基于图序列的卫星网络时变拓扑可视分析

卫星网络拓扑结构具有典型的时变特征,对时变拓扑的可视化研究有助于直观理解卫星网络随时间的演化状态。从可视化的角度入手,针对上述时变特征,提出一种基于图序列的拓扑可视化方法。首先,设计时变拓扑可视化视图,作为传统两视图结构的重要补充;然后,建立图序列模型,并提出瞬时拓扑图布局算法和拓扑图序列布局算法;最后,通过典型实例验证所提算法的合理性。实验表明,时变拓扑分析视图在卫星网络拓扑信息展示方面能够起到辅助作用,时变拓扑可视化结果可以清晰地展示出视觉元素之间的关系,并支持对拓扑结构进行对比分析,有助于用户发现和理解卫星网络的动态演化规律。     

卫星时变拓扑网络节点重要度评估方法

针对卫星网络拓扑结构的时变特征,通过构建时变拓扑图序列模型,将卫星时变拓扑网络分解为一系列具有稳定状态的拓扑图结构。综合考虑节点在网络中的全局性影响和局部性影响,以节点介数、节点紧密度和节点距离的重要度贡献为度量参数,提出了稳态卫星网络节点重要度评估方法,设计了卫星时变网络节点重要度评估算法,通过典型实例验证了算法的准确性和有效性。实验结果表明,该方法能够有效地区分卫星时变网络节点重要度差异,准确评价卫星节点对卫星网络资源的控制能力。     

面向太空网络战威胁的态势感知本体建模

实现对卫星网络空间威胁的态势感知，是太空网络安全防御的前提。针对卫星网络空间安全防御，提出了卫星网络空间威胁态势感知需要回答的一系列问题，构建了卫星网络空间态势感知本体(ontology of cyberspace situational awareness for satellite, OntoCSA4Sat),用于对卫星网络空间多源情报进行自动关联和推理。通过对一个案例进行表示和推理实验，验证了OntoCSA4Sat的一致性和用于推理解决卫星网络空间威胁态势感知问题的可行性，表明OntoCSA4Sat可为卫星网络空间威胁的态势感知提供分析框架，为太空网络安全防御辅助决策提供支撑。     

支持语义验证的卫星网络仿真框架研究

为保证卫星网络仿真异构模型和服务的可重用性和互操作性,支持仿真的正确性验证,使用基于本体的集成工具Protégé和推理机Pellet建立了支持语义的卫星网络仿真框架.在分析支持语义的仿真验证概念基础上,明确了卫星网络集成仿真框架的实现目标,并提出仿真框架三维视图.针对卫星网络覆盖特性仿真任务,根据仿真框架生成的一致性仿真实例,开发了仿真应用并给出仿真分析结果,证明仿真框架可以保证仿真应用的语义正确性.     

基于混合进化算法的卫星网络星间数传方法

星间链路在卫星网络数据传输中发挥着非常重要的作用，可以解决我国地面站布局受限的问题。然而，卫星网络拓扑时变，网络资源有限，使得星间数据传输具有很大的挑战性。为了克服这个难点，首先利用存储时间聚合图建模卫星网络，在考虑网络资源约束的条件下，构建了数据传输整数规划模型。然后，设计了知识型混合进化算法(knowledge-guided hybrid evolutionary algorithm, KGHEA)对模型进行求解，该算法融合了局部搜索算法、路径流量分配算法，以及多种知识型算子。最后，设计了仿真实验，验证了KGHEA的性能，并分析了各项参数对数据传输性能的影响，为星间网络建设提供参考。     

面向双层卫星网络的多业务负载均衡算法

卫星网络中由于卫星高动态拓扑和地面用户分布不均,导致卫星网络易出现区域负载失衡。设计高效的动态路由算法是当前卫星网络的研究热点,为此,提出了一种面向双层卫星网络的多业务负载均衡算法。该算法根据卫星链路上的数据传输量进行拥塞判断,根据链路时延因素和链路负载因素进行负载代价计算,不同服务质量(quality of service, QoS)需求的业务进行不同路径选择,通过分流均衡网络流量。仿真结果表明,该算法能够减少数据包的排队时延和丢包率,提高整网吞吐量。     

基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法

在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法。该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent), agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性。     

军事需求的多层次多视图描述框架

为解决对军事需求理解和描述不统一的问题,从一般意义上探讨了军事需求的概念和特点,并借鉴体系结构框架理论建立了军事需求的多层次多视图结构框架。给出了军事需求总体框架的形式化描述,依次建立了描述军事需求之使命的任务视图、能力视图、系统视图和技术视图的产品体系,最后对军事需求多层次多视图描述中涉及的关键问题进行了分析。建立的描述框架可为军事需求理论研究和实践提供有益的参考。     

基于混合索引结构的传感器网络查询系统仿真

检索场域内节点q的k个最近邻节点感知信息是无线传感器数据库系统时空查询方法的重要一环。结合索引结构和非索引结构的最近邻节点查询框架,提出了基于混合索引结构的传感器网络最近邻查询系统模型及算法,采纳贪婪路由协议中的非索引结构的位置路由算法将用户需求转发到节点q,q分析用户查询需求,结合k计算查询区域半径,同时基于改进的索引结构查询体系得到用户需求信息。为拓展算法在动态拓扑网络结构的移动无线传感器网络上的应用,探讨了一种改进的最近邻查询方法。通过大量实验仿真,证实所提混合索引结构方法充分吸收了索引结构和非索引结构等体系的优点,在减少系统能耗和提升网络服务质量等方面均有所改进。     

面向多层卫星网络的信道资源管理方法

多层卫星网络结构复杂,信道资源有限。对多层卫星网络信道资源进行高效管理,能够提高卫星系统整体效率。为此,提出了一种面向多层卫星网络的信道资源管理方法。针对LEO/MEO/GEO三层卫星网络,首先根〖JP2〗据业务类型划分优先级,其次运用自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)〖JP〗模型预测小区内新呼叫业务用户量,然后根据预测用户量和卫星剩余信道带宽为用户选择接入层,再利用博弈模型判断是否允许用户接入,最后根据降级因子选择降级用户让出信道带宽。仿真结果表明,该方法能够降低整体阻塞率,提高整体效用。     

Interactive multigraph visualization and exploration with a two-phase strategy

While it is very reasonable to use a multigraph consisting of multiple edges between vertices to represent various relationships, the multigraph has not drawn much attention in research. To visualize such a multigraph, a clear layout representing a global structure is of great importance, and interactive visual analysis which allows the multiple edges to be adjusted in appropriate ways for detailed presentation is also essential. A novel interactive two-phase approach to visualizing and exploring multigraph is proposed. The approach consists of two phases： the first phase improves the previous popular works on force-directed methods to produce a brief drawing for the aggregation graph of the input multigraph, while the second phase proposes two interactive strategies, the magnifier model and the thematic-oriented subgraph model. The former highlights the internal details of an aggregation edge which is selected interactively by user, and draws the details in a magnifying view by cubic Bezier curves; the latter highlights only the thematic subgraph consisting of the selected multiple edges that the user concerns. The efficiency of the proposed approach is demonstrated with a real-world multigraph dataset and how it is used effectively is discussed for various potential applications.     

带有模糊控制的机会网络数据转发控制策略

机会网络的拓扑结构具有较强的时变性,节点间的关系较为复杂,难以用传统的数学模型进行描述。提出了一种带有模糊控制的数据转发控制策略,利用模糊系统理论根据多维状态参数评估节点之间的关系强度,结合状态感知和专业经验进行数据转发控制,有效避免了数据转发过程中的盲目性。数值仿真结果表明,所提出的策略能够在不明显增加网络投递开销的同时,提高数据投递成功率并降低投递延时。     

卫星网络连接度与高效路由算法分析与改进

由于卫星网络的连接程度较低,Dijkstra算法在其中应用时存在效率极低的问题。首先研究了网络连接程度与Dijkstra算法计算效率之间的关系。进而对Dijkstra算法进行改进,提出了一种能够适合卫星网络拓扑动态变化和低网络连接度特点的改进路由算法（modified Dijkstra, MDijkstra）. MDijkstra算法避免了大量无效计算,能够极大地提高计算效率。通过理论分析和仿真表明,网络连接程度越低,MDijkstra算法的效果越明显。     

贝叶斯网络增强型多模型AUV组合导航算法

针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上,引入特征变量,并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络;利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率,能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题,增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络,对AUV组合导航系统进行仿真,结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。     

一种简化的移动卫星网仿真方案

鉴于以星座组网模式建立的卫星网在仿真上实现的难度很大，提出了一种简化的卫星网仿真方案，利用地面固定的有线网络，在其中加入卫星网特性模型，使其完全呈现出卫星网固有的动态网络拓扑特性和动态网络时延特性。最后在OPNET上实现了本仿真方案。     

空间信息系统动态拓扑网络建模与仿真分析

对网络的动态拓扑结构进行分析,通过对星间链路长度的建模分析,推导出轨道内和轨道间星间链路的长度公式,同时对星间链路可见性和卫星覆盖性进行了建模分析。利用STK对LEO/MEO双层卫星系统的动态拓扑网络中的星间链路长度、星间链路可见性及卫星的覆盖性进行了仿真分析,得出一些有用的结论。     

基于深度强化学习的卫星光网络波长路由算法

针对由卫星光网络拓扑动态变化、业务多样化和负载不均引起的路由收敛慢和波长利用率低的问题, 提出了一种基于深度强化学习的卫星光网络波长路由分配方法。基于软件定义中轨/低轨(medium earth orbit/low earth orbit, MEO/LEO)双层卫星网络架构, 利用深度强化学习算法动态感知网络当前的业务负载和链路状况, 构造基于时延、波长利用率和丢包率的奖励函数进行选路决策。为了解决单跳链路对整个光路的影响, 引入链路瓶颈因子, 搜索符合服务质量(quality of service, QoS)约束的最优路径。研究结果表明, 与传统卫星网络分布式路由(satellite network distributed routing algorithm, SDRA)算法和Q-routing算法相比, 所提算法降低了网络的时延、丢包率, 提高了波长利用率, 同时也降低了高优先级业务的阻塞率。