基于时滞理论的网络控制系统稳定性分析

针对网络控制系统中普遍存在的通讯延迟问题，首先推导了具有多个独立传感器和执行器的多输入多输出网格控制系统的连续时间模型，然后根据时滞系统理论，给出了网络控制系统稳定的充分条件，根据此条件，可求出使网络控制系统稳定的最大允许网络延迟(MAND)．研究表明，只要网络控制系统的实际网络通讯延迟小于最大允许网络延迟，该网络控制系统就是稳定的．最后，仿真实验结果验证了所提理论的正确性．     

基于多速率采样系统的网络预测控制算法

针对网络控制系统（NCS）中存在的网络延迟和数据丢包问题,利用提升技术,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出了一种基于多速率采样系统的网络预测控制算法．仿真试验表明,该算法对网络延迟和数据丢包具有一定的补偿作用,不仅提高了网络资源利用率,且能保证闭环网络控制系统是渐近稳定的．     

基于预测控制的ATM网络拥塞控制研究

用广义预测自适应控制方法研究ATM网络中的ABR业务拥塞问题，提出了一种拥塞控制算法，该法可很好地适应实际网络中用户数和连接延迟的动态变化，仿真结果表明了该方法的有效性．     

分组交换网络中媒体流同步算法

分析了网络中多媒体传输同步的基本问题，在分组交换网络基础上，提出了一种计算单媒体流的端到端延迟、缓冲区大小的方法，并把它应用于多媒体流中，对源端和目的端时钟不同步问题也作了一定的分析。     

TCP在数据包随机延迟网络中的性能分析

TCP数据包在网络传输中发生错误有两种形式:丢包与延迟.已有的成果大多只对TCP在丢包网络中的性能进行了建模,缺少对TCP在随机延迟网络中的建模问题的研究,为此提出了一个TCP在随机延迟网络中的性能分析模型.首先给出并证明了判断数据包流是否为正序的充要条件;然后利用该条件得出数据包流正序出现的概率;最后根据模型分析了TCP在随机延迟网络中的性能.实验结果表明,所得出的数据包流在发生随机延迟后正序的概率与实验网络基本吻合,所提出的模型与不考虑延迟的模型相比,对TCP最大拥塞窗口均值的预测误差降低了43%,对其网络吞吐量性能的预测误差降低47%.     

一种基于嵌套网络的新型路由优化策略

随着无线技术的迅速发展以及移动数字设备数量的迅速增加,移动性已经成为因特网的重要元素.因特网工程任务组设计的用于提供网络移动性的网络移动性基础支持协议,由于其非最优的路由以及冗长的封装过程,往往会产生相当长的传输延迟以及严重过长的大分组,因此在嵌套移动网络中并不能得到低延迟的切换.为了解决网络移动性基础支持协议在嵌套网络中的高延迟问题,该文提出了一种用于嵌套网络的路由优化机制.该机制基于带有绑定更新树的分层结构,使用绑定更新缩短从移动路由到通信节点或移动网络节点之间的通信延迟;在移动网络内部,使用在分组头部增加家乡地址选择段的方法,降低了顶层移动路由的寻路延迟.仿真结果表明该路由优化策略相对基础支持协议可大大降低嵌套网络中的分组延迟,从而降低了分组开销和切换延迟,达到了最优路由.     

IP流量规划对网络延迟性能的影响

IP流量规划（Traffic Engineering,TE)基于多路径路由优化网络的流量级、资源级的性能。由于数据流的不同数据包沿不同路径到达目标结点，TE动态优化使数据流的服务质量（Qualty of DService,QoS)参数延迟、延迟抖动等具有不确定性。对此，研究了TE选择多路径和分割数据流对延迟等的影响，结果说明：TE能改善网络延迟性能。     

传感器网络中节点调度的优化方法

为了研究在使用节点调度的传感器网络中,多个约束条件下如何提升网络生命周期问题,分析了覆盖率、信息感知延迟和信号冲撞率之间的关系.进一步证明在多约束条件下的节点调度问题可转化为一个凸优化问题,并利用凸优化问题求解方法获得保证网络生命周期最大化的子集分配方案和所需的节点部署密度.提出了在限定网络覆盖率和信息感知延迟以及无线信号冲撞率的前提下,达到网络生命周期最大化目标的优化问题,并使用凸优化的方法解决了该问题.给出了在不同性能指标条件下传感器网络的子集分配方案,实现了约束条件下网络生命周期的最大化.     

网络生命周期和延迟负载均衡算法的设计

在半汇聚数据收集网络中,越靠近Sink的节点数据转发量越大越容易过早死亡而造成网络分割。如何均衡能耗和数据延迟达到较优的数据收集是NP完全问题。基此将问题公式化为构造一棵路径树问题,并设计了一个近似最优的算法MMLAT。 MMLAT算法可以在多项式时间内完成。实验结果表明,MMLAT与现有的算法相比,能够较好的均衡网络生命周期和数据延迟。     

软件定义网络多控制器部署优化方法

目前软件定义网络（software defined network,SDN）多控制器管理的研究重点和难点在于多控制器部署,合适的控制器数目和合理的部署位置能够实现低延迟和高可靠性的折中。在网络拓扑图上将部署位置问题简化并形式化,定义了可靠性和延迟指标,设计了多控制器部署位置求解算法（multi-controller placement location algorithm,MCP）。MCP通过遗传算法将网络划分为多个子网,并在每个子网中放置一个控制器,以最大化网络可靠性和最小化路径延迟为目标,通过模拟退火算法确定控制器在每个子网中的位置,经对比实验验证了MCP生成的部署位置方案在可靠性和延迟上的性能优势。以可靠性和延迟为评估指标,基于MCP测试了各种网络规模的最合适控制器数目,并分析得出最合适控制器数目与网络规模之间的统计规律。     

基于模糊矩阵的多线程网络通信延迟检测技术研究

在多线程网络中,网络延时是评价网络性能的重要指标,有效检测通信延迟技术可确保网络通信的高效运行。首先分析多线程网络通信延迟中的队列延迟与传输延迟,利用队列延迟与传输延迟建立多线程网络通信延迟检测模糊矩阵；再通过该矩阵对多线程网络中通信延迟情况进行评价判别,并对该判别矩阵实施一致性测试,最终实现对网络通信延迟情况的有效检测。分析仿真实验结果可知,所构建的模糊矩阵一致性较强,可用于对多线程网络通信延迟的检测。并且在不同带宽与不同干扰情况下,该方法对多线程网络通信延迟检测误差低于10ms,正确率在90%以上,说明该方法具有较高的准确性与稳定性,实用性较强。     

互联网IP级拓扑瓶颈时延的研究分析

采用CAIDA提供的海量数据样本，主要针对网络中的瓶颈时延行为特征进行分析.首先针对路径中的关键时延进行统计分析，发现超过80%的路径中产生了瓶颈时延，进一步对瓶颈时延量化分析得出，由于瓶颈时延的存在导致网络直径相差不大的路径，其网络时延相差悬殊；接着将网络时延和瓶颈时延两端的IP地址在地理位置上的分布特征进行统计，发现二者的地理分布特征有较大差别；最后研究分析了产生瓶颈时延的原因，得出在远距离范围内，传播时延是导致瓶颈时延最重要的因素，而在近距离范围内，排队时延是导致瓶颈时延最重要的因素.     

基于易感者-染病者-易感者的时变机场网络延误传播模型

为宏观角度分析机场网络延误传播机理,基于复杂网络易感者-染病者-易感者(susceptible-infective-susceptible, SIS)传染病模型建立了延误传播模型。从机场网络延误传播的时变性和与SIS传染病模型的相似性入手,以机场为节点,定义了其在机场网络延误传播过程里存在的不同状态,依据节点状态间的转变机理,建立机场网络延误传播动力学模型,并根据航班时刻规划航班流运输路径。以全国153个机场为例,采集航班延误数据,进行模型仿真并分析实验参数。结果表明:机场网络延误节点的延误影响范围有限,且网络对延误的传播能力具有一定的抑制性,很少出现全网的崩溃现象;该模型具有有效性和实用性,可以较好地仿真实际延误的传播过程。     

投资者情绪与股票收益间的关系研究

在构建投资者情绪指数的基础上,分别采用线性和非线性Granger因果检验对投资者情绪与股票收益间的关系进行研究,并进一步研究不同市态下两者间的关系.研究结果表明,在全样本下,投资者情绪与股票收益间存在单向的线性因果关系和显著的双向非线性因果关系,表明使用非线性Granger因果检验的方法,能够更全面地了解中国投资者情绪与股票收益间的关系;在牛市和熊市状态下,投资者情绪与股票收益间的非线性因果关系并不一致,这与中国股票市场的实际情况是相符合的,说明中国股票市场中存在大量的非理性情绪.     

多媒体网络中的时延控制方法

时延和时延的抖动是多媒体网络中两个重要的参数,它们与网络的服务质量相关．提出了一种新的网络时延和时延抖动的控制方法——按时服务原则．该方法以虚拟时钟算法为基础,吸收了Ｊｉｔｅｒ－ＥＤＤ算法的优点,能够同时对时延和时延抖动进行控制．同以往的时延和时延抖动控制算法相比,其优点在于：无需为会话建立通信模型,只要是受漏桶（ＲＳ,Ｄ０）限制的会话,那么,该会话在按时服务器组成的网络中就存在一个最大时延Ｔ１,ＭＳ,ｍａｘ．     

GA-Elman网络的网络控制系统预测

为了消除网络时延对网络控制系统的影响,采用Elman神经网络预测系统时延采样值,并用遗传算法优化神经网络权值阈值.实验仿真表明:经遗传算法优化后的Elman神经网络具有很好的预测精度及动态性能,能够消除时延的影响,并验证了该方法对时延采样值预测的有效性.     

基于概率延迟的DTN路由算法的设计

为了提高容迟(DTN)的传输效率,同时减小网络延迟和网络开销,借鉴链路状态算法,使用Dijkstra计算路由,并充分考虑了传输延迟、节点之间的连接性和历史因素,提出了一种基于概率延迟的DTN路由算法PD.模拟实验结果表明,PD在传输延迟较大的网络环境下,性能优于其它同类算法.     

基于小波神经网络的工业以太网延时预测控制

随着网络控制研究的兴起,对工业以太网延时进行补偿成为研究的重点方向.针对网络延时给网络控制系统带来的问题,提出用小波神经网络对工业以太网延时进行预测,根据输入的过去时间延迟序列预测输出下一采样时刻的网络延时值.预测模型的参数通过训练算法实时更新,以保证预测输出的准确性.对实际工业以太网延时数据样本的预测分析表明,该预测模型能够有效预测延时.为进一步说明延时预测效果,将延时预测模型应用于网络控制系统进行延时的预测与补偿,系统仿真结果证明了预测模型预测的准确性及补偿的有效性.     

Study on the network delay of periodic information in the NCS based on EPA

The network delay of the periodic messages transmission in the network control system (NCS) based on Ethernet for plant automation (EPA) is analyzed from the theoretical and experimental perspective in this paper. The composition and the characteristics of the network delay of EPA periodic messages transmission in a subnet is studied through analyzing the information transmission regularity and EPA deterministic scheduling mechanism. On this basis, the queuing delay at communication schedule management entity (EPACSME) that is the most important component of network delay is analyzed, during which the formulas for the queuing delay of periodic messages and other real time parameters are proposed. Furthermore, an experiment is developed to test each component of network delay of periodic messages transmission in a EPA subnet. According to the experimental and the theoretical analysis, the conclusion is drawn that the delay during which the periodic messages wait for the periodic messages transmission time slice is the main factor that causes considerable network delay, and improvement method is presented.     

延迟时间未知的时延系统神经网络补偿控制

提出了延迟系统及延迟时间参数的神经网络辨识方法。改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间。将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型补偿的控制策略相结合,可以用于具有变化参数或者不确定性延迟时间的大延迟系统的控制。仿真结果表明这种神经网络模型补偿延迟系统控制具有很好的控制效果,它是大延迟控制中克服延迟时间变化的很有希望的方法。