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由于全球化进程的不断加快,城市规模持续扩大,人们往往会处于一个完全陌生的环境之中。在这种情况下,获得有关新位置的信息成为了人们的当务之急。但是,每次询问他人不免麻烦,而事先做好查询又不能满足不断变化的需求。因此,人们越来越需要一种个性化的、定制的基于位置的信息服务(Location BasedService,LBS)。与此同时,电信行业竞争非常激烈,无线运营商和服务提供商都在寻找新的利润增长点。因此,各种LBS系统如雨后春笋般地出现了。但是,现有的LBS解决方案还存在着诸多问题,而这些问题又成为了LBS发展的瓶颈。 针对目前LBS的发展现状和其问题所在,本文提出了一种新的LBS系统解决方案----E-LBS,可以较好的解决现有的大部分问题。 在本次毕业设计中,我所做的具体工作如下: 1.在E-LBS中,引入并使用移动Agent作为基本通信载体,这将传统LBS中RPC通信方式变为P2P方式,并且可以很好地满足无线通信Qos。 2.在E-LBS中,提出了用于暂存无法到达目的地的移动Agent的AgentHosting服务器的概念。这可以解决原有移动设备在离线时可以获得的服务很少的问题。 3.针对传统LBS系统中的订阅/发布中间件未考虑用户的环境信息而造成的通知精度低的问题,提出了用户行为预测模型---UBPM,并且通过Bayesian网络推理实现了该模型的核心部分。这进一步提高了订阅/发布系统对移动用户的通知精确度。 4.实现了E-LBS系统的部分功能,这其中包括CICA移动Agent;一个基于Symbian OS、使用多线程异步socket引擎作为通信模块的LBS客户端。 5.针对移动软件更新困难的问题,提出了package list方案来实现移动软件的自动更新。 本文首先简要介绍了LBS系统的整体架构,指出其现有的问题所在,分析了使用Agent作为LBS的通信载体的原因,并且对比了Agent与传统RPC不同之处以及多种现有移动Agent平台的优缺点。其次,文中详细说明了E-LBS的服务端,这包括定位系统、GIS、Agent Hosting服务器,并且结合具体的例子阐明了E-LBS的诸多新的特性。第三,本文重点分析了现有订阅/发布子系统中的存在的问题,提出了一个基于Bayesian网络推理的用户行为预测模型以解决现有系统中通知精度低的问题。第四,本文提出了有关移动Agent安全问题的解决方案。最后作者对系统部分功能做了实现和并且提出了未来的研究方向。