对象行为协议对于辅助其他开发者理解并正确使用对象所提供的外部行为具有十分重要的意义.然而相关文档却常常缺失或存在不一致,需要通过逆向分析的方法进行恢复.针对这一问题,本文提出了一种基于驱动执行和动态分析的对象状态机(Object State Machine,OSM)提取方法.该方法从源代码中提取包含类属性的条件表达式,以其在运行时刻的取值情况及程序异常信息作为状态标识,并通过驱动执行的方式获取运行时的状态转换信息,然后分析运行时信息逐步构造对象状态机.该方法已实现为相应的原型系统,初步实验结果表明通过该方法可以高效、准确地恢复对象行为协议.
数据存取,也称信息中介,是指生产者(传感器节点)将产生的感知数据按照某种策略存放在特定的位置上,而消费者(基站、用户、传感器节点)将查询请求按照对应策略路由到数据存放位置获得感兴趣的数据.利用数据速率和地理位置信息来减少网状拓扑结构传感器网络中数据存取的代价.首先,依据生产者和消费者的关系建模为"一对一"(一个生产者,一个消费者)、"多对一"(多个生产者,一个消费者)、"多对多"(多个生产者,多个消费者)3种模型来对存取代价进行分析.其次,基于上述模型,提出利用数据速率和地理位置来确定数据存放位置的自适应全局最优贪婪算法ODS(optimal data storage)和局部最优近似算法NDS(near-optimal data storage)以及最优数据传输模式.最后,ODS和NDS都依据数据速率、生产者和消费者地理位置、网络拓扑来决定存放位置,并且通过自适应地调整来减少数据存取能量消耗.实验结果表明:NDS不仅能够节省能耗,而且在70%的情况下达到与ODS相同的效果.
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