光分组交换节点结构及性能研究

为了适应接入带宽IP新业务越来越高的容量要求，传输网试图提供一种可重置的光层来获得WDM信道的快速动态分配。提出了一种新的光分组交换系统。能更好地实现资源统计分配，使带宽充分得到利用。交换节点是分组交换系统的核心部件。交换节点的结构流量性能直接影响交换系统性能。针对光分组交换网络提出了一种新的交换节点结构，通过计算机仿真说明。采用这种节点结构比采用其他节点结构在不同的负载情况下。其流量性能得到了改善。降低了丢包率和平均迟延。     

混合光交换网络中的一种条件汇聚机制

提出了一种新的混合光交换网络模型及节点结构,并在此模型结构下,针对长时低速业务流,给出了一种条件汇聚机制。该汇聚机制能根据业务流的到达状况,动态采用不同交换模式,从而提高了网络资源的利用率。仿真结果表明该汇聚机制能提高链路带宽利用率,从而提高网络的吞吐率。     

支持突发粒度的多粒度光交换结构研究

多粒度光交换能减小光交叉连接矩阵的规模,能降低光节点的成本。然而现有多粒度光交换结构的最小交换粒度常为波长,该交换粒度太大,会导致核心节点的链路利用率低。针对这种缺陷,提出了一种支持突发粒度的多粒度光交换节点结构。在传统级联式多粒度光交换结构的基础上,核心节点结构增加了光突发交换矩阵,利用光突发交换的交换粒度小和统计复用特性,提高了链路利用率;并且去掉了波长交换矩阵,以降低核心光节点的复杂度和成本。在这种新结构下,提出了一种波带分配算法,能根据业务流量的实际需求动态地新建和拆除波带信道,从而提高了波带信道的利用率。     

混合光交换网络中的一种条件汇聚机制

提出了一种新的混合光交换网络模型及节点结构，并在此模型结构下，针对长时低速业务流，给出了一种条件汇聚机制,该汇聚机制能根据业务流的到达状况，动态采用不同交换模式，从而提高了网络资源的利用率。仿真结果表明该汇聚机制能提高链路带宽利用率，从而提高网络的吞吐率。     

支持突发粒度的多粒度光交换结构研究

多粒度光交换能减小光交叉连接矩阵的规模,能降低光节点的成本.然而现有多粒度光交换结构的最小交换粒度常为波长,该交换粒度太大,会导致核心节点的链路利用率低.针对这种缺陷,提出了一种支持突发粒度的多粒度光交换节点结构.在传统级联式多粒度光交换结构的基础上,核心节点结构增加了光突发交换矩阵,利用光突发交换的交换粒度小和统计复用特性,提高了链路利用率;并且去掉了波长交换矩阵,以降低核心光节点的复杂度和成本.在这种新结构下,提出了一种波带分配算法,能根据业务流量的实际需求动态地新建和拆除波带信道,从而提高了波带信道的利用率.     

多粒度光交换技术的研究

自动交换光网络是光网络的发展方向,多粒度光交换技术是自动交换光网络实现流量工程和业务质量的重要物理支撑技术。本文提出了一种适用于自动交换光网络的多粒度光交换节点结构,并采用该结构研制出了多粒度光交换机;开发了ASON的节点控制软件;数据网采用ASON的典型结构——格状网,利用校园网作为信令网进行了实验研究,验证了ASON的主要功能。     

基于进化规划的网络流量及带宽分配算法

提出了一种应用进化规划，以最小化全网平均分组时延和链路成本为目标函数，联合求妥分组交换网络中流量分配和带宽分配问题的新算法。在得到流量分配方案的同时，求得最优链路带宽。     

基于随机带宽加权的匿名通信节点选择算法

为了提高匿名通信系统的安全性,并在性能和匿名度之间取得更好的折中,建立了一种以用户平均可用带宽为性能指标、以攻击者同时占据链路出/入口概率为安全性指标的匿名通信系统评估方法,并在此基础上提出了一种新的基于随机带宽加权的匿名通信节点选择算法.该算法将匿名通信节点按带宽排序并分组,在节点组之间采用带宽加权选择方式,在组内则采取等概率随机节点选择策略,并通过在节点选择过程中引入随机因素来提高系统的安全性.针对Tor在线节点真实数据的实验测试结果表明,当选择合适的组内节点数时,可通过小幅降低系统性能为代价,取得更好的系统安全性.该算法为用户动态调节系统性能和安全性提供了有效途径.     

光网络中的多粒度交换节点研究

在WDM光网络中引入多粒度交换可以有效地减小交换节点中交叉连接矩阵的规模,从而大大降低网络的成本。在介绍现有的多粒度交换节点结构的基础上,提出了2种两层的交换结构。详细分析比较了不同结构的内部交换矩阵规模、交换和流量疏导能力,并通过比较可实现的交换组合数目分析了其阻塞性能。     

一种处理双向RM信元的ABR业务流量控制机制

提出了一种有关ＡＴＭ网络中ＡＢＲ业务的流量控制机制－ＥＲ算法，通过对双向ＲＭ信元处理，得到了在带宽分配的公平性，链路利用率及交换节点队列占用等方面的良好性能。     

弹性分组环技术（RPR）

弹性分组环(RPR)技术是一种基于以太网技术和标记交换技术相结合的，多业务共存的业务特性的新一代城域网解决方案。主要介绍了弹性分组环(RPR)的MAC协议帧结构，探讨了RPR的基本原理、关键技术和光以太网RPR，并对RPR技术在未来通信网中的发展趋势进行了分析。     

引入包分析的E-Model语音质量评价模型改进

为了能够更加准确地评价语音包丢失对基于IP的语音传输(voice over internet protocol,VoIP)的语音质量的损伤,对ITU-T G.107建议书提出的语音质量预测模型E-Model中计算丢包与编码造成的损伤Ie-eff的方法作出改进,在综合考虑语音包的内部特性和存在突发连续丢包情况后,提出利用在固定语音长度下,语音实际损失时间Tloss来衡量语音包丢失造成的语音损伤.仿真结果表明,相比原有模型,改进后的模型得到的语音质量评分同主观语音质量评估方法(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)评分相比,皮尔森相关系数平均提高了0.045 8,均方根误差平均降低了0.053 4,改进后的E-Model模型在评价语音质量时与PESQ更具有一致性,可以更为准确地预测VoIP通信的语音质量.     

利用NP实现RPR节点模块方案研究

弹性分组环草案被提出后，迅速成为研究的热点，但专用的RPR芯片还未商品化。文中提出了一种利用不支持RPR协议的网络处理器借助协议转换器来构建RPR模块的设计方案。协议转换器的主要功能是RPR／Ethemet帧转换和接口转换，分析了RPR节点模块的结构和功能，讨论了协议转换器的实现。     

A TCAM-based Two-dimensional Prefix Packet Classification Algorithm

Packet classification (PC) has become the main method to support the quality of service and security of network application. And two-dimeusioual prefix packet classification (PPC) is the popular one. This paper analyzes the problem of ruler conflict, and then presents a TCAM-based two-dimensional PPC algorithm. This algorithm makes use of the parallelism of TCAM to lookup the longest prefix in one instruction cycle. Then it uses a memory image and associated data structures to eliminate the conflicts between rulers, and performs a fast two-dimeusional PPC. Compared with other algorithms, this algorithm has the least time complexity and less space complexity.     

弹性分组环MAC协议的性能分析

报文时延和报文队列长度是衡量通信网性能的两个重要参数.本文针对RPR弹性分组环网中8种报文调度方法的报文时延和报文队列长度,进行了深入的理论分析和计算机仿真.得出:在一定条件下,调度方法会严重影响网络的性能.为了保证等级A与等级B业务的可靠传输,调度方法3/3-1是最佳选择.     

视觉感受区电位信号(LFP)的脑电波分离

为研究人(动物)的行为与脑电波之间的关系,提出了一种新的小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与呼吸相关联的脑电波分离模型。采用盲信号分离(BSS)、独立分量分析法(ICA)对局部场电位建立线性瞬时混合信号系统数学模型;利用小波包进行LFP的分解并重构信号,对睡眠状态下小鼠视觉感受区局部场电位信号进行了15层分解和重构。实验证明,小波包分解高频分量系数cd13的解析重构信号与δ波频率吻合,小鼠睡眠状态下分离出的与呼吸相关联的脑电波信号为δ波。     

应用WinPcap捕获网络数据包

利用网络进行数据传输是一种常用方法，因而寻找一种方法对网络数据包进行可靠地捕捉变得尤为重要．概述了WinPcap的结构组成和实现原理，简单介绍了网络组包过滤器的驱动程序和包捕获操作的重要部件，通过一个应用实例，分别说明了如何利用WinPcap导出函数功能进行捕获网络数据包，并给出了实验结果．     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

脑机接口中基于小波包最优基的特征抽取

在脑机接口研究中,针对脑电特征抽取,提出一种基于小波包最优基分解的方法．依据距离准则,从小波包库中选择一个对分类最优的小波包基;在该小波包基包含的所有分解系数中,抽取部分具有最大可分性的系数作为有效特征;不同通道脑电信号有效特征的结合,构成分类的特征矢量．通过对该特征矢量可分性和识别精度两个性能指标的评估,并与现有分类结果进行比较,表明了所提出方法的有效性．