基于策略路由网络系统的设计与实践

在很多网络系统中,可管理性和可控性要求较高,对某些特定的数据包要求按照网络管理者意图进行路由选择.策略路由具有灵活的数据转发机制,可以根据数据包的不同分类选择特定的路由路径.针对某一企业内部网双路由出口结构,论述策略路由技术,分析策略路由工作过程,实现内部网双服务器通过特定线路对外提供服务,提高了网络的工作效率和可管理性.     

基于NTRU公钥密码系统的RFID通信安全协议的研究

 提出使用NTRU公钥密码系统建立RFID通信安全协议。通过使用构造随机化函数对NTRU公钥密码系统的明文进行动态、随机化映射,使由其映射后的明文具有了动态、随机分布的特性,实现了对明文信息的隐蔽,抵御了对明文信息特性的统计,致使攻击者对所得信息及信息来源无法区分和识别。由此设计的安全协议不仅满足了RFID通信安全协议要求的保密性、认证性等基本功能,而且能够有效地解决流量分析、跟踪攻击、隐私泄漏等RFID系统特殊的安全问题。同时不需要穷尽搜索,不需要密钥同步,密钥存储、密钥管理系统简单,并且具有良好的可扩展性。     

一种RFID路由节点地址分配方法

由于物联网RFID节点分布的非均匀性,采用分布式地址分配机制容易出现部分节点地址空间富裕、部分节点地址空间不足的情况.为此,提出一种RFID路由节点地址分配方法,其特点是引入节点权值来反映节点分布的非均匀性,节点地址块的大小根据节点权值的不同动态分配.具体实现包括邻接表建立、确定节点间父子关系和节点地址值分配3个阶段.该方法能较好地提高节点地址分配成功率、降低平均通信开销.     

基于Stackelberg博弈与深度强化学习的计算卸载策略

为使5G混合专网结构的2种用户能获得最优计算卸载策略，将2种用户竞争移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)服务器资源的问题建模成Stackelberg博弈，并分别讨论了完全信息博弈和不完全信息博弈下的策略。完全信息博弈下，存在唯一纳什均衡解；不完全信息博弈下，将环境建模为部分可观测的马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)，并提出一种基于二阶段深度强化学习(two-stage deep reinforcement learning,TSDRL)的最优卸载策略。仿真实验表明：该算法相较于D-DRL算法能减少20.81%的时延及3.38%的能耗，有效提高用户QoE(quality of experience)。     

基于SVM的Web服务质量评价方法

SVM是一种新型的统计学习方法,在综合评价中采用SVM分类方法,可以减少主观因素的作用,提高评价结果的客观性.针对Web服务质量问题,本文中提出基于SVM的评价模型.首先从学习样本中选择支持向量,然后通过训练获取最优分类超平面,对新的样本和数据进行分类.与多层模糊综合评价(MPFS)、FCM等方法相比,SVM方法可以取得更客观和准确的评价结果.     

密集标签环境下RFID标签防冲突算法的分析研究

 分析了密集标签环境下几种传统的RFID标签防冲突算法的识别总耗时、系统吞吐率、读写器发送数据量和单标签发送数据量等主要性能指标,并依此提出了一种对传统ALOHA算法的改进算法,其系统吞吐率达到0.41左右,读写器发送数据量和单标签发送数据量与树形算法相比均减少了一半以上,最后指出了下一步的研究方向。     

基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法

在对现有RFID反碰撞算法综合分析的基础上,提出了一种基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法,即先分配最优分组数和帧长逐组逐个时隙识别标签,再针对发生碰撞的时隙采用查询栈算法识别碰撞标签。该算法同时具有ALOHA系列算法和树形算法的优点,具有高吞吐率、低通信负担、无遗漏识别等特点。同时,该算法还以较小的读写器额外硬件开销降低了以往算法对标签内额外硬件开销的要求,适合应用于具有大量被动标签的RFID系统中。

Abstract：

Firstly,existing representative RFID anti-collision algorithms were analyzed,and then a novel anti-collision algorithm was proposed which based on dynamic frame and query stack.The proposed algorithm has obvious advantages of high system throughput,low communication overhead and exhaustive tag identification.Furthermore,the algorithm also reduces the requirement of tag hardware at the less cost of extra reader hardware,which ensures it can be applied in RFID systems widely.