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。     

软件定义网络中集群虚拟网络的构建

【目的】随着云计算平台越来越庞大并且呈现出动态化特点,对如何满足多个用户的计算请求而进行有效资源分配,同时保障整个网络的性能进行探索。【方法】首先,提出一种集群虚拟网络( CVN )策略和动态堆排序算法。其次,将联合多个 pod 构建跨 pod 集群虚拟网络( CP-CVN ),同时保障网络的性能。进而将此网络优化问题公式化为线性规划问题( LP ),并提出一种近似对偶算法解决此线性规划问题。【结果】理论分析表明所提出的对偶算法是可行的,实验结果验证对偶算法解决了软件定义网络中的资源分配问题,同时保障网络性能。【结论】理论和实验分析表明所提出的对偶算法是可行的。
     

软件定义网络中集群虚拟网络的构建

【目的】随着云计算平台越来越庞大并且呈现出动态化特点,对如何满足多个用户的计算请求而进行有效资源分配,同时保障整个网络的性能进行探索。【方法】首先,提出一种集群虚拟网络(CVN)策略和动态堆排序算法。其次,将联合多个pod构建跨pod集群虚拟网络(CP-CVN),同时保障网络的性能。进而将此网络优化问题公式化为线性规划问题(LP),并提出一种近似对偶算法解决此线性规划问题。【结果】理论分析表明所提出的对偶算法是可行的,实验结果验证对偶算法解决了软件定义网络中的资源分配问题,同时保障网络性能。【结论】理论和实验分析表明所提出的对偶算法是可行的。     

基于P2P的通告代理集群技术

提出基于P2P网络技术构建Web服务通告代理集群,同时,提出对通告代理集群进行基于主题的逻辑多层管理,在主题层内使用层内通告消息广播算法传播通告消息.仿真结果表明,通告代理集群对随机节点故障是强壮的,基于主题的分层技术有效减少了每个通告代理节点的负载,层内通告消息广播算法具有高可靠性和好的可扩展能力.     

一种基于社会势能的网络影响力最大化算法

社会网络影响力最大化问题是对于给定k值,寻找k个具有最大影响范围的节点集.这是一个优化问题并且是NP-完全的.该问题已经被成功地用于解决诸多实际问题,例如社交营销领域,社交广告策略制定等优化问题.文章介绍了社会网络影响力最大化的基本工作原理,从提取知识类型角度详细阐述了社会网络影响力最大化算法的研究现状和进展,鉴于现存的算法不能够有效地给出全局最优解,我们提出了一种基于社会势能的网络影响力最大化算法,利用实验结果揭示算法的有效性和可行性.     

超密集网络中基于集群分配的干扰管理与资源分配

针对超密集网络通信场景, 提出一种基于集群分配的干扰管理与资源分配算法, 以消除超密集网络中由于大量部署低功率基站而降低吞吐量等影响. 首先, 基于距离、 小区间干扰、 可用资源情况3个条件权衡为家庭基站分配集群; 其次, 根据分配结果将干扰关系建模为干扰加权无向图, 按适当标准对家庭基站进行分类, 针对不同类型的家庭基站采用不同着色算法; 最后, 根据整体着色结果图完成频谱资源块分配. 仿真结果表明, 该算法可以为家庭基站选择最适合的集群加入, 降低集群间干扰, 提升频谱资源利用率, 提高网络的吞吐量.     

基于粒子群的工业大数据雾计算多目标优化任务调度算法

针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题，提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标，采用一种非线性递减的方法更新惯性权重值，解决基本粒子群算法后期权值较大导致局部收敛能力较弱的问题。通过MATLAB仿真验证了所提算法的有效性。试验结果表明，在前期获得更大搜索空间的同时该算法提高了后期的收敛速率。     

SDN中一种多控制器负载均衡方案

针对软件定义网络(software defined network,SDN)中控制器子域分区不合理导致的控制器负载分配不平衡、网络通信性能下降的问题,本文提出一种基于负载均衡的多控制器部署(multi-controller load balancing,MLB)方案.在初始静态网络中,提出一种基于域内和域间通信成本的负载平衡控制器部署模型,并将流量请求转换为排队模型. MLB将近邻传播(affinity propagation,AP)算法中的偏置参数和阻尼系数这两个参数作为粒子,通过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行智能调整,解决集群性能受偏置参数和阻尼系数初始值影响的问题,得到合理的网络规划.实验结果表明:与亲缘传播算法和遗传算法(genetic algorithm, GA)相比,该方案可以提供更稳定、准确和负载均衡的多控制器部署.     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

无人机集群网络中一种基于链路质量预测的按需路由算法

无人机集群网络,相较于传统Ad Hoc网络,其节点速度更快,拓扑变化更剧烈。传统路由算法已难以满足无人机集群作战需要。因此,提出一种基于链路质量预测的按需路由算法。通过链路稳定度和节点拥塞度评估当前链路质量,并以此作为选路标准。同时,通过灰色-WNN组合预测模型,对相关参数进行合理预测,并以此估计链路稳定性与节点拥塞程度,进而对链路质量进行提前评估。算法根据得到的链路质量预测值来优化路由发现与路由维护过程,避免无人机的高动态特性对集群网络的不利影响。仿真结果表明,与AODV及其他相关改进算法相比,该算法明显改善了网络性能,减少了路由断裂的次数,大幅降低了节点高速移动时的路由开销与平均时延,使分组投递率得到明显提高。     

校园网络流量分流过程的分析与程序实现

随着近年来网络使用的普及,针对网络流量分析领域的研究越来越多.提出了各种流量分类算法,其最终目的是为了更好地识别网络带宽中的流量组成.基于对多种不同的流量分类算法的研究发现,网络流量的成流过程作为流量分类算法的基础性工作起着不可或缺的作用,并发现数据包成流的定义也各不相同.描述了一种基于数据包五元组的网络流量成流过程,对某校园网络流量实现了离线式的数据包成流,并针对成流过程中所出现的一些问题进行分析,给出可能的解决方案.     

短管炮模块装药两相流内弹道模拟

大口径火炮模块发射装药通常由多个模块组成,流场结构复杂。该文对燃烧场进行分区模化,并在此基础上给出两相流内弹道理论模型和计算步骤,编制程序对短管试验炮膛内发射过程进行了数值模拟。结果表明,膛内的压力、压差及弹丸速度等参量的理论计算结果与实验吻合得较好,模拟结果有较高的置信度。该模型和计算程序可用于模块装药结构火炮内弹道模拟、装药设计和安全性能分析     

基于关系事件的网络复杂攻击检测技术研究

应用传统的入侵检测方法无法实现对网络复杂攻击的检测,传统检测算法的重点在于观测独立事件或独立用户的行为特征,缺乏对事件之间相互作用关系的考量和分析,而复杂攻击可供检测的显性特征就在于事件间的关联特征.提出了一种基于复杂攻击子事件和子事件关系的检测方法,通过复杂攻击的检测范例,证明了该方法的有效性.     

用网络规划法进行事故自动选择

本文提出了用网络规划法对预想事故进行自动选择和排序,建立了基于经济性和安全性(负荷重要程度切除)的几种数学模型,以总负荷削减量或其加权值为性能指标,解算方法都采用不良状态校正法(OKA)。并以IEEE30节点系统在IBM-PC微机上进行验算,获得了满意的结果。     

High-Performance Broadcasting Algorithms on Cluster

In many clusters connected by high-speed communication networks, the exact structure of the underlying communication network and the latency difference between different sending and receiving pairs may be ignored when they broadcast, such as in the approach adopted by the broadcasting method in MPICH，a widely used MPI implementation. However, the underlying network cluster topologies are becoming more and more complicated and the performance of traditional broadcasting algorithms, such as MPICH‘s MPI_Bcast, is far from good. This paper analyzed the impact of communication latencies and the underlying topologies on the performance of broadcasting algorithms for multilevel clusters. A multilevel model was developed for broadcasting in clusters with complicated topologies, which divides the cluster topology into many levels based on the underlying topology. The multilevel model was used to develop a new broadcast algorithm，MLM broadcast-2 (MLMB-2), that adapts to a wide range of clusters. Comparison of the performance of the counterpart MPI operation MPI_Bcast and MLMB-2 shows that MLMB-2 outperforms MPI_Bcast by decreasing the broadcast running time by 60%-90%.     

基于小波多分辨分析的新型多RBF网络轧制力设定模型

带钢热连轧生产过程中,影响因素多、关联复杂,轧制过程控制的精确模型难以建立,其中轧制力的预设定是重要问题之一,各种影响因素都会在轧制力的波动中有所体现.本文应用小波多分辨分析方法,将轧制力分解重构为对应于不同影响因素的不同频率成分子信号,并建立了一个多RBF网络模型,模型中每个子网络分别对一个信号成分进行建模,最后子网络输出被综合为轧制力设定信号.因为各个子信号影响因素不同,所以每个子模型输入参数不同，输出参数也不同,能真实地反映轧制力变化内在机理,具有明确的物理意义.仿真实验表明,这种建模方法降低了系统维数,能有效提高网络学习能力,轧制力预设定误差率从BP网络的10％降低到了5％.     

基于小波分析的多RBF神经网络轧制力设定模型

带钢热连轧生产过程中,轧制力预设定时的轧制力信号影响因素多、关联复杂,难以建立精确的机理模型.为此,文中应用小波多分辨分析方法,将轧制力分解重构为对应于不同影响因素的子信号,并建立了一个多RBF神经网络模型.模型中每个子网络分别对一个子信号进行建模,最后将各子网络输出综合为轧制力设定信号.各个子信号的影响因素不同,每个子模型输入参数和输出参数亦不同,从而能真实地反映轧制力变化的内在机理,具有明确的物理意义.仿真实验表明,这种建模方法降低了系统维数,能有效提高网络学习能力,轧制力预设定误差率从BP神经网络的10%降低到了5%.     

基于协议树分析的概率风险评估方法研究

本文采用概率风险分析方法,对网络协议所引发的风险进行定量化分析。通过协议树模型对网络各协议进行分层处理,并建立了网络协议风险评估定量化评估模型。此模型的提出为网络安全风险评估提供了一种新思路和新的计算方法。     

AQM算法在公平性方面的研究

主动队列管理是实现网络拥塞控制的一种重要技术.近年来,出现了一些新的主动队列管理算法.这些新算法针对大多数主动队列管理算法对公平性考虑不足的问题在一定程度上进行了改进,对公平性提供了一定的支持.本文对其中两个有代表性FRED和CHOKe算法进行了对比研究及理论分析,结合在ns2上的仿真实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入的分析.最后对算法进行了综合的评价,并给出了对算法的改进建议.     

基于NS2的优先级队列管理算法设计

网络控制系统的信号以分组的形式在网络中传输,引起了传输时延、丢包等问题;为了更好地研究网络控制系统的性能,利用NS2搭建了网络控制系统的网络传输模型.并以其中的优先级业务分组为研究对象,设计了优先级队列管理算法;在DropTail算法的基础上进行改进,继承了原有算法的优势,并加入了业务优先级识别和弃包选择机制;通过调用两种算法进行实验,从时延、丢包以及吞吐量方面进行分析与对比,验证了PDropTail算法的有效性.