基于BFGS方法的拥塞速率控制算法

针对TCP/AQM对偶性模型采用梯度投影方法调整链路价格收敛速度慢的问题,使用具有更快收敛速度的BFGS方法来进行链路价格的计算,提出一种基于BFGS方法的拥塞速率控制算法.仿真结果证明,利用BFGS方法所设计拥塞速率控制算法具有更快的收敛速度,算法性能优于其它算法.     

应用于非对称网络的改进TCP Vegas协议

TCP Vegas协议已被证明比传统TCP协议性能优越,但在非对称网络中的性能不理想.文中提出针对这一缺陷的改进算法.首先基于确认包中的ecn_to_echo_位估计反向链路的拥塞概率,证明了拥塞概率和分组的环型流程时间(RTT)成正比.接着,通过监测拥塞概率的变化,求出RTT的变化,进而求得拥塞前的实际RTT,并以此为基础执行TCP Vegas流量控制协议.基于NS-2的仿真实验表明,文中算法在正、反向链路出现拥塞时的性能均优于现有Vegas算法.     

基于改进单神经元梯度学习的无线网络主动队列管理

考虑传统网络拥塞控制忽略了网络拥塞的持续状态, 引入将数据包到达链路速率作为控制器输入的方案, 得到一种改进单神经元梯度学习(improves single neuron gradient learning, ISNGL)的主动队列管理算法. ISNGL 算法采用梯度学习动态调整网络参数, 并在此基础上对收敛速度和稳定性加以改进, 提出带有位移参数的新激活函数和带有权值调整的动量项的改进方法, 最后通过 NS2 网络仿真软件在无线网络的拓扑模型上进行仿真分析, 结果表明 ISNGL 算法在无线网络环境下拥有良好的拥塞控制能力.     

一种基于干扰感知概率预测的无线异构Mesh网络带宽统计联合优化算法

文中提出了一种基于IEEE 802.11的无线多媒体异构网络可用带宽评估算法,该算法通过研究分组碰撞概率和退避时间的相互影响计算发送端与接收端空闲时间的重叠概率,同时通过区分节点的繁忙状态和载波侦听状态来提高重叠概率估计的准确性.网络节点根据感知的信道剩余可用带宽,综合考虑流内和流间干扰,计算路径可行的发送速率和路径代价函数,以此选择最佳分组转发路径.NS2仿真结果表明,文中提出的带宽优化算法,与现有算法相比能够更加准确的感知链路的可用带宽,提高网络吞吐量,避免网络拥塞,为多媒体业务流的接入提供更好的QoS保障.     

一种无线传感器网络跨层拥塞控制算法

在无线传感器网络中节点级拥塞和链路级拥塞同时发生的情况下,引入滑模变结构机制,提出相应的拥塞控制算法.链路级拥塞采取节点输出流量最小的数据包优先进行传输的原则;节点级拥塞利用主动队列管理方法实现拥塞控制.所设计的控制器实现了MAC层和传输层同时进行拥塞控制的目的,使整个网络中的节点根据局部的拥塞状态调整数据发送速率,同时自适应地分配MAC信道,利用Lyapunov函数证明了算法的有效性.仿真结果表明该算法有效缓解拥塞的发生,大大降低排队时间.     

基于链路质量估计的灾害监测传感网分簇路由

针对灾害监测传感网呈现出典型的间歇性连通和区域性连通特征,导致数据传输不稳定甚至传输失败的问题,提出一种基于链路质量估计的分簇路由算法.构建基于梯度增强决策树(GBDT)的链路质量估计模型,通过接收信号强度指示(RSSI)、链路质量指示器(LQI)和信噪比(SNR)估计链路的数据包接收速率(PRR)值,根据所获得的PRR估计值对网络分簇,实现簇内数据的高效传输.在此基础上,设计综合链路质量、节点剩余能量等指标的自适应功率分簇路由算法,包括单跳算法LQE-PA和多跳算法LQE-PAMH,通过自适应功率传输的方式将低质量链路提升为高质量链路.仿真结果表明该算法在包传输成功率、网络生存周期和网络吞吐量等方面具有明显优势.     

改进TCP VEGAS拥塞控制协议及其在无线链路中的应用

针对无线信道的随机丢包和时延抖动提出一种基于TCP VEGAS的改进拥塞控制算法。发送端基于确认包中的ec_位估计前向链路的拥塞概率,发生丢包时如果该拥塞概率没有增加则认为是信道引起的丢包。另外,利用低通滤波器对回程时间（RTT）进行平滑,作为TCP VEGAS拥塞控制的基础。基于NS-2的仿真实验验证了算法的有效性。     

基于加强型价格的随机指数标记算法

随机指数标记算法(REM)是一种有效的主动队列管理算法,但存在队列收敛性差、对网络环境变化响应慢等问题。通过理论分析表明REM算法类似于PI控制策略,感知网络拥塞的能力不足。为克服上述缺点,提出了基于加强型价格的随机指数标记算法(EPREM)。EPREM在原价格中增加数据包到达速率的变化率,得到加强型的价格,同时引入带宽缓存比例因子指导新增参数λ的设定。在NS2中的仿真实验结果表明:相对于REM算法,EPREM提高了收敛速率,增强了算法对网络环境变化的适应性。     

基于随机加速对偶下降算法的分布式网络流量优化

传统的分布式网络流量优化问题大都通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收效速度较慢。加速对偶下降（accelerated dual descent,ADD)算法通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法在不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误差邻域;当给出更严格的不确定性的约束条件时,算法则可以较高概率收敛于最优值。实验结果表明,随机ADD算法的收敛速率比随机梯度下降算法快2个数量级。     

基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法

为解决网络链路丢包率推理算法中网络拓扑复杂、链路丢包率分析不准确等问题,已有研究采用假设子链路或通过率较高的路径中的链路作为不丢包链路,或者假设共享数目最多的链路为丢包链路,但是这种假设缺少有效的推理和证明。为解决此问题,提出了基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法。该算法首先基于链路内联关系将网络模型化简并划分为多个独立子集;其次,对每个独立子集建立基于贝叶斯网络的链路拥塞推理模型,并基于每条链路的拥塞贡献率推理链路拥塞概率排序集合;最后,对每个独立子集,基于代数模型推理求解化简后的非奇异矩阵的唯一解,从而得到所有拥塞链路的丢包率。通过与算法LABLA和算法NTSPA比较可知,该算法具有较好的拥塞链路推理效果。     

OFDM无线系统载频与定时偏移估计算法

针对受到传播时延、多普勒效应以及发送端与接受端振荡器的不匹配等因素影响的正交频分复用OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)无线系统载频与定时偏移问题,提出了一种基于周期稳态性的载频与定时偏移估计算法CSBE(cycloslationary based estimation).该算法通过对接收信号的周期稳态性及相关性估测出频率偏移与时隙偏移,进而有效地提高OFDM系统抗频率与定时偏移的能力.仿真实验以及与现有BE算法的性能比较表明,提出的频率与定时偏移估计算法在加性高斯白噪声AWGN(additive white Gaussian noise)与瑞利衰落信道下都明显地减小了频率与定时偏移误差.     

采用加权置信传播算法的LDPC码性能分析

LDPC码置信传播译码算法中,由于环路的存在,影响迭代译码的性能和迭代译码的收敛性。为减小这一影响,在迭代译码算法中引入加权因子,采用迭代加权的译码方法。该算法可使迭代信息趋于平稳,增加译码可信度,减少迭代次数,加快迭代译码的收敛,从而改善译码性能的方法。仿真结果表明,这种方法对最小环长小且环长分布较均匀的中短码长的码子性能影响较大。     

可分离QoS路由的拉格朗日松驰算法

为了满足网络新应用提出的服务质量保证和业务不受故障影响的新要求,分析了可分离的QoS路由算法.针对寻找优化某个QoS参数且另一个QoS参数满足约束条件的可分离路由问题,建立了问题的数学模型,利用拉格朗日松驰算子将问题分解为两个受限最短路问题,给出了求解的拉格朗日松驰算法,并从迭代方向和迭代步长两方面对算法中的次梯度技术进行了改进.算例表明,改进后的算法具有较快的收敛性能.     

太比特路由器多元超立方体交换结构时延仿真

多元超立方体交换结构MHSF及相关汉明随机选路算法HRRA,是针对太比特路由器设计而提出的一种新的解决思路。时延性能是交换结构的重要性能指标。通过仿真在均匀流量条件下研究了时延性能与MHsF的链路加速因子s、元数k以及维数n的关系,找出了MHSF时延随着各个相关因素变化的规律。仿真结果表明,在较小参数条件下MHSF具有较好的时延性能。     

自相似流量及其对网络性能的影响

网络流量的自相似性是近期因特网研究的重点.由于在自相似性的形成原因以及它的参数化、实际应用上还存在很大的分歧,所以先总结了近期的研究结果,然后分析了该领域内几个研究方向.由于自相似流对排队性能有显著影响,所以在网络流控上考虑自相似性特征,并指定相应的控制算法会取得较好的效果.     

一个基于三值位平面分解的盲数字图像水印算法

为了有效地保护数字图像的知识产权,提出一种新的、基于三值位平面分解的数字图像盲水印算法.对原始图像进行3级小波分解,将待嵌入的水印图像按高斯—拉普拉斯金字塔分解方法分解成3层.为了减少误差,不直接将分解得到的图像作为水印,而是保留前两层差值矩阵中的负值,并对这两个含有负值的矩阵进行三值位平面分解,将分解得到的位平面作为嵌入水印的掩码信息,用三值系数抖动调制的方法嵌入到相对应的分辨率层次原始图像之中.实验结果证明,该方法在减少提取水印的误差方面效果显著,而且有很好的抗JPEG压缩特性,对常见的图像处理攻击也有较好的稳健性.     

CLDF:一种增强关键服务可生存性的应急调度算法

可生存性研究是可信网络技术发展所处的一个新阶段,如何使用有效的技术来增强系统中关键服务的可生存性是一项重要的研究内容.从应急调度的角度来研究保证关键服务持续、可靠运行的可生存性增强策略,提出了价值-生存时间-截止期优先的CLDF (criticality-lifetime-deadline first)算法,并利用多重链表给出了算法的实现,包括服务的接受策略与服务完成/夭折策略的算法实现,保证了整个应急配置过程对用户的透明.仿真试验就差分服务保证率与TDM算法进行了比较,结果表明,提出的方法为关键服务的可生存性提供了保证,特别是在系统过载时能够优雅地降级,有效地提高了整个系统的可生存能力.     

基于T-不变量消除的Petri网合法变迁引发序列判定算法

Petri网的合法变迁引发序列问题(LFS)是其可达性问题的子问题.前人在LFS判定时常因判定算法的指数级时空复杂度或算法难以推广至一般Petri网而受限.因此,基于Petri网T-不变量支集变迁与可达图有向环路上标注变迁的对应关系,综合应用线性代数与可达树分析,原LFS判定被缩减为以基础向量为发生数向量的LFSb判定.通过两棵可达树(分别以原网、初始标识;逆网、目的标识为根)层序轮流构造同时比较当前叶节点层中的标识,若算法终止前有相同标识出现,则LFSb(LFS)判定成功;反之,LFS判定失败.分析表明,算法的时间复杂度为多项式级别的,且适用于一般Petri网的LFS判定.     

基于线谱对高效矢量量化的0.6kb/s语音编码算法

为了提高通信系统的抗干扰和抗攻击能力,尽可能降低语音编码速率.提出了一种O.6 kb/s语音编码算法.算法基于3帧联合,对多帧联合参数采用高效矢量量化,在降低语音编码速率的条件下保证语音编码质量.其中,对线谱对参数采用预测多模式多级矢量量化码本结构.在码本设计过程中,提出了多模式渐进闭环设计,对各类码本联合优化,并联合优化预测器和量化器,可以有效提高线谱对参数量化质量.在译码方,采用多带混和谐波激励提高合成语音清晰度.测试结果表明,该语音编码算法合成语音PESQ(perceptualevaluation of speech quality)得分可以达到2.7,汉语诊断押韵测试DRT(diagnostic rhyme test)得分可以达到89.7.     

一种基于NetFlow的网络蠕虫检测算法

为了论证网络传播蠕虫时将出现网络流量的异常特征的现象,分析了网络蠕虫的工作机制和扫描策略,提出了基于N etF low流信息检测网络蠕虫的检测方案,设计了一种检测网络蠕虫的逐步求精三级算法NDW(N etF low based detecting w orm)。算法通过依次检测主机总流量、特征端口和行为规律,快速有效地定位和判断异常主机。理论分析表明,该算法的时间复杂性不大于H(εM O)(1))。实验结果表明,算法能够有效、准确地发现被网络蠕虫感染的主机。