Ad hoc网络消息传播过程的高阶描述模型

为避免采用随机抽样模型对Ad hoc网络消息传播过程进行定量分析时存在的高估消息覆盖节点数的问题,对现有模型进行修正,提出了一种高阶描述模型.该模型在转发消息时考虑了会对下一次消息转发到达新节点的概率产生影响的2个参数:节点被访问次数和节点度.节点被访问的次数越多,模型的阶数越高.在包含2 000个节点的随机图网络拓扑上的仿真试验结果表明,当消息覆盖的节点数超过1 800时,无论拓扑是否连通,一阶模型和二阶模型对Ad hoc网络消息传播过程的拟合度均优于随机抽样模型.当网络拓扑不连通时,一阶模型和二阶模型仍会高估消息覆盖的节点数;相反,当网络拓扑连通时,两者对仿真结果的拟合度较好,最终误差分别为-7%和-1%.     

基于扩张方法的选播路由算法

根据选播地址数量不多、使用频率高、多主机的特点，提出了一种基于扩张方法的选播路由算法．路由器根据选播服务器发送的expand报文和网络的各项性能综合度量，计算它应该加入的组成员分区，并在路由表中建立相应的项；再由该分区内的路由器将目标地址为该选播地址的请求以直接方式或者隧道方式转发到这个组成员,用网络仿真软件NS-2对所提出的路由算法进行仿真，结果表明，它可以降低传输时延，提高服务的可扩展性．     

应用层QoS选播流路由优化系统的构架与实现

QoS选播流会产生交错服务问题,造成大量的网络和服务器资源浪费,因此进行路由优化是必须的.提出了应用层QoS选播流路由优化系统的构架,设计了一种优化服务器,该服务器从其他类型的服务器实时收集优化相关信息,经过周期性计算以后向各个客户端发送调整指令,客户端按照调整指令的要求将QoS数据流传输的目标地址切换到新的选播服务器上.实验结果表明这种方法可以减少交错服务所造成的网络资源浪费,在调整周期等于选播流平均传输时间时获得最佳优化效果,此时网络传输QoS选播流的能力可以提高1/4以上.     

基于语义的Ontology聚类研究

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的范围,通过语义半径控制相关概念的范围.以基于语义的Ontology相似性方法计算Ontology聚类的相似性矩阵,采用凝聚层次聚类算法实现Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类能够获得满意的效果,在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

基于相似树的MPLS多播标记聚合算法

为了减少MPLS网络多播标记的占用空间，本文提出了一种基于相似树的求解算法，将与同一共用树相似的多播组进行标记聚合。首先运用模糊聚类的方法生成共用树，然后以共用树为基础进行多播树的构建和组成员的更新。动态多播组成员的变化大多只会造成LER节点类型的转换，不需要重新分配标记。实验结果表明，本算法可以大大缩小MPLS标记的占用，在 元素数量大于最大数量的1/2、相似度阈值 =0.75时，能够将大于50%的多播组进行标记聚合，而平均每组多用的节点数小于0.5。     

一种分布式的选播组管理方案

根据选播组管理的特点,提出了一种安全的分布式解决方案.组成员的加入、退出等操作首先要经过组其他成员的认证,然后由这些成员向各个选播路由器发送相关指令来完成相应的操作.组成员之间的监测采用分组方式进行,成员之间的数据报文以及成员发送到选播服务器的更新报文都采用密文方式进行传输.分析表明,该方案可以满足选播组管理的时延要求.