基于网络划分的SDN分布式控制器部署

针对大规模SDN （software defined networking）网络中分布式控制器部署问题,以优化网络弹性和可靠性为目标,提出两阶段控制器部署算法（TSCP,two-stage controller placement）：利用节点相似度划分控制域,使得控制域内设备之间的连通性强、连接紧密,增强控制域的网络弹性;选择控制路径平均失效率最小的控制器集合作为控制器部署,提高网络可靠性。通过约束控制域的规模和设备（交换机或控制器）之间传播时延,使控制域的交换机个数均衡,控制器的部署合理。通过定义性能指标,实验对比GCP算法、K*-means算法,结果表明TSCP算法可以优化控制域的规模,均衡控制域的交换机个数,减少控制器个数,网络弹性和可靠性均表现较好。     

基于冗余删除的软件定义机载网络控制器部署策略

软件定义网络为弥补机载网络对多任务支撑能力的不足提供了新思路。为降低网络的部署成本开销,利用灵活易部署的无人机构成逻辑集中的控制平面,对高动态拓扑变化的有人机编队实施管控。针对基于无人机的控制器部署问题,为优化可靠性和部署成本开销指标,提出一种基于冗余删除的无人机控制器部署策略。首先,为实现任务区域的全覆盖以保证连通性,依据无人机的通信范围进行初步部署;然后,为判定和删除初步部署中的冗余无人机,依据部署约束和优化指标,提出了基于连接关系的冗余判定算法和基于网络连通的冗余删除算法。实验结果表明,与基于全域覆盖的控制器部署策略相比,所提策略在满足可靠性要求基础上,部署无人机的数量减少了25%,降低了网络的部署成本开销,能够适用于高动态网络环境下的控制器部署场景。     

软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略

为了确定控制器的最优化部署方案,构建软件定义网络中逻辑上集中、物理上分布的控制平面,提出软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略。对控制器部署问题建模,以交换机到控制器的平均时延最短以及在网络中部署的控制器数量较少为多优化目标。提出粒子重构机制,实现粒子群优化算法的二值化,用以表示控制器在网络中部署的位置。基于二值粒子群优化算法设计多优化目标的控制器部署策略,仿真得到控制器部署问题的非劣最优解集合,对应给定的控制器数量,得到平均时延最小的控制器部署方案。实验结果表明,应用二值粒子群优化的控制器部署策略联合考虑了控制器数量和交换机到控制器的平均时延,为实现控制器最优化部署提供了依据。     

时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退火-遗传算法提出一种时延和可靠性感知的控制器均衡部署方法,在考虑网络综合性能的同时,增强了解空间的全局搜索能力,得出了控制器部署的全局非劣最优解集.仿真结果表明,提出的部署策略在保证负载均衡的前提下,提高了控制网络的可靠性,降低了网络时延,进而提高了网络整体性能.     

5G 卫星集成网络中控制器与网关可靠部署策略

基于SDN架构的5G-卫星集成网络将是提供全球覆盖和宽带通信最有潜力的方案之一.在该集成网络中,控制器和网关的有效部署是提高网络可靠性、降低时延的关键.虽然控制器和网关部署可以独立求解,但控制器与网关部署的紧耦合特性使得联合部署更有现实意义.分析并建模了5G-卫星集成网络中SDN控制器与卫星网关联合部署的问题,提出了一种基于最大化网络可靠性的控制器与网关联合部署策略,设计了基于模拟退火与粒子群的混合算法.仿真结果表明:与枚举算法、双重模拟退火算法(SASA)等现有算法相比,文中提出的算法具有更低的时间复杂性,并将进一步降低了平均控制时延,提高了网络健壮性.     

面向大规模航空集群组网的控制器部署方法

软件定义网络（SDN）使得控制平面与数据平面解耦,可用来优化航空集群网络体系结构。针对航空集群网络大规模组网需求,设计了一种面向大规模航空集群网络的控制器部署优化算法,将多控制器部署转化为集群划分和子群部署两个阶段,首先基于负载均衡将集群划分为不同子群,然后以全网性能最优为目标于各子群内进行多目标寻优,获得Pareto前沿解。仿真实验评估了所提算法在负载均衡指数、全网平均传播时延、平均失连概率等方面的性能。实验结果表明：与现有算法相比,所提算法有效地提升了全网性能,同时具有较低的时间复杂度,适用于解决大规模动态场景下的航空集群网络控制器部署问题。     

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

对于大型SDN网络,多控制器的部署和应用需求迫切。提出了一种基于蝙蝠算法的多控制器部署方法,同时优化了3个指标:最小化平均控制时延、最小化控制器负载差异度和去除孤立节点。通过在迭代时不断优化达到平均控制时延最小化;限制控制器负载利用率保证控制器间负载均衡,利用标签传递算法去除孤立节点保证域内通信。仿真结果表明该方法可以保证SDN网络在无孤立节点的情况下,获得最小时延以及负载均衡的多控制器部署方案。     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。     

基于网络分域的航空信息网络控制器部署方法

利用SDN的技术优势，可建立航空信息网络平台集中管控与资源统一调度的能力，显著提升网络管理能力与任务服务水平。 为构建SDN范式的航空信息网络，首先需要解决控制节点的部署问题。结合航空场景特点，提出一种网络划分与区域部署的控制器部署方法，首先依据网络关键性能指标实现网络的快速划分，接下来基于可靠性最大化在网络中部署控制器。仿真结果表明:所提算法具有较低的计算复杂度，并对平均请求时延、负载均衡指数、网络部署成本及可靠性等指标具有较好的优化性能，适用于解决航空场景下的控制器部署问题。     

卫星网络控制器动态部署优化方法研究

当前有关研究软件定义卫星网络控制器静态部署方法忽略了卫星网络拓扑的动态性、用户数据流量的不稳定性。综合卫星网络的动态特性,基于软件定义卫星网络的架构,通过设定的三门限值,采用交换机迁移的方式,提出了一种改进鲸鱼优化算法（MWOA）的多控制器动态部署方法,有效地实现了多控制器动态部署。仿真实验表明：MWOA相比于其他算法,在交换机迁移开销、控制链路时延及负载均衡方面均有显著优势,该方法能够进一步提升卫星网络的处理性能,满足用户通信需求。     

基于时延的软件定义卫星网络控制域规划策略

现有软件定义网络（SDN）多控制器划域研究大多基于拓扑相对固定的地面网络,难以适应拓扑动态变化的卫星网络,而现有卫星网络研究在处理时延问题时大多只考虑传播时延。针对这一问题,在建立模型时引入控制器处理时延、排队时延对划域的影响,提出了一种面向软件定义卫星网络（SDSN）的时延分析模型。借助该模型进行SDSN多控制域的划分。经过仿真验证,与现有的地面SDN多控制域规划算法及卫星网络控制域划分方法相比,该算法能够更好地适应卫星网络环境,有效降低网络时延,使控制器间负载均衡性能提升40%以上。同时迭代跳出机制使得算法运行速度快,能够适应卫星网络拓扑的快速变化。     

对虚拟专用网的分布式分层诊断算法

提出了基于虚拟专用网的一种新的分布式分层系统级故障诊断算法。这种算法通过对各个子网的分布式诊断，并通过IPSec协议使各子网间诊断信息得以可靠无误交换，完成整个系统的故障诊断，提高了系统的可靠性，对传统诊断方法与现代网络技术结合，提供了新的思路。     

Ad hoc网络PI队列管理算法稳定性分析

主动队列管理PI算法的稳定性是拥塞控制研究的重要内容。目前PI-AQM设计大多基于经验,缺乏稳定性的理论分析。针对Ad hoc网络的时滞特点,利用泰勒级数展开,将时滞系统线性化,分析了PI算法在时延无线网络中的稳定性,推导了时滞对象的稳定条件,以便进一步优化设计PI控制器。通过Matlab和NS2仿真,结果表明,选择kp=0.01,ki=0.04,的PI控制器能较好地稳定TCP/AQM时滞系统;与传统的去尾算法相比,PI控制器取得了较好的控制效果,队列长度维持在理想值附近。     

基于马尔可夫模型的交叉口两难区自适应控制

提出一种基于马尔可夫模型的信控交叉口两难区自适应控制方法.根据实时监测的两难区内车辆数据,采用马尔可夫模型主动预测陷入两难区内车辆数的概率分布,提出采用基于n近邻的状态转移矩阵的更新框架,并综合考虑相位时长,建立相位延长和切换时两难区内当量车辆数的计算模型,进而以相位切换的风险概率为准则,采用即时决策的交通控制自适应调整相位时长.以广州市某交叉口进行VISSIM仿真实验,在不同强度的交通条件下,验证提出方法的效用并进行参数敏感性分析.仿真结果表明经过模型参数校准后,提出的控制方法在有效减少陷入两难区内的车辆数的同时,可减小交叉口的平均延误.     

最优分数阶PIλDμ网络时延控制器

将分数阶控制理论应用于网络控制系统的时延研究当中,设计了适用于网络控制系统的分数阶最优PIλDμ控制器,并通过仿真实验将其针对固定时延和随机诱导时延的控制效果与整数阶最优PID控制器作了比较.实验结果表明,分数阶控制器和整数阶控制器在应用于对象为整数阶的网络控制系统时均能得到较为理想的效果,但分数阶控制器得到的阶跃响应的超调量更小、上升时间和调节时间也都相对更短,这说明最优分数阶PIλDμ针对网络时延具有更为理想的控制效果.