的公平感对分析型智力、创造型智力和实践型智力均存在着内在的激励作用,基于中国现实管理环境的相关研究也证明了这一论断。叶章和［4］基于亚当斯公平理论的分析,认为在中国现实环境下, 引发员工不公平感主要有如下因素: 官僚主义作风、 任人唯亲、裙带关系、 “平均主义” 的残余,而这些负面因素的削减可以提高员工的积极性和创造性。 李超平、时勘从心理学的视角研究了分配公平对员工工作倦怠的影响,发现分配公平会影响到员工的情绪衰竭和玩世不恭。

根据以上分析,可以提出如下研究假设:

H2a: 分配公平对研发人员分析型智力的成长存在促进作用。

H2b: 分配公平对研发人员创造型智力的成长存在促进作用。

H2c: 分配公平对研发人员实践型智力的成长存在促进作用。

2. 3研发人员满意度对成功智力的促进效应分析

在分配公平偏好下,研发人员的满意度是一种积极的心理感受,可以为成功智力的成长创造祥和的心理氛围。如果研发人员对工作环境具有较高的满意度,就会处于激奋、自强、开拓的心理状态, 观察力更为锐利,反应力更为敏捷,思考力更为缜密,从而使理论和实践更加融会贯通,必然促进分析型智力、创造型智力和实践型智力的成长［13］。当然,满意度对成功智力的驱动也是有条件的,分配公平感就可以创造较好的驱动条件。研发型人员对分配公平的满意可以直接转化为一种内在动力,这种现象在中国管理环境下已在多种场合得到证实。 赵伟军［15］研究了知识型员工的满意度,认为知识型员工在个人特质、心理需求、价值观等方面存在着特殊性,主要包括: ( 1) 具有较高的创造性和自主性; ( 2) 具有较高的专业特长和个人素养; ( 3) 高流动性和低忠诚性; ( 4) 工作过程难以监控,工作成果不易测评,而这些特殊因素都是个人创造力成长的温床。向征、曾国平［16］研究了重庆市高学历员工的满意度,就同事间人际关系、企业归属感、工作中的尊重与关怀、工资收入、食宿安排、参与企业决策的程度、奖惩制度的合理性、内部投诉的处理、机构设置合理性等事项进行了调查,发现这些满意度的影响因素也对员工业绩存在着直接的影响。

根据以上分析,可以提出如下研究假设:

H3a: 研发人员满意度对分析型智力的成长存在促进作用。

H3b: 研发人员满意度对创造型智力的成长存在促进作用。

H3c: 研发人员满意度对实践型智力的成长存在促进作用。

2. 4研发人员敬业度对成功智力的促进效应分析

在分配公平偏好下,研发人员敬业度对成功智力存在着直接的驱动作用。敬业度越高,责任心就越大,对未知领域的探索欲望就越强,就会有效地激活个人的成功智力的潜力,提高认识问题、分析问题、解决问题的能力,从而使个人创造性发挥至极大状态［16］。对于研发人员而言,敬业度和满意度之间并不存在必然的相关性,即使在低满意度的情况下,研发人员照样保持旺盛的敬业度,因为研发人员敬业度除了受到物质利益的刺激之外,还受到使命感、价值观和长远职业规划的影响。在某种意义上来说,研发人员敬业度和成功智力开发融为一体,他们无论处于什么工作环境,都希望自己的创造力处于激活状态。用Sternberg成功智力理论来解释,就是研发人员时刻希望自己的分析型智力、创造型智力和研发型智力处于巅峰状态,以最大程度地延长自己的研发生命。研发人员是知识型员工的一种类型,而知识型员工敬业度对创作力的促进作用已在中国管理环境下被多个研究所证实,这也从一个侧面反映了研发人员敬业度对成功智力促进效应的存在性。李若水、王思瑶［18］研究了知识型员工背景因素对敬业度的影响,主要包括性别、年龄、 职务、婚姻、工作年限等方面,发现性别和工作年限对敬业度存在着显著的影响,婚姻和学历对敬业度缺乏显著的影响,但敬业度对知识型员工创造力之间存在着高度的正相关。储成祥、毛慧琴［19］研究了知识型员工敬业度的影响机制,认为知识型员工一般具有如下特征: ( 1) 是知识和财富的双重拥有者; ( 2) 学习能力较强,工作的自主性也较强,对新事物具有较强的探索欲望; ( 3) 成就感的需求较高; ( 4) 工作投入高于组织承诺,且工作业绩难以量化,而这些因素正是创造力成长所不可缺少的。 伍喆［20］解析了知识型员工敬业度的三维模型,检验了个人———组织价值观匹配和分配公平感对员工敬业度的影响,提出了改进知识型员工敬业度的具体措施,认为敬业度对员工业绩存在着传导效应。

根据以上分析,可以提出如下研究假设:

H4a: 研发人员敬业度对分析型智力的成长存在促进作用。

H4b: 研发人员敬业度对创造型智力的成长存在促进作用。

H4c: 研发人员敬业度对实践型智力的成长存在促进作用。

2. 5研究模型的确立

本研究拟以结构方程模型( SEM) 来进行研究假设的检验。在设计结构方程模型之前,需要对分配公平、满意度、敬业度、分析型智力、创造型智力和实践型智力6个潜变量进行指标分解。

根据亚当斯的分配公平思想,再结合于知识经济时代分配公平理论的进展,研发人员分配公平要素可分解为如下4个指标: ( 1) 认为自己在工作中的收入和付出是一致的; ( 2) 认为同伴在工作中的收入和付出是一致的; ( 3) 认为自己和同伴在工作中的投入产出比是大致相等的; ( 4) 认为自己的收入大致反映了对团队或组织的贡献程度。显然,本测度指标体系的设计不仅立足于新古典经济学的利己主义思想,也立足于行为经济学的利他主义思想。

借鉴于现有的研究成果,研发人员满意度要素分解为如下4个指标: ( 1) 对所从事领域的研发工作具有极高的兴趣; ( 2) 对工作场所的人文环境和物质环境感到满意; ( 3) 认为所从事的研发工作可以实现自己的人生价值; ( 4) 认为自身的能力和潜力得到了恰如其分的展现和开发。同时,研发人员敬业度要素分解为如下4个指标: ( 1) 带着饱满的热情投入工作; ( 2) 善于克服各种不利因素所带来的工作倦怠;( 3) 在工作中享有高度的愉悦感; ( 4) 勇于探索和挑战工作中未知的领域。

根据Sternberg的成功智力理论,研发人员分析型智力要素分解为如下4个指标: ( 1) 具有较高的学习能力;( 2) 具有较高的科技环境适应能力; ( 3) 能够正确定位自己的研发方向; ( 4) 善于从不同角度来分析同一事物。研发人员创造型智力要素分解为如下4个指标: ( 1) 善于进行各种知识和技能的组合; ( 2) 善于进行深度思考; ( 3) 能够灵活运用系统的观念来分析分散的事物; ( 4) 在思维模式上不断超越自己,即不断打破自己的狭隘理念、 戒除自己的行为弊端,并纠正自己的不良习惯。研发人员实践型智力要素分解为如下4个指标:( 1) 善于将自己的理论转变为现实的能力,并有效地服务于组织;( 2) 善于发现未来的技术市场需求; ( 3) 具有良好的沟通与交往能力; ( 4) 善于从日常经验中发现解决问题的方法。

根据研究假设和要素分解的内容,可以构建研究模型如图1所示。

3模型检验

本研究拟以我国各行业研发人员为样本进行数据收集,数据收集方法采用李克特7点量表。研发人员一般分布在高校、专业研究机构、国有企业研发部门、大型民营企业研发部门、医疗机构等单位。 在进行数据调查之前,根据分配公平、满意度、敬业度、分析型智力、创造型智力和实践型智力要素分解的内容进行问卷设计,设计出包含24个题项的调查问卷。数据调查方式包括实地采访、委托调查、 电子邮件、电话采访4种形式。在调查之前,均要向被调查者说明此次调查的目的和意义,以免被调查者产生歧义。本次数据调查自2013年6月6日起,至2013年7月12日止,历时37天,获取有效样本数据200份。样本特征如表1所示。基于200份有效样本数据,借助于SPSS11. 5和Lisrel8. 7软件,对研究模型进行实证检验,得检验结果如表2所示。根据检验结果可知,假设H1a、H1b、H2a、 H2b、H3a、 H3b、 H4a、 H4b和H4c通过了检验, 而假设H2c和H3c没有通过检验。同时得拟合指数列表如表3所示。根据拟合指数列表可知,模型检验效果较好。

4研究结论

在现代经济社会,随着新古典经济理论的褪色和行为经济理论的兴起,分配公平愈加受到人们的关注,但对研发人员行为影响的研究却处于空白状态,而本研究在该领域进行了初步的探索,并将公平偏好从利己性公平扩展到利他性公平。根据检验结果可知,分配公平对我国研发人员的成功智力存在着现实性的促进作用,不仅直接促进其成功智力的成长,也通过满意度和敬业度间接促进其成功智力的成长。分配公平是组织公平理论中最为古老的公平形态,但仍发挥着实质性的经济效应,也仍然是管理学领域中的一种有效的激励策略,对研发人员同样存在着作用。

具体而言: 研发人员的分配公平对满意度和敬业度均存在着积极的促进作用; 分配公平对研发人员的分析型智力和创造型智力存在着积极的促进作用,而对实践型智力缺乏促进功能; 研发人员满意度对分析型智力和创造型智力存在着积极的促进作用,而对实践型智力缺乏促进功能; 研发人员敬业度对分析型智力、创造型智力和实践型智力均存在着积极的促进作用。

可见,对于我国研发人员科技创新能力培育而言,基于分配公平视角的公平激励尽管对分析型智力、创造型智力和实践型智力存在着一定的促进作用,促进了科技创新能力的成长,但是,这种促进功能还存在着一定的拓展空间,尤其是实践型智力的成长空间较大,可以通过组织公平感的改进和研发人员满意度的提高来实现。同时,在分配公平偏好下,研发人员敬业度对分析型智力、创造型智力和实践型智力的成长均发生了积极的作用,因而应该注重维持这种有利的局面。

根据检验过程可知,在知识经济时代,研发人员公平感的培育不应拘泥于亚当斯分配公平的初始理念,而应从传统经济学的利己主义向利己和利他共存的现代经济学转变,即研发人员不仅关注自身的收入公平,也关心他人的收入公平,希望整个研发团队处于收入公平的基座之上,而不是贪婪地妄求一切。知识经济条件下分配公平在内涵和形式上的变化应引起管理界的关注,而不能受到险隘的利己主义的束缚。当然,脱离于劳动付出的盲目的分配公平更不可取。

数据分配器论文 篇7

1 原理介绍

1.1 数据分组信道 (PDCH) 现有分配原理

数据业务PDCH信道分配是以PDCH集合 (PSET:PDCH SET) 方式进行的。PSET中的所有PDCH信道分配来自同一个TCH组, 1个PSET可以包含最多8个PDCH信道。每一个PS连接 (上行或下行) 都被定义为一个临时块流 (TBF:Temporary Block Flow, 临时块流) 。每一个MS能够同时支持最多2个TBF (一个用于上行, 一个用于下行) , 当MS的TBF建立后, 会综合根据MS的多时隙级别、EGPRS支持和频段支持能力去预留PDCH资源。

现有系统使用TBFDLLIMIT (TBF下行门限) 和TBFULLIMIT (TBF上行门限) 参数来指示小区每PDCH目标承载的最大下行和上行的已激活TBF数量。TBFLIMIT表示每个PDCH最大承载的TBF数量。TBFLIMIT参数影响到网络中PDCH的分配, 进而影响小区的总体容量。当小区业务发生变化时, 应及时调整TBFLIMIT参数, 避免语音、数据业务互相抢占信道资源, 造成资源浪费。

但是基于TBFLIMIT参数进行TBF分配和调度, 无法区分某TBF之上所承载数据包大小。目前, GPRS数据网络中的业务多种多样, 不同的业务所表现出来的业务特性是不同的, TBFLIMIT的大小并不能真实反映PDCH的承载效率情况。

1.2 基于承载效率的数据业务信道分配原理

基于承载效率的数据业务信道分配算法通过计算单位时间内每载频上PDCH承载的有效数据的占比, 即每秒钟PDCH上承载的有用数据量占PDCH可承载最大数据量的百分比, 其中有效数据包括用户数据以及必要的控制信令。如果占比低于设置的下门限, 就减少所有在线用户的PDCH占用总个数, 如果占比高于设置的上门限, 就增加所有在线用户的PDCH占用总个数。如果占比在上下门限之间, 则PDCH占用个数保持不变。

PDCH承载效率=单位时间内PDCH上使用的无线块数/单位时间内PDCH上可用的无线块数。直接根据PDCH承载效率来进行PDCH的分配和TBF的建立, 使得网络具备了对于业务需求的自适应能力, 针对小包业务, 如即时通信类业务, 此类业务单位用户对于资源的占用较低, PDCH承载效率较低, 提供较少的PDCH即可满足多用户的服务质量需求, 而针对大包业务, 如FTP下载和多媒体业务, 此类业务单位用户对于资源的占用较高, PDCH承载效率较高, 则提供较多的PDCH来满足服务质量需求。

综上所示, 基于承载效率的小区数据分组信道分配算法流程图如图1所示:

2 现网应用情况

2.1 方案配置

为了确定PDCH分配的合理门限值, 对现网的PDCH承载效率与拥塞情况进行了统计分析, 结果如图2。

根据统计, PDCH利用率在[0, 40%]间时TBF基本无拥塞, 40%后开始出现TBF拥塞, 特别在50%以后TBF拥塞明显增加。

故设置如下PDE参数方案:当下行PDCH利用率<=40%时, 设置PDCH利用率的高门限50%, 低门限30%, 当下行PDCH利用率>40%时, 出现下列情况之一:上行TBF拥塞率>=1%、下行TBF拥塞率>=0.5%, 下行EPDCH复用度>=5、下行PDCH利用率>=70%时, 设置PDCH利用率的高门限60%, 低门限40%, 剩余小区设置PDCH利用率的高门限70%, 低门限50%。

2.2 性能试点

为了验证基于承载效率的小区数据分组信道实时分配方案对于不同业务区域的效果, 选择了多个场景区域, 包括高校区, 数据业务热点区, 普通综合区域进行对比。

(1) PDCH平均承载流量。

PDCH平均承载流量直接反应了网络资源利用率情况, PDCH平均承载流量越高, 则网络资源利用率就越高。

试点区域内PDCH平均承载流量也较之前有较大的提升, 增幅超过60%。如图3所示:

(2) 数据业务等效话务量。

数据业务等效话务量反映了数据业务对于网络资源的占用情况, 等效话务量越高, 则数据业务对于网络资源的占用就越多。

试验区域等效话务量明显下降, 降幅为25%左右。如图4所示:

3 结语

通过对基于承载效率的小区数据分组信道分配功能进行验证, 对网络资源利用率提升明显, 单PDCH承载流量提升幅度超过50%, 数据业务等效话务量降幅超过15%, 同时对用户感知并没有负面影响, 语音网络性能指标和系统负荷无明显异常变化。

基于承载效率的小区数据分组信道分配功能, 能够实时对小区数据业务分组信道进行统计, 根据资源的占用情况优化资源分配策略, 因此能够动态自适应用户的业务需求变化, 针对小包业务, 如即时通信类业务, 此类业务单位用户对于资源的占用较低, PDCH承载效率较低, 提供较少的PDCH即可满足多用户的服务质量需求, 而针对大包业务, 如FTP下载和多媒体业务, 此类业务单位用户对于资源的占用较高, PDCH承载效率较高, 则提供较多的PDCH来满足服务质量需求, 快速实施各种资源快速调配。

目前数据业务增长迅猛, 基于承载效率的小区数据分组信道分配功能能够有效提升网络对于数据业务的承载能力, 同时不影响用户的使用感知。

参考文献

[1]韩斌杰.GPRS原理及其网络优化[M].机械工业出版社.2004.

[2]吴宝栋, 等.一种基于实时数据流的TBF分配方法[J].移动通信.2011 (09) .

[3]马玲芳, 陈亮.PDCH信道配置方法研究[J].移动通信.2008 (19) .

[4]刘文山, 敖李达.PDCH信道配置规划分祈[J].数字通信世界.2010 (11) .

数据分配器论文 篇8

关键词：投资分配效率,金融发展,FDI,动态面板数据模型

一、引言

尽管我国的GDP增长率长期位居世界前列,但在我国GDP构成中固定资产投资占主要部分。以2013年为例,该年全社会固定资产投资占GDP的比重高达78.46%,且全社会固定资产投资增速达到19.1%,最终居民消费支出占GDP比重仅为37.3%[1]。潘文卿等(2003)发现国有银行信贷与资本配置效率负相关,非国有银行金融机构则能有效提升资本配置效率[2]。Huang (2003)发现我国金融体系对资本配置效率的影响极为微弱,因为我国以银行为主的金融体系长期受政府管控,配置资本时对国有企业的倾斜,致使非国有企业难以获取足够资本[3]。Taboada(2011)认为当银行股权结构中的国有部分减少时,若是由国内股东增持银行股份,则会阻碍投资分配效率的提高,而若是由外国投资者增持本国银行股份,则会提升投资分配效率[4]。李稻葵等(2007)认为FDI的涌入能克服正规制度不健全导致的政府和企业间存在的双重道德风险,从而在一定程度上提高地区资源配置效率[5]。

金融发展与FDI并不是独立地影响投资分配效率。王永齐(2006)认为金融市场在FDI溢出过程中发挥着重要的作用,因为提高金融市场效率将降低融资成本,并提高劳动者的学习能力,这将强化FDI的技术溢出效应[6]。阳小晓等(2006)认为即使FDI促进了中国的资本积累,金融体系的低效率也影响本国公司吸收外企溢出的技术[7]。孙力军(2008)给出了不同的意见,认为在FDI水平一定的条件下,我国金融发展对本国资本积累和产出增长有正影响[8]。Alfaro等(2010)的实证研究表明,金融市场发展良好的经济体能够从FDI中获取更高的收益[9]。

纵览以上研究投资分配效率的文献,可以发现Wurgler (2000)[1]的资本配置效率指标是这些文献的研究基础,简言之,利用固定资产投资增长率对工业增加值增长率进行回归得到投资分配效率指标,若该指标为正,则投资会随着工业增加值的增长而增长,此时投资有效率,若该指标为负,则投资低效率甚至无效率,该方法描述了资本回报率与资本配置的关系,迅速被学界接受。李青原等(2010)计算我国各地区平均资本配置效率为0.204,全国整体资本配置效率为0.126[10],远低于Wurgler (2000)对65个国家计算的平均资本配置效率0.429[1]。那么,就产生了一个问题,我国巨量的投资显然不能由工业增加值完全解释,我国固定资产投资增速长期处于11%～20%之间,而工业增加值增长率却不足7%[1]、李青原等(2010)[10]等所采用的投资效率指标设定的状态并不匹配,影响固定资产投资的应该存在更重要的因素。投资是资金流向回报高的行业和地区,而回报的首要表征即是销量的提高,因此经过对工业增加值、工业总产值和工业销售量等几个指标的增长率进行比较后,笔者认为从工业销售量的角度来计算投资分配效率比较符合我国工业固定资产投资的增长现状,即设定固定资产投资的工业销售量弹性为投资分配效率指标,并基于该指标探索影响投资分配效率的因素及其影响路径。

二、数据、变量与计量模型

(一)数据来源

本文投资分配效率的样本数据来自《中国工业经济统计年鉴》(2006—2012年)中30个省、直辖市、自治区的制造业相关数据(除西藏外),主要包括各行业中国有及规模以上非国有工业企业的固定资产投资、工业总产值、工业销售量等,该年鉴包括27个主要的制造业分类,本文的实证研究采用平衡面板数据,故对存在较多缺失值的行业予以剔除,最终取用17个数据较为完整的行业[10]所测算的0.204,符合目前固定资产投资和工业销售量的增长状况,表明我们采用固定资产投资的工业销售量弹性作为投资分配效率指标较为符合我国的实际投资状况。

2. 解释变量与控制变量。

上文列举了我国投资资金的5个来源,其中国内信贷和外资利用合计占有45%的比重,而且由于这两项资金都具有严格的回报需求,因此对投资效率具有较大的影响,本文将之作为主要解释变量,考虑到外商直接投资有存量和流量指标,对其设定4个变量(见表1)。金融指标方面,考虑到我国目前且较长时间内依然以银行为金融中心,而证券市场也开始逐步壮大,因此本文设定3个衡量金融发展(FD)的指标。此外,由于投资分配效率不能完全归因于金融发展和FDI,故将若干控制变量列入考虑范围,表1为各变量的名称及定义。

(三)计量模型设定

金融发展、FDI变量对投资分配效率影响的实证检验中,可能存在内生性问题,因为金融发展与FDI可能促进投资分配效率的提升,而投资分配效率的提高也会带来更多的FDI和信贷资金的流入。为减少内生性对参数估计的影响,本文采用动态面板计量模型对之进行研究,考虑包含被解释变量滞后一期的如下模型:

其中,表示各省固定资产投资的工业销售量弹性的估计值;为其一期滞后项;FDpt表示金融发展,包括credit1、credit2与stock;FDlpt表示FDI变量,包括fdi1、fdi2、fdi3与fdi4,Xpt表示各地区控制变量,包括growth、consg、indshare、wage、inflation及nshare;δp表示不随时间变化的横截面个体特征;εpt为随机干扰项。

式(2)中包含被解释变量的滞后项,而该滞后项与随机干扰项相关,若对模型(2)采用OLS估计,将产生有偏和不一致问题,一般采用动态面板数据模型的差分GMM (D-GMM)或系统GMM (SYS-GMM)估计方法。银行信贷和FDI作为逐利资本,其不仅影响投资分配效率,也倾向于流向投资分配效率高的地区,为减少这种双向反馈机制的影响,本文采用系统GMM方法估计动态面板数据模型,该方法不仅能有效反映投资行为的动态特征,还能在一定程度上减少双向反馈机制对估计结果的影响,得到参数的一致估计量。

三、实证分析结果

在动态面板计量模型中,引入被解释变量的一阶滞后项,将金融发展变量(credit1、credit2、stock)、FDI变量(fdi1、fdi2、fdi3、fdi4]及两者的交互项、地区经济增长growth视为内生变量,其他的控制变量均设定为外生变量[1]认为投资分配效率与经济的公有制程度呈负相关,但本文的研究结果并不支持该结论。

四、结论

本文采用固定资产投资的工业销售量弹性作为投资分配效率指标,使用2006—2012年我国30个地区17个制造业行业的数据,估算了各地区各年度的投资分配效率。并选取金融发展、FDI变量及相关控制变量,运用动态面板数据模型研究了各变量对投资分配效率的影响。估计结果显示,

注:*、**、***分别表示0.1、0.05、0.01显著水平。

我国的银行信贷总量对投资分配效率有显著正效用,私人部门银行信贷对投资分配效率的作用则不明显,而证券市场规模和FDI对投资分配效率的影响为负。银行信贷总量、私人部门银行信贷、证券市场规模与FDI之间都存在显著的竞争和挤出效应。目前我国工业经济依然处于快速增长阶段,但投资分配效率存在如何优化的课题,如何选择适度的FDI与金融发展,提升本地区资源配置的质量,需要政府和企业改变投资理念,结合可持续发展的经济目标,做出合理的投资决策。

参考文献

[1]Wurgler J.Financial markets and the allocation of capital[J].Journal of Financial Economics,2000,58:187-214.

[2]潘文卿,张伟.中国资本配置效率与金融发展相关性研究[J].管理世界,2003(8).

[3]Huang Yasheng.Foreign Direct Investment During the Reform Era[M].Cambridge University Press,2003.

[4]Taboada A G.The impact of changes in bank ownership structure on the allocation of capital:International evidence[J].Journal of Banking&Finance,2011,35:2528-2543.

[5]李稻葵,梅松.中国经济为何偏好FDI[J].国际经济评论,2007(1).

[6]王永齐.FDI溢出、金融市场与经济增长[J].数量经济技术经济研究,2006(1).

[7]阳小晓,赖明勇.FDI与技术外溢:基于金融发展的理论视角及实证研究[J].数量经济技术经济研究,2006(6).

[8]孙力军.金融发展、FDI与经济增长[J].数量经济技术经济研究,2008(1).

[9]Alfaro L,Chanda A,Kalemli-Ozcan S,et al.Does foreign direct investment promote growth?Exploring the role of financial markets on linkages[J].Journal of Development Economics,2010,91:242-256.