基于α-Stable自相似随机过程的通信网业务量建模

针对现代通信网业务量在幅度和时间尺度上的突发特性，提出了一种综合稳定分布和高斯自相似分布的模型，即基于α-Stable自相似过程的模型来同时反映业务量的两种突发特性，并通过仿真证明了它非常适合于现代通信网的业务量，该模型可以根据不同的性能需要来产生相应的模拟业务量，从而对网络业务量性能相关的研究有一定的实用价值。     

自相似业务量下网络的排队性能分析

在研究通信网的网络性能、流量控制和资源配置时,业务源模型是其中一个十分重要的组成部分。近年来的研究发现数据网络中的业务量呈自相似特征,传统的能够精确描述电话网络的马尔可夫模型不再适用。业务量的自相似特征显著影响网络的流量控制与排队分析,已经引起人们的极大重视。采用G/M/1排队模型对分组长度可变的网络的排队性能进行了分析和仿真,其中自相似业务量是通过叠加大量独立的到达间隔为Pareto重尾分布的ON/OFF源来生成的。仿真结果表明,自相似业务量导致网络的排队性能劣化,这与有关文献对ATM交换的分析结果一致。     

IP网络流量产生器的研究与实现

分析了造成IP网络流量自相似性的根本原因以及ON/OFF源汇聚程度对自相似度的影响.针对上述分析结论,实现了一个能够单点或分布式产生IP网络自相似业务量的产生器.实际环境中测试显示,该产生器能够较好地反应文件大小,协议类型,ON/OFF逗留时间以及源汇聚程度与自相似度之间的关系.     

OBS网络中IP分组长度分布对业务流自相似性的影响

近年来,大量研究发现,网络流量呈现自相似性,自相似会导致数据分组延迟增大,丢包率增加,网络性能恶化。着重论述了在OBS固定时间汇聚算法下,用于汇聚成突发数据分组的IP分组长度对业务流自相似影响的问题。突发数据分组的汇聚算法是光突发交换的关键技术之一,其中,固定时间汇聚(FAP)算法可以平滑流量、降低流量自相似性。用于汇聚成突发数据分组的IP分组,其自身长度对固定汇聚(FAP)算法的流量整形有一定影响。仿真结果表明,存在最佳汇聚时间门限,能极大地降低业务流自相似程度,且最佳汇聚时间门限与IP分组长度均值有着密切关系。     

基于NS2的自相似业务流的生成

针对传统方法在产生自相似业务流时存在实现复杂、速度慢,并且生成的自相似序列精确性差等不足,提出了一种利用NS2生成自相似业务流的方法.实验结果表明,这种方法不仅实现简单、速度快,而且生成的数据具有良好的自相似性,特别适用于研究自相似业务流对排队系统的影响.     

业务量自相似特性对ATM缓存溢出概率的影响

基于在广域网（ＷＡＮ）、局域网（ＬＡＮ）、综合业务数字网（ＩＳＤＮ）中传输的业务以及可变速率（ＶＢＲ）业务等多种通信业务普遍存在着自相似特性（长相关）,叙述了自相似流量的数字定义和一些基本性质,描述了异步传输模式（ＡＴＭ）缓存的排队模型和一个具有相似特性的业务量模型,给出了在自相似业务量下的ＡＴＭ缓存溢出概率的下界,并与传统模型作了比较。比较结果表明,传统模型对ＡＴＭ缓存性能的估计过于乐观。因此,     

基于NS2的自相似业务流的生成

针对传统方法在产生自相似业务流时存在实现复杂、速度慢,并且生成的自相似序列精确性差等不足,提出了一种利用NS2生成自相似业务流的方法。实验结果表明,这种方法不仅实现简单、速度快,而且生成的数据具有良好的自相似性,特别适用于研究自相似业务流对排队系统的影响。     

基于NS2的自相似业务流的生成

针对传统方法在产生自相似业务流时存在实现复杂、速度慢,并且生成的自相似序列精确性差等不足,提出了一种利用NS2生成自相似业务流的方法.实验结果表明,这种方法不仅实现简单、速度快,而且生成的数据具有良好的自相似性,特别适用于研究自相似业务流对排队系统的影响.     

OBS网络中IP分组长度分布对业务流自相似性的影响

近年来,大量研究发现,网络流量呈现自相似性,自相似会导致数据分组延迟增大,丢包率增加,网络性能 恶化。着重论述了在OBS固定时间汇聚算法下,用于汇聚成突发数据分组的IP分组长度对业务流自相似影响的 问题。突发数据分组的汇聚算法是光突发交换的关键技术之一,其中,固定时间汇聚（FAP）算法可以平滑流量、降 低流量自相似性。用于汇聚成突发数据分组的IP分组,其自身长度对固定汇聚（FAP）算法的流量整形有一定影 响。仿真结果表明,存在最佳汇聚时间门限,能极大地降低业务流自相似程度,且最佳汇聚时间门限与IP分组长     

PowON-PowOFF模型对区分服务QoS性能影响的研究

为了更深入地了解区分服务对网络QoS性能的影响,采用了能够真实反映网络流量特性的自相似业务模型进行分析,选取的模型是重尾ON-OFF叠加模型PowON-PowOFF;研究了自相似业务流在WFQ方案中对QoS参数的影响,并分析了该模型各参数对QoS性能的影响,为下一代网络采取相应机制克服突发业务的不利影响提供了依据.     

快速RMD法产生的自相似业务流的性质研究

传统的业务模型大多基于Poisson模型或其改进形式，假定业务突发长度显负指数分布，近期真实网络流量分析表明很多信息源会产生在多时间尺度下具有自相似特性的信息流，该性质显著地影响带宽网的流量控制及其排除分析，合成可控制的自相似业务流是进行仿真的第一步，实现了一个快速RMD算法的自相似流生成器，估计了产生的自相似流的Hurst参数，估计了两个或多个自相似 叠架后的流的Hurst参数；利用一种打乱算法成功地去掉了自相似流的长相关性。     

一种自相似媒体流的分组存储算法

在媒体服务器上采用分组存储策略可显著减少生成媒体流的系统开销 ,从而有效提高系统性能。该文提出了两种分组存储策略 :等长分组存储 (ISO- PS)策略和索引分组存储 (Index- PS)策略 ,在分析自相似 MPEG媒体流突发特性对分组存储影响的基础上 ,设计了一种适合自相似媒体流的分组存储算法 I- IPS。该算法引入了对 MPEG媒体流分组时间的评价因子 ,通过该因子决策媒体流采取 ISO- PS或Index- PS策略以提高系统整体性价比。实验证明 :对于自相似特性有显著差异的不同 MPEG1/ 2 (运动图像专家组 )节目 ,I- IPS算法均能有效降低存储浪费率 ,并获得较高的系统性能     

基于博弈论的道路交叉口信号灯设置标准

交叉口相互冲突交通流之间的关系实质是各方争夺有限的时空资源的博弈关系,因此,可利用博弈论研究交叉口信号灯的设置标准。分两人对称博弈和两人非对称博弈分别提出了无信号交叉口相互冲突机动车之间、机动车与行人或非机动车之间的斗鸡博弈模型,提出各自的混合策略纳什均衡解,并证明混合策略纳什均衡解的整体效率不如纯策略纳什均衡,说明了引入信号灯轮换均衡机制的必要性。采用现实性很强的有限理性进化博弈的大群体成员随机配对复制动态分析方法,得到了斗鸡博弈模型的进化稳定策略,说明了混合策略纳什均衡解的合理性。从斗鸡博弈模型混合策略纳什均衡解得到的交叉口博弈交通冲突率及由此换算来的年交通事故数可作为信号灯的设置标准。以上海市为算例,得到了本地化的交叉口信号灯设置标准。最后分析了交叉口斗鸡博弈模型参数变化的影响,阐述了相应的现实意义及对我国道路交通安全管理立法的意义。     

自相似网络通信量的分析与建模

分析了网络通信量中存在的自相似现象，讨论了自相似通信量输入对排除系统的时间延迟和抖动特性的影响，指出由于自相似通信量的长程相关性使得在时间较长的情况下可以通过增加缓存来改善排除系统的延时和抖动特性，针对今后的研究方向，指出在自相似通信量研究中，系统的瞬时性能研究以及反馈控制研究对于网络性能的影响和评估是非常重要的。     

主路优先控制交叉口通行能力分析

对主路优先控制交叉口的理论通行能力计算方法进行了分析.首先分析了交叉口车流的运行特点;然后基于可插车间隙理论和概率论方法,给出两股车流情况下次路车流通行能力的计算方法,并对主路车流车头时距服从M3分布次路车流的理论模型进行了推导;最后对整个交叉口的“冲突交通流-临界间隙法”进行了分析.     

基于PLC的交通灯智能控制

本文运用小型可编程控制器(PLC)控制十字路口交通灯,并实现智能控制,即采用电感式传感器来探测车辆的通过,然后用PLC内高速计数器对车辆数量进行计数,运用一定的智能控制原则,PLC就能依据车流量的情况自动调节红绿灯的时间长度以提高交通控制效率、缓解交通拥挤、达到最优控制.     

基于流量分割的IP over WDM业务疏导机制研究

在IP over WDM网络的业务疏导中,针对大容量的高优先级业务接入阻塞率很高的问题,提出了一种基于 流量分割的业务疏导机制。该机制将一个业务请求的总流量分割为多个部分,然后根据光路径的传输时延来选择 一组恰当的子路径作为业务路由。仿真结果表明,该机制能有效地降低目标业务的阻塞概率,并提高业务接入的 公平性     

基于流量分割的IP over WDM业务疏导机制研究

在IP over WDM网络的业务疏导中,针对大容量的高优先级业务接入阻塞率很高的问题,提出了一种基于流量分割的业务疏导机制。该机制将一个业务请求的总流量分割为多个部分,然后根据光路径的传输时延来选择一组恰当的子路径作为业务路由。仿真结果表明,该机制能有效地降低目标业务的阻塞概率,并提高业务接入的公平性。     

行人交通参数提取算法改进与处理系统研发

为了解决行人交通参数获取困难、精度低等问题,需要开发出一套高精度、高效率和强抗干扰性的行人交通参数提取系统。首先,基于视频流中运动目标时空一致性的原理,采用运动目标梯度方向直方图(HOG)特征提取算法对视频流进行分割;其次,对运动目标特征进行分析并提取特征向量,建立反向传播(BP)神经网络对运动目标进行训练和分类,实现对运动目标的检测和识别;然后,利用MATLAB软件平台,开发了能够对行人流量、速度和时距等数据进行快速处理与准确分析的系统。最后,进行了实例测试。结果表明:检测系统的参数提取精度能达到90%以上,高于现有算法的提取精度。同时,系统有较强抗环境干扰性,提取效率和数据处理功能效果较理想。