基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

基于攻防混沌度边界预警机制的网络安全存储算法研究

考虑到当前网络安全存储算法普遍存在的防御策略集收敛性不足,抗攻击性能差的难题,提出了一种基于攻防混沌度边界预警机制的网络安全存储算法。根据网络供给侧进行混沌度边界建模(网络供给侧-需求侧边界预警模型),提高安全边界对攻击集合的匹配程度,增强防御资源的合理利用;随后,基于防御资源需要动态攻击集合的问题,引入马尔科夫边界攻击者集合收敛机制,实现对最高强度-次高强度攻击行为的两次预警,有效提升网络安全防御的纳什均衡解,进一步降低了防御成本,从而提高了网络的安全存储性能。仿真实验表明,相比于当前网络安全存储领域使用较广的峰值强度映射过滤算法(Peak Intensity Mapping Filtering Algorithm,PIMF算法)、超线性纳什维度均衡策略算法(Superlinear Nash-Dimension Equilibrium Strategy Algorithm,ND-SES算法),本文算法在资源受限条件下能够实现混沌度高级别预警,降低防御成本,改善了误比特率及丢包率性能,具有更高的抗攻击峰值带宽及二次冗余带宽性能。     

基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法研究

为了解决当前静态网络检测机制中存在链路抖动检出频率低,数据传输性能不高,且难以实现信道噪声擦除的不足,提出了一种基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法。首先,综合考虑静态网络接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)、链路质量指针(Link Quality Indicator,LQI)、信噪比(SIGNAL-NOISE RATIO,SNR)的特点,并结合静态网络节点的拓扑特性,通过移序方法,构建了基于频率漂移包络擦除方案的超参数捕捉方法,有效降低信道噪声对网络抖动性能的影响;随后,考虑到当前静态网络节点的数据流量分布不均匀的特性,基于链路相干协方差的方法,实现链路抖动二向度的误差消除,显著提升了网络抗噪性能,强化了数据传输过程中的误差控制。仿真实验表明,与高斯白噪声信道包络检测机制(Envelope Monitoring Mechanism in GaussWhiteNoiseChannel,E2W-GWNC机制)、拉普拉斯信源联合抖动检测机制(LaplasseSourceJointJitter Detection Mechanism,LS-2JD机制)相比,所提算法具有更高的网络数据传输能力,且有更好的链路抖动问题检出效果。     

基于超宽带集中管控机制的物联网数据传输算法

针对当前物联网数据传输算法存在链路稳定性差、传输性能不高等不足,提出了一种基于超宽带集中管控机制的物联网数据传输算法(Data Transmission algorithm of IOT based on UWB centralized control mechanism,UWB-CC算法)。首先,通过能量冗余机制对网络节点进行初次筛选,并采用能量最优原则进行区域划分,实现物联网数据的分区传输及性能维护;随后,考虑到传统算法难以实现区域节点更新的不足,通过节点能力阈值筛选方法,实现对区域节点-普通物联网节点的次区域组网,提高普通物联网节点的数据上传能力,降低分割节点(PartitionNode,PN节点)因故障而导致区域上传瘫痪的概率;最后,采取综合评估分割节点性能与区域传输性能的方式,对中继传输节点进行优选,从而提高链路传输能力,减少链路抖动对传输性能的不利影响,能够同时实现带宽管控及区域分割-固定-链路稳定的一体化集中管控。仿真实验表明:与当前常用的区域流量汇聚上传算法(Upload algorithm for regional traffic aggregation,RTA算法)及成型度汇聚分割传输算法(Segmentation andtransmission algorithm based on degree of convergence,STDC算法)相比,本文算法具备更高的汇聚带宽与信道容量,以及更低的传输抖动率。     

基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案

为解决当前5G信道安全编码方案中存在的编码复杂、传输性能较差及数据冗余度高的不足,提出了一种基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案。首先,利用5G信道编码过程中的极化序列具有的正交特性,通过模二运算和张量积运算来实现序列特征矢量的极化分割,有效降低5G信道编码过程中冗余比特数量,高效调度传输序列,提升网络信道安全编码效率。随后,考虑5G信道矫正比特序列具有的极化性质,通过正交权向量映射方法,设计二次编码极化方法,用于降低信道预发射过程中存在的冗余码元数量,改善码元拥塞现象,提高信道发射效率,具有较高的信道码元基性极化率。仿真实验表明:与当前常用的时间片分支累积算法(Time Slice Branching Accumulation,TSB算法)、信道最低分割度编码算法(Channel Minimum Segmentation Coding Algorithms,CMSC算法)相比,本文算法具有数据传输带宽高、时间片误比特数低、编码速率快、周期重传次数少等特性,具有很强的实践部署价值。     

基于多维攻防博弈机制的LTE-5G网络防御算法研究

针对当前LTE-5G网络防御算法需要预设先决条件,且在多维攻击环境下难以实现防御行为自收敛等难题,提出了一种基于多维攻防博弈机制的LTE-5G网络防御算法。首先,对攻击行为进行大数据建模,综合考虑攻击行为数学分布特性,即DDos攻击特性,并精确匹配DDos攻击带宽,实现对攻击危害行为的确定性分析,提高网络主动防御性能,达到对攻击行为预分析的目的;随后,考虑到传统算法的网络收敛概率评估较差的问题,采取Q分析方式进行随机博弈,构建了Q博弈-单向数据攻击模型,成功获取单向数据攻击集合,并进行了攻击行为持续期间的纳什均衡,改善算法的网络防御效果。仿真实验证明:与当前LTE-5G网络中广泛使用的次高频载波指纹网络过滤防御算法(Secondary High Frequency Carrier Fingerprint Network Filtering Defense Algorithm,SHFCF-FD算法)、带宽峰值匹配过滤防御算法(Bandwidth Peak Matching Filtering Defense Algorithm,BPMFD算法)相比,所提算法具有更大的抗攻击带宽强与网络传输带宽,以及更低的裁决错误率低与信道误码率,具有很强的实际部署价值。     

基于收敛值动态混沌自旋机制的WSN网络安全收敛算法

针对当前WSN网络安全算法普遍存在收敛度分散,抗攻击能力较差,实现机理复杂等问题,提出了一种基于收敛值动态混沌自旋机制的的WSN网络安全收敛算法。首先,通过WSN网络指纹因子投影迁移的方式,引入模拟评估度量,实现对不同时间段内WSN网络安全收敛状态的精确评估,提高网络收敛值混沌度水平;随后,根据网络收敛状态,通过微分傅里叶准则,构建收益评估因子,实现了网络攻击指标的混沌自旋,有效加快WSN网络安全收敛速率。实验结果显示:与当前常用的超高频混沌安全收敛算法(Ultra High Frequency Chaotic Security Convergence Algorithm,UHFC-SC算法)、傅里叶混沌安全收敛算法(Fourier Chaotic Security Convergence Algorithm,FC-SC算法)等相比,所提算法具有更高的收敛速度,以及更高的网络冗余带宽剩余足与网络传输带宽,具有良好的实际部署价值。     

基于环正交腔体噪声消除的OFDM网络信号误差限制算法

为解决当前OFDM网络信号误差限制算法难以消除窄带莱斯噪声干扰,且单纯采用一次发射机制存在精度较低等问题,提出了一种基于环正交腔体噪声消除机制的OFDM网络信号误差限制算法.首先,对OFDM信号进行离散化,并依据信号投影矢量及窄带莱斯噪声投影矢量在全频谱上的投影,按极坐标旋转方式构建了环正交腔体噪声消除结构,实现了信号投影矢量与窄带莱斯噪声投影矢量的正交分离,提高了信号投影矢量的投影效率,减少信号投影矢量与噪声投影矢量的重叠现象,降低了信号发射过程中出现的信号衰落水平;随后,依据信源信号投影矢量与信道状态投影矢量的夹角误差,采取极大似然估计,构建矢量角度误差控制机制,并通过拉普拉斯窗函数估计方法,进一步改善了信道传输过程中的角度衰落,降低了传输误码率.仿真实验表明:与当前常用的矢量线性积分误差消除机制(Vector Integral Error Elimination Mechanism,VIEE机制)及预发射累计误差控制机制(Prelaunch Accumulative Error Control Mechanism,PAEC机制)相比,本文算法具有更低的传输误码率与更强的抗衰落性能.     

基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法

为解决物联网快速收敛算法存在的收敛性能较差、网络稳定时间较短的不足,提出了基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法。首先,根据物联网节点分布具有的随机分布特性及泊松分布特性,通过聚类方式来构建聚合度-权重值裁决模型,以实现路由的稳定收敛,消除因簇头节点失效而导致的区域上传缓慢的现象;随后,采用退避机制来提升簇头节点的传输性能,有效降低因能量受限而导致的网络传输缓慢的现象,优化路由收敛性能,降低因路由抖动而导致的网络瘫痪概率。仿真实验结果表明:与常见的时间度一体化物联网收敛算法(Convergence Algorithm for Time-Integrated Internet of Things,TI-IOT算法)、路由集中度快速收敛算法(A Fast Convergence Algorithm for Routing Concentration Degree,RCD算法)相比,所提算法具有更高的网络稳定工作时间及较快的收敛速度,以及更小的路由冗余度。     

基于中心差异度迭代调整机制的 网络社区搜寻算法研究

为解决当前网络社区搜寻算法存在的节点聚类形成困难,搜寻迭代过于复杂,难以实现社区归属的二次更新等不足,提出了一种基于中心差异度迭代调整机制的网络社区搜寻算法。首先,通过领袖节点重叠度来实现初次社区搜寻裁决,有效降低了重复搜寻的概率,且根据加入节点与领袖节点差异度进行聚类匹配;随后,通过待加入节点与领袖节点之间的交互热度方式进行基于热度机制的聚类递归,实现对搜寻误差的二次校正。仿真实验表明,与当前网络社区搜寻算法中常用的差分迭代阈值裁决机制,混沌度一体化成型迭代机制相比,本文算法具有更高的首次成功率,以及更小的搜寻次数与迭代周期,具有很强的实际部署价值。     

基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法

为解决当前移动无线传感网节点定位方案存在感知过程复杂、定位准确度不高,难以适应节点拓扑变化频繁的实际场景等不足,提出了一种基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法。首先,鉴于当前直接测序方案及间接测序方案均存在抗噪能力差的不足,设计了多点定位方案,引入多个锚节点联合定位,定位过程中采用迭代方式降低接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)误差,有效解决了定位过程中存在的圆环分布现象。随后,考虑移动无线传感网节点存在的拓扑漂移速度较快,且坐标存在随机分布的规律,将锚节点看作病毒体,将移动无线传感网节点看作子病毒体,并针对病毒体-子病毒体之间存在随机拓扑规律,引入了病毒体投射机制,并通过迭代方式设计距离定位方案,模拟移动无线传感网定位过程中定位节点与待定位节点之间的拓扑漂移关系,提高网络对定位过程的感知能力。最后,引入权重调节机制对定位坐标进行误差消除,进一步提高网络定位精度与感知性能,强化对移动状态下节点间拓扑的感知与监控,减少网络抖动对定位过程的影响。仿真实验表明,本文算法与当前常用的凸优化的无线传感网障碍环境下定位算法(location algorithm in wireless sensor network obstacle environment based on convex optimization,OECO)及基于精确定位机制的改进DV-HOP算法(on improved DV-Hop localization algorithm for accurate node localization in wireless sensor networks,AN-DV-Hop)相比,具有更高的定位收敛速度和更低的定位误差低。     

基于安全感知的网络切片部署策略

针对网络切片的安全部署问题,提出一种基于安全感知的网络切片部署策略。在网络切片部署阶段,先进行虚拟网络功能（VNF）映射,从安全需求的角度定义VNF与物理节点之间的安全约束条件;其次,提取切片部署过程中物理节点的安全特征矩阵,利用策略网络输出安全特征矩阵的概率分布并进行排序;最后,采用基于策略的强化学习方法求解VNF的映射结果。当VNF映射完成后,采用Dijkstra算法进行虚拟链路映射,得到网络切片安全部署结果。仿真结果表明,所提策略在长期收益开销比、请求接受率、网络资源利用率、带宽利用率与运行时间上均优于GRC、VNEC-RL与SVNEC-RL算法,且保证了部署过程中网络切片的安全需求。     

基于信道冲击成型自适应机制的 WSN大数据采集算法

为解决无线传感网采集算法普遍存在的节点故障率高、链路抖动严重及抗噪性能较低等不足,提出了一种基于信道冲击成型自适应机制的无线传感网大数据采集算法。首先,根据无线传感网节点信号具有的分区及偏移特性设计了信道冲击成型方法,并基于编码率-信噪比-信号发射强度增益等参量构建能量密度与信道衰落匹配过滤方式,提高信号发射过程中能量密度;随后,通过传输信号与信道噪声具有的正交特性建立自适应抽样机制,根据垂直信号与噪声信号互相干涉中产生的正交效应进行匹配滤波,并针对节点采取了载波过滤的方式进行遍历过滤,降低了网络信号拥塞现象的发生。仿真实验表明:与当前常见的拉普拉斯抗噪传输算法(Laplasse Anti-Noise Transmission Algorithm,ANT-L机制)以及傅氏信号解析抗噪传输算法(Fourier Noise Analysis Algorithm for Noise Immunity,NI-FNA机制)相比,本文算法具有更高的数据吞吐性能,有效地降低了网络链路抖动现象,取得更低的传输误码率。     

网络BT流量"堵"与"疏"的ACL配置研究

为解决网络内因使用人员大量的BT（BitTorrent）下载而导致数据通信延迟，甚至导致整个网络瘫痪的问题，对网络内的BT下载按照“堵”与“疏”两种方式，采用ACL(Access Control List)的相应规则和策略进行相应限制，控制BT下载造成的影响，解决了BT流量过大影响网络QoS（Quality of Service）的最优化问题，使网络BT流量被限定在一个有效的范围内，达到真正使用好BT资源的效果。