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位置依赖的信息服务(Location Dependent Information Services，简称LDISs)专指一类与位置相关的信息服务，其用户所提出的请求将会随着空间的变化而得到不同的查询结果。在无线环境中，位置依赖的信息服务有着巨大的应用前景，但是由于受到移动性以及带宽和能量开销等多方面因素的影响，其服务性能还有很大的提升空间。而缓存作为无线应用中最常见的资源优化方法，对于提高LDISs的性能有着非常大的帮助。
本文关注如何设计高效的缓存管理策略，研究了面向移动自组网的缓存失效策略和缓存替换策略，主要贡献包括以下两方面：
1.提出了广义位置依赖的概念及相应的模型。在LDISs的许多应用中，类似“找一家附近的旅馆”之类的请求，往往不需要返回最佳的结果，只要对象在用户可以接受的范围之内，都可以作为合适的结果返回给用户。“附近”可以被视为一种相对的松散的约束关系，即广义位置依赖(General LocationDependent)。引入这种依赖关系的好处在于更贴合用户的实际请求，同时提供了更多的备选结果，能明显提高缓存的命中率。现有的基于Voronoi图的划分方法无法表示这种松散约束关系，因此我们提出了适用于广义位置依赖关系的有效区域描述方法，即广义有效区域(General Valid Scope)，并且给出了寻找最优广义有效区域的算法。实验显示引入广义有效区域能大幅度提高缓存的命中率，同时大大降低了通信开销。
2.在缓存替换策略中引入运动预测模型和协同缓存。移动性是位置依赖的缓存技术面临的新问题。在传统的缓存技术中，数据对象只会因为时间过期而失效，而在位置依赖的缓存技术中，数据对象的有效期还依赖于用户当前的位置以及未来一段时间内的运动轨迹。遗憾的是现有的缓存替换策略并没有充分考虑用户的运动状态。我们基于现有建立在Random Walk模型的预测方法，计算出用户在未来给定的一段时间将会经过哪几个有效区域，数据对象所在的有效区域被访问的几率越大，该对象被再次访问的几率也越大，优先级也就越高。根据这种方法实现的替换策略充分考虑到了移动性对于缓存有效期的影响，有利于进一步提高缓存命中率。同时我们率先在LDISs领域引入了协同缓存，并从能量角度制定协同缓存策略，大大降低了数据的传输开销。