5G 卫星集成网络中控制器与网关可靠部署策略

基于SDN架构的5G-卫星集成网络将是提供全球覆盖和宽带通信最有潜力的方案之一.在该集成网络中,控制器和网关的有效部署是提高网络可靠性、降低时延的关键.虽然控制器和网关部署可以独立求解,但控制器与网关部署的紧耦合特性使得联合部署更有现实意义.分析并建模了5G-卫星集成网络中SDN控制器与卫星网关联合部署的问题,提出了一种基于最大化网络可靠性的控制器与网关联合部署策略,设计了基于模拟退火与粒子群的混合算法.仿真结果表明:与枚举算法、双重模拟退火算法(SASA)等现有算法相比,文中提出的算法具有更低的时间复杂性,并将进一步降低了平均控制时延,提高了网络健壮性.     

基于网络分域的航空信息网络控制器部署方法

利用SDN的技术优势，可建立航空信息网络平台集中管控与资源统一调度的能力，显著提升网络管理能力与任务服务水平。 为构建SDN范式的航空信息网络，首先需要解决控制节点的部署问题。结合航空场景特点，提出一种网络划分与区域部署的控制器部署方法，首先依据网络关键性能指标实现网络的快速划分，接下来基于可靠性最大化在网络中部署控制器。仿真结果表明:所提算法具有较低的计算复杂度，并对平均请求时延、负载均衡指数、网络部署成本及可靠性等指标具有较好的优化性能，适用于解决航空场景下的控制器部署问题。     

软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略

为了确定控制器的最优化部署方案,构建软件定义网络中逻辑上集中、物理上分布的控制平面,提出软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略。对控制器部署问题建模,以交换机到控制器的平均时延最短以及在网络中部署的控制器数量较少为多优化目标。提出粒子重构机制,实现粒子群优化算法的二值化,用以表示控制器在网络中部署的位置。基于二值粒子群优化算法设计多优化目标的控制器部署策略,仿真得到控制器部署问题的非劣最优解集合,对应给定的控制器数量,得到平均时延最小的控制器部署方案。实验结果表明,应用二值粒子群优化的控制器部署策略联合考虑了控制器数量和交换机到控制器的平均时延,为实现控制器最优化部署提供了依据。     

基于虚拟力的无线传感器网络分簇部署策略

为提高大规模密集部署的无线传感器网络节点覆盖率,提出了一种基于虚拟力的节点分簇动态部署策略.将传统基于虚拟力的节点动态部署分成簇间部署与簇内部署两阶段,以达到打破网络中部节点受力平衡、降低部署过程中簇间干涉、提高节点覆盖率的目的.利用二元感知模型对算法进行仿真,结果表明,相比于传统VPF算法及VFA算法,该策略在随机部署大量密集节点的网络中具有较快的收敛速度与显著的优化效果,覆盖率最终可达90%以上,可以满足无线传感器网络的覆盖控制要求.     

软件定义网络多控制器部署优化方法

目前软件定义网络（software defined network,SDN）多控制器管理的研究重点和难点在于多控制器部署,合适的控制器数目和合理的部署位置能够实现低延迟和高可靠性的折中。在网络拓扑图上将部署位置问题简化并形式化,定义了可靠性和延迟指标,设计了多控制器部署位置求解算法（multi-controller placement location algorithm,MCP）。MCP通过遗传算法将网络划分为多个子网,并在每个子网中放置一个控制器,以最大化网络可靠性和最小化路径延迟为目标,通过模拟退火算法确定控制器在每个子网中的位置,经对比实验验证了MCP生成的部署位置方案在可靠性和延迟上的性能优势。以可靠性和延迟为评估指标,基于MCP测试了各种网络规模的最合适控制器数目,并分析得出最合适控制器数目与网络规模之间的统计规律。     

时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退火-遗传算法提出一种时延和可靠性感知的控制器均衡部署方法,在考虑网络综合性能的同时,增强了解空间的全局搜索能力,得出了控制器部署的全局非劣最优解集.仿真结果表明,提出的部署策略在保证负载均衡的前提下,提高了控制网络的可靠性,降低了网络时延,进而提高了网络整体性能.     

基于网络划分的SDN分布式控制器部署

针对大规模SDN （software defined networking）网络中分布式控制器部署问题,以优化网络弹性和可靠性为目标,提出两阶段控制器部署算法（TSCP,two-stage controller placement）：利用节点相似度划分控制域,使得控制域内设备之间的连通性强、连接紧密,增强控制域的网络弹性;选择控制路径平均失效率最小的控制器集合作为控制器部署,提高网络可靠性。通过约束控制域的规模和设备（交换机或控制器）之间传播时延,使控制域的交换机个数均衡,控制器的部署合理。通过定义性能指标,实验对比GCP算法、K*-means算法,结果表明TSCP算法可以优化控制域的规模,均衡控制域的交换机个数,减少控制器个数,网络弹性和可靠性均表现较好。     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

一种新型的基于结构化P2P的路由算法

随着计算机网络技术快速发展,P2P网络已成为一个研究热点,但是现有P2P网络普遍存在路由效率不高和绕路问题。为提高现有结构化P2P的网络路由和避免绕路问题,本文通过基于Internet网络物理位置相近原则进行簇群的划分,在Internet物理拓扑基础上建立一个P2P覆盖网络(P2P overlay network)虚拟层,基于覆盖网络虚拟层设计了绕路避免网络路由(Detour Avoiding Net-work Routing简称DANR)算法。详细的设计了路由算法、节点自适应算法、冗错机制及数据项备份策略。通过引入基于网络物理拓扑的分簇机制提高网络可扩展性和查询效率,利用低价冗余机制和数据项备份策略,进一步优化系统的查询效率。经性能分析和NS2实验仿真验证该路由协议降低了系统路由开销,大大提高了查询效率。     

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

对于大型SDN网络,多控制器的部署和应用需求迫切。提出了一种基于蝙蝠算法的多控制器部署方法,同时优化了3个指标:最小化平均控制时延、最小化控制器负载差异度和去除孤立节点。通过在迭代时不断优化达到平均控制时延最小化;限制控制器负载利用率保证控制器间负载均衡,利用标签传递算法去除孤立节点保证域内通信。仿真结果表明该方法可以保证SDN网络在无孤立节点的情况下,获得最小时延以及负载均衡的多控制器部署方案。     

多目标优化最低代价无人机机巢选址方法研究

无人机巡检作业中，因为功能与续航距离不同，常面临异构无人机协同和机巢选址问题。无人机机巢的最优部署位置策略，可以看作新的选址优化问题，相对于传统设施选址问题，无人机机巢部署问题面临更多新挑战。笔者综合运用地理信息系统、优劣解距离法对候选点位做预筛选后使用贪心算法和拉格朗日松弛优化的p-中值覆盖问题优化方法，在综合考虑布点原则、飞行任务、飞行半径、功能性冗余等目标因素，提出一种多目标优化最低代价的无人机机巢选址法，将机巢分布问题定义为限制因素预选址前提下的p-中值最低代价问题，设置原则性约束，实现多目标优化最低代价的机巢布点，从多个角度考虑降低巡检成本。实验结果表明：多目标优化后机巢布点在建造、维护、巡检和综合成本上比传统选点方法有9.2%以上的成本节约。     

虚拟力导向多粒子群算法的WSNs部署策略

为了优化无线传感器网络节点部署性能,在粒子进化的多粒子群算法的基础上结合虚拟力方法,提出了一种虚拟力导向多粒子群算法的部署策略。该策略通过节点间的虚拟力影响多粒子群算法的速度更新过程,指导粒子进化,采用多个粒子群独立搜索解空间,有效地避免了＂早熟＂问题,从而最大限度地优化了网络的覆盖率。仿真结果表明,与虚拟力算法和多粒子群算法相比,该算法在覆盖率、迭代次数和部署时间等方面具有更好的性能。     

基于车辆簇的高速公路路侧单元部署研究

RSU部署受道路环境特点、车流特性和部署成本等因素影响。本文研究单向四车道高速公路道路的RSU部署策略。为了保证部署网络可靠性并降低RSU部署成本,本研究首先基于高速公路道路环境特点和车辆特性,提出了一种改进KMeans车辆聚类算法,并从网络剩余能量、存活节点数和端到端时延三个方面与经典KMeans算法进行比较,验证结果表明,提出改进算法性能更优;然后提出本研究采用的RSU均匀部署方案;最后进行RSU部署研究：通过MATLAB软件,分析车辆密度与RSU通信半径、车辆连通率和平均车辆簇长度之间的关系,确定最佳RSU部署间隔和通信半径,从而为高速公路部署RSU提供依据。     

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。     

基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法

为解决物联网部署过程中存在的节点覆盖强度低、传输盲区面积大,以及簇头节点受限等不足,提出了一种基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法.首先,采用等距分割方案,设计了一种基于轴面对称机制的区域覆盖方法,通过对称分布簇头节点来实现网络区域的初级分割,提高网络初始化覆盖效率.随后,鉴于主备机制难以进行节点动态更新,通过预热方式来部署多个镜像节点,构建了基于热备机制的簇头轮询方法,降低网络因簇头节点受限而出现传输受阻现象.最后,对初始化分割区域进行非等距优化,提出了一种基于量化部署机制的传输优化方法,增强网络传输能力,提升簇头节点对数据的传输效率.仿真实验表明,与改进的蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化和基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略等方案相比,本文算法具有更高的拥塞控制能力和节点覆盖效率高,以及更低的簇头受限概率.     

三维空间实现全覆盖的传感节点优化分布算法

针对无线传感网中重要的覆盖问题,已有多种算法来解决这个问题.通过分析这些算法,提出了一种三维空间下的基于网格点的随机算法的改进算法.算法分为两个阶段,初始阶段采用随机算法获得一个初始部署集以实现完全覆盖,在此基础上对初始部署集进行优化,达到在满足完全覆盖的前提下部署集的最小化.实验结果显示了算法在实现最大覆盖的基础上部署集优于已提出的贪心算法和线性规划算法.