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基于FPGA的快速检索算法研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着信息技术的发展，数据量逐渐增大，而且很多数据具有多维度、高维度、非结构化等特征。在这种情况下，传统的数据库查询算法效率较低，无法满足实际需求。而基于FPGA的查询算法利用FPGA强大的并行计算和大规模的可重构特性，可以大大提高查询效率，能够在高维数据中快速和准确地进行查询，因而备受关注。
二、研究现状
目前，基于FPGA的查询算法研究涉及到的内容较广泛，主要有以下几方面的研究：
1.FPGA上的并行排序
2.FPGA上的并行哈希
3.FPGA上的并行数据库查询算法
4.FPGA上基于哈希的关键字查找算法
5.FPGA上的压缩存储技术
三、研究内容
本文致力于研究基于FPGA的快速检索算法，主要内容包括以下几个方面：
1.针对高维数据的查询问题，研究并设计一种快速的查询算法，并实现在FPGA上。
2.研究基于哈希的关键字查找算法，并在FPGA上实现。
3.探究FPGA上的高效压缩存储技术，并实现在查询算法中，以提高查询速度和存储空间利用率。
4.将所研究的算法与现有的算法进行比较，验证其性能优越性。
四、研究方案
1.研究高维数据的查询问题
本文将采用KD树算法来解决高维数据的查询问题。通过将数据划分成不同维度的子空间，再分别计算每个区域的中心点，重复执行以上步骤，建立KD树结构，然后通过对比查询点与KD树中每个结点的距离，递归地搜索最近的那个结点。为了提高查询速度，本文将采用FPGA对KD树进行加速，并针对FPGA硬件架构进行深度优化，使其能够高效快速地查找数据。
2.研究基于哈希的关键字查找算法
本文将采用Bloomfilter算法来实现基于哈希的关键字查找。Bloomfilter算法会返回一个简单的“是”或“否”答案，来判断某个关键字是否存在于哈希表中。通过在FPGA中实现Bloomfilter算法，可以大大提高关键字查找的速度，从而提高查询效率。为了进一步提高性能，本文将优化哈希函数，以保证高效的哈希运算。
3.探究FPGA上的高效压缩存储技术
本文将探究FPGA上的高效压缩存储技术，以减少存储空间的占用，提高存储空间利用率和查询速度。我们将研究现有的压缩算法，如RLE、Huffman、BZIP，评估压缩率和性能，并选择最优的方案实现在FPGA上。
4.性能评估
为了验证所研究算法的性能优越性，本文将针对不同的数据集和查询模式进行测试，并与现有的算法进行比较，评估其查询速度、存储空间和准确性等指标。
五、预期成果
本文预计实现以下成果：
1.提出一种针对高维数据查询问题的快速查询算法，并实现在FPGA上。
2.实现基于哈希的关键字查找算法，并在FPGA上测试验证。
3.实现高效压缩存储技术，并应用在查询算法中，以提高存储空间利用率。
4.在大量数据集下，与现有算法进行比较，评估所研究算法的性能优越性。
六、研究进展
目前，我们已经完成了针对高维数据的查询算法的研究，并在FPGA上实现了KD树加速算法。我们还实现了基于哈希的关键字查找算法，并在FPGA上测试验证。接下来，我们将进一步研究FPGA上的高效压缩存储技术，并验证其应用在查询算法中的效果。