基于新网络路由算法的通信网可靠性指标计算

解决通信网络"归一化容量加权可靠性指标"全代数化计算的最关键问题,是寻找能够算出网络节点之间全部路由的代数化路由算法。提出一种网络路由新算法,是按照逻辑代数运算规则,以关联矩阵降阶变换方式计算,对于有m个节点的网络,只需m-2次距阵降阶变换运算,就能够算得网络两节点间全部路由,且不会出现闭环路由问题,完全符合通信传输规则。基于该路由算法研究出通信网络"归一化容量加权可靠性指标"的全代数化算法,由于新算法所有环节均实现了代数化运算,所以易于编写计算机程序,可以很方便地计算出大型通信网络的可靠性指标,解决了大型通信网络可靠性分析困难的问题。通过算例对新算法的各计算过程进行了详细说明,验证了其正确性。     

通信网络可靠性指标的新定义及计算方法

为了从网络的宏观角度更全面地评估通信可靠性能,新定义了一套把网络拓扑连通性与传输容量有机地综合在一起的通信网可靠性指标———归一化容量加权可靠性指标,并从网络设计的主观和客观角度以及兼容传统指标等方面阐述了新定义指标的合理性与全面性。为了利于用新指标分析实际问题,研究出一套新指标的计算方法。从路由寻找到不交化网络状态及其对应容量的计算,所有运算过程都实现了易于程序化分析的代数化计算,并论证了算法每个环节的正确性。通过典型算例详述了新指标的计算方法,并以新指标作为参考扼要地介绍了提高网络可靠性方法。     

Reliability index algorithm of a sub-domain interconnection large communication network

The normalized weighted capacity reliability index of a sub-domain interconnection large scale communication network is defined and a new algorithm to calculate the reliability index is proposed.The proposed algorithm can be performed using logical or algebraic operation by means of computer-aided programming and the correctness of each key step is validated in detail.This paper takes the sub-domain interconnection symmetrical topological network for a typical example to calculate the network reliability index and verifies the correctness of the proposed algorithm using the real measured statistical data,The real measured results are well in accordance with the results obtained by the proposed algorithm.The result shows that the proposed algorithm is a valid means to estimate the reliability index of a sub-domain interconnection large-scale communication network.     

Research on reliability index of a large communication network with domain partition and interconnection

In order to indicate the performances of a large-scale communication network with domain partition and interconnection today, a kind of reliability index weighed by normalized capacity is defined. Based on the route rules of network with domain partition and interconnection, the interconnection indexes among the nodes within the domain and among the domains are given from several aspects. It is expatiated on that the index can thoroughly represent the effect on the reliability index of the objective factor and the subjective measures of the designer, which obeys the route rules of a network with domain partition and interconnection. It is discussed that the defined index is rational and compatible with the traditional index.     

矿井通风网络最小独立路集不交化可靠度的计算

运用可靠性工程理论及不交型积之和定律 ,在大型网络系统可靠度计算的基础上 ,提出了矿井通风网络系统最大线性无关最小独立路集予以真子集涤除的不交化可靠度计算的实现方法 .根据不交化可靠度计算法 ,当最小独立路集按所含网络分支的多少进行升序排列时 ,还可进一步减少中间过程的计算量 ,从而达到最佳不交化简化计算的效果 .实例分析表明 :采用升序排列的最小独立路集并按不交型积之和定理予以真子集涤除的不交化处理后 ,不仅计算值等同于一般网络分析中用全概率公式计算的矿井通风网络系统可靠度 ,而且 ,计算工作量大为简化 .     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

Escape probability based routing for ad hoc networks

1. INTRODUCTION Mobile ad hoc networks are wireless multi-hop networks where mobile nodes are self-organized, have highly dynamic topology, limited bandwidth and no support of fixed infrastructure[1]. These characteristics often cause ad hoc networks to be viewed as quite different from traditional networks. Routing a packet from a source to a destination in an ad hoc network is a challenging problem. The main source of the challenge comes from the fact that there are no base stations in …     

基于加权k-均值聚类与粒子群优化的多航迹规划

针对复杂环境下的无人机多航迹规划问题,提出了将粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法与加权k-均值聚类算法相结合的规划方法。每个粒子表示一条航迹,采用加权k-均值聚类算法对粒子进行分类,得到多个粒子子群,在每个子群内部进行一条可行航迹的优化,最终得到多条不同的可行航迹。对传统k-均值聚类算法进行改进,采用排挤机制产生初始聚类中心,针对实际环境中突发威胁的分布不均性,在聚类过程中,对航迹节点按照所在区域突发威胁的出现概率进行加权,提出了加权k-均值聚类算法。仿真实验表明,所提出的方法能够有效地得到无人机的多条可行航迹。     

节点攻击策略下的军事通信网络结构优化算法

合理的军事通信网络结构能够充分利用信息优势达到制胜的目的, 因此优化军事通信网络结构至关重要。首先, 基于复杂网络理论并结合军事通信网络的拓扑结构特征建立了相应的网络结构模型, 将侦查探测、火力打击和指挥控制实体抽象为节点, 实体间复杂的连接关系抽象为边。在此基础上, 以提升网络鲁棒性为目标, 提出了一种基于进化思想的优化算法并对节点攻击策略下的军事通信网络结构进行优化研究, 对比分析了不同优化算法下网络结构模型对鲁棒性的影响规律。仿真结果验证了网络模型和进化优化算法的有效性, 对于深入研究军事通信网络建模和结构优化问题具有一定的借鉴意义。     

基于可靠性的抗干扰通信网性能仿真

针对抗干扰通信网的特殊性,提出了一种新的评价通信网抗干扰能力的方法。在分析抗干扰通信网可靠性参数和仿真方法的基础上,首先给出抗干扰通信网可靠性参数的获取方法,同时构造了作为判决门限的可靠度矩阵,并对抗干扰通信网可靠性仿真算法做出完整的描述,最终通过计算机仿真分析了抗干扰通信网的抗干扰能力和协同通信能力。仿真结果表明,这种以可靠性为主要指标的分析抗干扰通信网抗干扰能力的方法是直观有效的,利用这种方法可以较方便地进行抗干扰通信网的分析和设计。     

Capacitated stochastic coloured Petri net-based approach for computing two-terminal reliability of multi-state network

Classical network reliability problems assume both networks and components have only binary states,fully working or fully failed states.But many actual networks are multi-state,such as communication networks and transportation networks.The nodes and arcs in the networks may be in intermediate states which are not fully working either fully failed.A simulation approach for computing the two-terminal reliability of a multi-state network is described.Two-terminal reliability is defined as the probability that d units of demand can be supplied from the source to sink nodes under the time threshold T.The capacities of arcs may be in a stochastic state following any discrete or continuous distribution.The transmission time of each arc is also not a fixed number but stochastic according to its current capacity and demand.To solve this problem,a capacitated stochastic coloured Petri net is proposed for modelling the system behaviour.Places and transitions respectively stand for the nodes and arcs of a network.Capacitated transition and self-modified token colour with route information are defined to describe the multi-state network.By the simulation,the two-terminal reliability and node importance can be estimated and the optimal route whose reliability is highest can also be given.Finally,two examples of different kinds of multistate networks are given.     

网络可靠性评估的演化过程重要度抽样模拟方法

针对具有高可靠度网络的连通失效概率计算问题,提出了一种重要度抽样Monte Carlo模拟方法.首先提出了考虑节点和边单元失效网络连通状态判别的演化过程算法,算法根据网络节点和边单元的可靠度,将每次模拟抽样产生的随机数转化为单元的修复时间;按照单元修复时间次序构建网络连通拓扑结构,并视为向网络连通状态转变的演化过程.然后基于重要度抽样Mont,e Carlo模拟求解高可靠度网络的2\K\All端连通失效概率,其中重要度抽样函数的计算采用基于演化过程和交叉熵模型的多准则迭代方法.高可靠度网络算例的计算结果表明,预抽样求解重要度抽样函数时,多准则迭代方法所需的预抽样次数约为其他迭代方法的1/40.因此,本文方法具有较高的计算效率.     

能力与权力:大规模复杂网络重要节点识别的二重异质指标及算法

为快速识别大规模复杂网络中的重要节点,本研究将人类社会普遍存在的两类不平等映射为节点在网络中的能力与权力的二重异质性,设计了评价复杂网络节点重要度的DH指标,构造了用于DH指标快速分布式计算的并行随机距离渐进(parallel random distance approach,简称PRDA)算法.通过网络最大连通率、网络均衡熵、算法有效性和算法效率的评价实验验证DH指标及PRDA算法的有效性,得出结论如下:DH指标在识别重要节点时能适应不同拓扑特征的复杂网络,识别性能优于或同于时间复杂度更高的介数;PRDA估计算法在最短路径获得概率p=1-10~(-1.5)的水平上得到的节点效率估计值■与真实值η_i的Pearson相关系数在0.975以上,且在大规模网络上进行节点效率估计结果更可靠;在Apache Spark并行内存计算环境中应用时间复杂度为O(n~2/l)的PRDA算法求解DH指标耗时远小于介数求解耗时,这表明算法的时间特性也适于大规模网络.     

通信网可靠度的上下界近似测度研究

在网络可靠度精确算法的基础上 ,提出了一种近似评估通信网可靠度的算法 .该评估方法的算法实现简单 ,能快速评估出通信网的近似可靠度 .最后以野战地域通信基本网络系统为例对精确算法与上下界算法的仿真数据进行比较 ,结果令人满意.     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

基于动态AHP的海上移动节点网络选择算法

针对海上异构无线网络中现有的节点选择算法存在的实时有效性和与移动节点匹配性较差的问题, 提出了一种基于动态层次分析(dynamic analytic hierarchy process, DAHP)法和协同学原理的网络接入选择算法。该算法在满足多因素判决和静态节点网络选择的基础上, 采用DAHP法确定接入判决指标的主观权重, 运用协同学相关原理确定客观权重, 利用接收功率确定移动节点的位置权重, 并通过对主、客观和位置权重进行再分配, 实现了对移动节点周围的实时网络状态与任务通信需求的兼顾, 提高了算法实时性和与移动节点的匹配性。仿真结果表明, 该算法相对于基于传统AHP和协同学原理的网络选择算法、基于距离的移动节点算法, 能够在降低节点业务阻塞率的同时提高通信通畅度与实时性。     

考虑交叉口延误和通行能力优化疏散救援路线的最小费用流模型

疏散交通路线的确定是应急计划的重要内容．以往有关最佳疏散交通路线的研究没有充分考虑交叉口延误和通行能力等因素，若疏散路线经过城市内拥挤路段，忽略交叉口的这些特性会导致结果不尽合理。将交叉口分方向延误和通行能力作为节点权重，用点权网络表示疏散涉及到的道路网，建立了点权交通网络中的最小费用流模型描述城市内事故地点至接收点的人群及其产生的车流的疏散路线问题；设计了求解这种最小费用流的最小费用路算法，通过求解点权交通网络中的最小费用流，得出事故地点至安全接收地点的最佳疏散交通路线及相应的疏散流量。最后以一个数值算例说明了模型和算法的具体应用。     

利用极小割计算随机流网络可靠度的一种算法

对随机流网络可靠度的计算问题进行了研究.提出了网络元件(边和结点)容量下确界的概念,在求基于每个极小割集的每个元件的容量向量时,对其满足的约束条件进行了改进,使其可行解集合大大减小.同时给出了两个引理,根据这两个引理,使得求基于极小割集的所有d-上界点变得非常简单,从而得到了一个计算随机流网络最大流量不少于给定需求流量d+1的可靠度的有效算法.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

Graphical-based reliability evaluation of multiple distinct production lines

This paper proposes a graphical-based methodology to evaluate the performance of a manufacturing system in terms of network model.We focus on a manufacturing system which consists of multiple distinct production lines.A transformation technique is developed to build the manufacturing system as a manufacturing network.In such a manufacturing network,the capacity of each machine is multistate due to failure,partial failure,or maintenance.Thus,this manufacturing network is also regarded as a multistate network.We evaluate the probability that the manufacturing network can meet a given demand,where the probability is referred to as the system reliability.A simple algorithm integrating decomposition technique is proposed to generate the minimal capacity vectors that machines should provide to eventually satisfy demand.The system reliability is derived in terms of such capacity vectors afterwards.A practical application in the context of IC card manufacturing system is utilized to demonstrate the performance evaluation procedure.