基于QoS相似度的网格任务调度算法

针对网格环境下用户任务的多维服务质量(quality of service,QoS)要求,给出了一种基于QoS相似度的网格任务调度改进算法。该算法根据资源在各维QoS参数上提供服务能力的差异程度,计算出用户在各维QoS参数上的权重,并将任务分配到满足用户需求倾向的资源上执行。并采用GridSim工具包对提出的算法进行了仿真,实验结果表明,该算法不仅能满足用户的多维QoS要求,缩短任务完成时间,同时系统资源利用率也得到明显提高。     

发挥信息行业优势加快产学研合作步伐

产学研结合是推进科技创新，实现科技成果向现实生产力转化的重要方式，是加强教育与科技、经济紧密结合，更好服务地方经济社会发展的重要途径，是提高学校科研水平和人才培养质量，加快学校发展的重要举措。产学研结合既是经济社会发展的需要，也是高校学校内涵发展的迫切需求。重庆邮电大学高度重视产学研合作，立足信息行业、服务地方经济社会发展，发挥优势，不断探索产学研结合新模式，努力构建产学研合作大平台，取得了积极的成效。     

一种新型的AO网格资源管理模型

针对目前抽象所有者（AO)模型中存在的一些问题,将市场经济中的拍卖竞争机制引入到通用的抽象所有者管理模型,设计并实现了一个包含客户端资源代理和多个拍卖者的原型系统,解决资源请求的复杂性以及调度所带来的问题并提高网格资源的利用率。并利用网格模拟器Gridsim对所设计的系统模型进行了仿真验证。     

求解QoS路由优化的一种新进化算法

对网络中支持多个QoS参数路由的数学模型进行了形式化分析,提出了一种多目标进化算法（QMOEA）。该算法能有效地将多个优化目标统一起来,并在此基础之上引入“自适应退避”机制与贪心策略,保证了群体的多样性和快速收敛。仿真结果与理论分析验证了该算法的有效性与正确性。     

WSN中基于伪正态分布的幻影路由隐私保护方案

为提高无线传感器网络中的源节点隐私保护安全性能,提出一种基于伪正态分布的幻影路由隐私保护（source-location privacy protection strategy through pseudo normal distribution-based phantom routing,PNDBPR）方案。该方案的实施过程为利用随机数机制计算幻影节点的随机有向游走跳数,通过该机制可以增加幻影节点的位置分布多样性与动态性,经概率转发路由机制将数据包从幻影节点转发至汇聚节点,目的是降低重合路径产生的可能性。从隐私保护性能和通信开销两方面对 PNDBPR 方案和基于源节点有限洪泛的源节点隐私保护（source location pri-vacy preservation protocol in wireless sensor network using source-based restricted flooding,PUSBRF）方案进行了理论对比分析,并在 MATLAB 仿真平台上对 PNDBPR 方案与 PUSBRF 方案做了仿真分析。理论和仿真分析表明,PNDBPR方案产生的幻影节点位置分布更广泛,传输路径更复杂,增加了安全时间,能明显提高源节点位置隐私保护的安全程度。     

认知无线电网络中保证服务质量的优化路由协议

基于路由与频谱管理的依赖关系,提出了一种频谱自觉地满足不同业务服务质量需求的优化路由协议.首先建立网络模型和优化分析,定义了链路度量和路径度量指标,路由协议选择端到端时延最小的路径,最大化网络吞吐量.然后提出了子频段和路径联合优化选择算法,对实时业务优先选择带宽抖动小和切换时延小的子频段及下一跳;对尽力传递业务优先选择带宽大的子频段及下一跳.最后提出频谱自觉的路由维护,通过局部频谱调整算法稳定路径不变,保证业务服务质量.仿真结果表明：该路由协议能满足业务服务质量需求,优化网络资源使用,减少数据包丢失,提高网络吞吐量.     

面向移动终端的安全中间件系统设计与实现

针对传统安全中间件系统应用于资源受限的移动终端时存在紧耦合性以及可定制性、可扩展性支持不够等问题, 提出一种基于元数据驱动的移动终端安全中间件系统。该系统通过提取软件开发过程的共同安全服务需求,进一步采用跨平台的Web服务形式发布以构成系统基础能力, 同时将资源消耗大的安全服务部署到系统基础资源层上并采取元数据驱动形式进行管理。实验表明,基于该系统的终端安全服务开发过程具有良好的扩展性、高效性和共享性。     

基于对等网络的蠕虫检测系统

针对传统基于互联网的蠕虫检测手段并不完全适应对等网络环境下的蠕虫防御问题,在充分研究现有的网络蠕虫检测技术和综合借鉴当前较为先进的蠕虫检测算法的基础之上,提出了一种基于对等网络的蠕虫检测系统,结合P2P蠕虫的传播特点,从3个层次和多个角度对P2P蠕虫进行快速检测,多重防御,及时预警并尽可能地降低预警的误报率和漏报率,本系统能为后续的蠕虫防御提供一定的参考.     

一种基于密度和网格的高效聚类算法(英文)

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息。目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大。因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证。实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高。     

分布式实时系统的软件故障注入

针对分布式实时系统的可信验证的难题,建立通用故障模型,将故障模型分为:内存故障、CPU故障、通信故障和服务故障4种。提出一种建立在分布式实时系统环境中的软件故障注入系统结构,它分为3个层次:目标系统、通信网络、软件故障注入系统。软件故障注入系统分3个部分进行设计,软件故障注入器、数据收集模块和故障数据分析模块。对基于该结构的软件故障注入过程进行了说明,实现软件故障注入系统并做了相应的实验分析,实验检测到故障多数为通信故障、内存故障和CPU故障,其覆盖率分别为37.68%、15.47%和15.17%。实验证明这种体系结构很适合分布式实时环境的应用,同时也为进一步研究软件可信验证提供了理论基础和实例依据。