基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法

针对现有虚拟网络映射存在开销较大、资源利用不够合理的问题,提出了一种基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法。首先以虚拟节点和物理节点为顶点构建二分图,将节点映射问题转化为二分图最优匹配问题;其次将节点资源评价最高的物理节点与节点需求评价最高的虚拟节点优先匹配,并利用Kuhn-Munkres算法求解二分图最优匹配,依据匹配结果进行节点映射;最后利用 k-最短路径算法实现链路映射。实验表明,与以往的映射算法相比,提出的映射算法在保持较高映射成功率的同时,提高了长期收益开销比,且资源利用更加合理。     

基于流量优化的可靠服务功能链部署方法

针对网络功能虚拟化环境中服务功能链部署的资源开销问题, 提出一种基于流量优化的可靠服务功能链部署方法。首先, 根据虚拟链路流量变化对虚拟网络功能进行聚合, 使带宽需求大的虚拟链路部署到底层网络后, 其流量变为服务器的内部流量。其次, 综合考虑可靠性、综合时延以及拓扑属性, 利用离差最大化的多指标决策算法对物理节点进行评价, 并使用链路约束降低流量的乒乓效应。最后, 采用k-最短路径算法将虚拟链路部署到满足带宽需求的物理链路上。仿真实验表明, 所提方法在保证服务功能链可靠性的基础上, 对长期收益开销比、映射成功率、端到端时延以及带宽开销有较大优化。     

面向SDN的生存性虚拟网络映射算法

针对软件定义网络环境下生存性虚拟网络映射问题,提出了基于网络资源关键度的虚拟网络可靠性映射算法。该算法首先通过提出底层网络资源和拓扑重要度度量方式,构建资源关键度排序集合,同时备份控制网络,考虑到控制器位置部署,设置链路时延权重进行最短物理路径的选取,映射时依据位置约束进行虚网映射,在此基础上针对不同物理网络故障类型采用备份切换和可行迁移方式进行恢复,确保虚拟网络服务连续不间断。仿真结果表明,与以往算法相比,该算法在请求接受率、故障恢复率、底层网络整体负载均衡度以及平均控制延迟4个指标上具有更好的网络性能。     

基于安全度的QoS选播路由算法

提出一种基于安全度的QoS选播路由算法。该算法从负载平衡的思想出发，利用非精确网络状态信息，赋予每条链路一个与全局资源相关的权值即链路安全度，寻找链路安全度较高的选播路径。实验结果表明，该算法能有效平衡网络负载和服务器负载，提高了源节点的请求接受率。     

节点可靠感知的差异保护虚拟航空网络映射算法

针对集成僵化的传统航空网络难以在节点出现故障后快速高效调度网络资源，从而恢复任务执行的问题，提出了无线网络虚拟化环境下节点可靠感知的差异保护虚拟航空网络映射(node reliability-aware protection-differentiated virtual airborne network embedding, NRPD-VANE)算法。首先，节点映射采用新的节点重要度评价方法，综合感知故障可能、无线干扰和网络资源，为虚拟节点映射可靠物理节点；其次，链路映射根据节点重要度，采用P圈保护技术对映射路径节点实行差异保护。仿真结果表明，相比传统的节点保护映射算法，所提算法在保持较低恢复时延的同时，提高了映射成功率。     

SDN驱动的网络流量负载均衡路由优化算法

在5G网络数据流量剧增的背景下，针对5G网络流量负载均衡问题提出并评估了两种基于软件定义网络驱动的路由搜索优化算法。首先，建立了软件定义网络多约束数据传输路径选择模型；然后，针对所提模型提出了一种流量负载均衡广度优先搜索(load balancing scheme with breadth-first-search, LBB)路径优化算法，在广度优先搜索的过程中，设定一个动态流量阈值对链路进行实时监测，旨在寻找源节点到目标节点的最优数据传输路径。为了减少甚至避免不必要的搜索所造成的空间开销，进一步提出了基于深度优先搜索的迭代深化搜索(iterative deepening search with depth first search, IDDFS)路径优化算法，该算法限制了数据传输路径的每次搜索深度，并在搜索过程中优先选择可用带宽最大的链路进行深度优先搜索迭代优化。仿真结果表明了所提算法在资源利用率和网络吞吐量这两项关键性能指标上的优越性能。     

基于XOR选择重传ARQ的网络编码多播路由算法

针对XOR选择重传ARQ协议,提出了一种基于网络编码的多播路由算法,有效地恢复链路传输错误。该算法分为两种情况：一是信源发送正常的数据包,在信源节点与各接收节点之间建立多播路径族,并考虑不同路径族之间链路的共享;二是信源发送XOR数据包,搜索信源节点到各接收节点的最短路径,并考虑最短路径之间的链路共享。仿真结果表明,该算法有效地提高了网络吞吐量,在资源消耗方面较传统的多播路由算法有更好的表现,非常接近基于网络编码的最小费用多播算法。数学分析表明,该算法的复杂度远小于最小费用多播算法。     

传感器网络中基于链路层服务的最短路由算法

无线传感器网络中,链路通信质量随时空变化很大,并且有5%-15%的非对称链路存在。链路层服务不但可以发现邻居传感器节点,测量和预测邻居节点间的链路通信质量,而且还提供链路数据转发机制来减轻单向链路对其它协议的影响。利用链路层服务,采用分布式最短路由路径建立算法,为每个传感器节点建立了到汇聚节点的最短路由路径,然后从理论上分析了该算法的性能,最后在无线传感器网络模拟器TOSSIM上进行了模拟。实验结果表明,基于链路层服务的最短路由路径建立算法,不仅可以有效地避免建立断路由路径,还可以充分利用单向链路来建立更短的路由路径,有多于15%的传感器节点建立了更短的路由路径,路由跳数也减少了14%-100%。     

LLN中基于环路避免的高效路由修复算法

针对低功耗有损网络(low power and lossy networks, LLN)中现有路由修复算法存在控制开销冗余、修复时延较大和路由环路等问题,提出一种LLN中基于环路避免的高效路由修复算法(highly-efficient loop-free based repair routing protocol for LLN,HLR-RPL)。该算法提出了3个优化思路:首先,采用一种修正后的面向目的地的有向无循环图(destination oriented directed acyclic graph, DODAG)信息请求消息(DODAG information solicitation amend, DIS-A),使得链路中断通告过程和寻路过程同时进行;其次,提出一种减少控制消息回复机制,避免所有接收到DIS-A消息的节点均回复DODAG信息对象消息;最后,提出一种链路中断节点的子节点切换机制,从而优化了网络拓扑。仿真结果表明,HLR-RPL算法在控制开销和路由修复时延等性能方面优于现有的路由修复算法,且能够彻底避免路由环路的产生。     

自适应的无线融断网络路由算法研究

无线融断网络具有长延时、高动态拓扑、链路不稳定等特点,伴随着网络联接缺乏源端到目的端的持续性,为解决网络通信困难的问题,将多头绒泡菌的智能性和自适应性引入,提出一种自适应的无线融断网络路由算法。搭建无线融断网络模型,推导出链路容量的数学表达;设计下一跳节点的选择策略和最佳路由选择策略,实现在融断网络环境下的数据尽力投递。仿真实验表明,该算法能够在网络开销率较低的情况下,达到良好的数据投递,且平均延迟小。     

含结点等待费用的离散时变最短路径

研究了结点等待费用、弧费用和弧通过时间均为离散时变函数的最短路径问题.基于动态规划原理,给出了一种标号更新算法,可在O(n3M3)时间复杂度内求出所有结点到指定终点的最小费用路径,其中n为网络结点数、M为时间间隔数.     

无人飞行器Ad hoc网络中基于容错的中继节点配置

针对无人飞行器Ad hoc网络的容错设计需求,采用增加中继节点的方法实现。在二维平面同构网络中,将容错问题转化为边长受限条件下最少数量Steiner点的Steiner树问题。提出了两种基于最小成本子图的中继节点配置算法,以求解最少数量的中继节点及其位置,使改变后的网络拓扑图为顶点2-连通,实现容错。第一种为多项式时间的8-近似算法;第二种为随机近似算法,采用文化基因算法,搜索需要新增加的最小成本强化边组合。仿真结果表明了所提算法的有效性,当网络规模较小和中等时,随机近似算法得到的中继节点数量较少,平均情况下性能较优。     

能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案

传统的传感网密钥管理协议独立于网络其他层设计,这种层间的独立性造成传感器节点物理性能浪费,网络整体性能降低。从节点剩余能量出发,提出一个能量平衡的异构传感网跨层密钥管理方案。通过节点剩余能量、节点度数等参数,从能量平衡的角度出发确定下一跳节点的选择,再利用密钥交换建立两节点间的会话密钥,该方案将网络层节点路由关系与应用层节点密钥关系结合,实现了密钥管理的跨层设计。结果表明,该方案保证节点密钥连通性的同时,均衡网络节点间的能耗关系,有效延长了异构传感网的生命周期。     

基于Kullback-Leibler距离的网络节点一致性排序

在复杂网络中,重要节点比其它节点能更大程度地影响网络的结构与功能.如何评价节点之间的相对重要性,找出重要节点,是一个重要的研究课题.已有的节点重要性评价和排序方法存在一定的局限性.为此,本文综合节点基本属性,依赖网络拓扑特性,提出基于Kullback-Leibler距离的节点一致性排序方法.最后,通过实例分析,验证了本文方法较已有方法在不同类型网络上的有效性和适用性更强.     

New mixed broadcast scheduling approach using neural networks and graph coloring in wireless sensor network

Due to the mutual interference and sharing of wireless links in TDMA wireless sensor networks, conflicts will occur when data messages are transmitting between nodes. The broadcast scheduling problem (BSP) is aimed to schedule each node in different slot of fixed length frame at least once, and the objective of BSP is to seek for the optimal feasible solution, which has the shortest length of frame slots, as well as the maximum node transmission. A two-stage mixed algorithm based on a fuzzy Hopfield neural network is proposed to solve this BSP in wireless sensor network. In the first stage, a modified sequential vertex coloring algorithm is adopted to obtain a minimal TDMA frame length. In the second stage, the fuzzy Hopfield network is utilized to maximize the channel utilization ratio. Experimental results, obtained from the running on three benchmark graphs, show that the algorithm can achieve better performance with shorter frame length and higher channel utilizing ratio than other exiting BSP solutions.     

集中式网络拥塞控制的高效RPL路由协议

针对低功耗有损网络中采用博弈论的网络拥塞控制(game theory based network congestion control protocol, GTNCC)路由算法在路由构建过程中仅仅考虑无线链路质量不能使网络拓扑最优,以及在拥塞控制过程中由拥塞节点的子节点判断是否切换父节点不能快速高效地缓解网络拥塞等问题,提出一种基于多维度量结合的集中式网络拥塞控制(centralized network congestion control based on multi-metrics combination, CNCCMC)路由协议。首先,为了降低网络拥塞发生的概率,CNCCMC路由协议综合考虑了节点剩余能量、缓存占用率、无线链路质量和中继节点当前子节点个数等多维度量完成路由构建;其次,当检测到网络拥塞时,CNCCMC路由协议依据网络拥塞节点进行流量分析和判断的结果采取集中式的方式控制其子节点的切换;最后,在网络拥塞缓解过程中,提出一种“乒乓效应”避免机制。理论分析和仿真结果表明,与GTNCC路由算法相比,CNCCMC路由协议在降低网络拥塞发生的概率、延长网络平均生存寿命和提高网络吞吐量等方面的性能得到了有效提升。     

Distributed localization for anchor-free sensor networks

Geographic location of nodes is very useful in a sensor network. Previous localization algorithms assume that there exist some anchor nodes in this kind of network, and then other nodes are estimated to create their coordinates. Once there are not anchors to be deployed, those localization algorithms will be invalidated. Many papers in this field focus on anchor-based solutions. The use of anchors introduces many limitations, since anchors require external equipments such as global position system, cause additional power consumption. A novel positioning algorithm is proposed to use a virtual coordinate system based on a new concept--virtual anchor. It is executed in a distributed fashion according to the connectivity of a node and the measured distances to its neighbors. Both the adjacent member information and the ranging distance result are combined to generate the estimated position of a network, one of which is independently adopted for localization previously. At the position refinement stage the intermediate estimation of a node begins to be evaluated on its reliability for position mutation; thus the positioning optimization process of the whole network is avoided falling into a local optimal solution. Simulation results prove that the algorithm can resolve the distributed localization problem for anchor-free sensor networks, and is superior to previous methods in terms of its positioning capability under a variety of circumstances.