基于BF的单向网络性能抽样测量技术

针对在进行网络单向性能测量时,存在抽样效率不高和报文标识均匀性差等问题,提出了一种基于BF(Bloom Filter)的单向网络性能抽样测量框架及算法,解决了在不同测量点对上从大量背景流量条件下的抽样有效性和报文标识有效性问题.仿真性能表明,待测报文抽样效率与BF理论分析值偏差为0.5%,且报文标识冲突比例仅为3.5%左右,软件实现抽样时间开销为O.1μs量级;该抽样测量技术十分适合于从大量背景流量中快速抽样出少量待测报文,从而有效地测量出诸如单向传输时延、时延抖动及单向报文丢失率等重要网络性能参数.     

OSPF协议报文刷新机制的分析和改进

OSPF(open shortest path first)协议的报文刷新机制会产生大量的报文,给网络带来很大的突发流量。为了减少OSPF给网络带来的负载,该文对OSPF的报文刷新机制进行深入的分析,证明了延长OSPF报文刷新间隔不会影响协议行为和性能的结论。据此该文提出了ERR(enhanced randomized refresh)机制。ERR机制采用随机分散OSPF报文的刷新时间和延长OSPF报文刷新间隔的方法,消除了OSPF带来的突发流量和减少了OSPF报文的数量。该文采用VENUS模拟器进行模拟,实验结果显示:ERR机制比标准刷新机制减少了三分之一的报文,同时消除了OSPF刷新报文给网络带来的突发流量。     

基于生成对抗网络的海马子区图像分割

海马子区体积很小且结构复杂,传统分割方法无法达到理想分割效果,为此引入生成对抗网络模型用于海马子区图像分割.该方法构建一个生成对抗网络模型,通过构建生成网络和对抗网络并对其进行交替对抗训练实现对脑部海马子区图像的像素级精确分割.实验选取美国旧金山CIND中心的32位实验者的脑部MRI图像进行海马子区分割测试,在定性和定量方面分别对比了所提方法基于稀疏表示与字典学习方法和传统CNN的分割结果.实验结果表明,该方法优于基于稀疏表示与字典学习和CNN方法,海马子区分割准确率有较大提升.该方法提升了海马子区的分割准确率,可用于大脑核磁图像中海马子区的分割,为诸多神经退行性疾病的临床诊断与治疗提供依据.     

一种基于2D-mesh的片上网络无死锁容错路由算法

为解决片上网络中的永久性故障问题,提出一种基于2D-mesh拓扑结构的无死锁容错路由算法.定义了新的故障块生成规则,减小了故障节点的区域和受影响的健康节点数目,设计了一种故障节点探测和绕道路径生成算法,通过递归式消息传递实现了故障块区域的建立和绕道路径列表的生成.在绕道容错路由算法中,采用部分路由表与路由规则相结合的方法,通过在报头中加入绕道路径列表的方式引导报文绕过故障区域.结果表明,与现有算法相比,所提出的容错路由算法在随机均衡负载和热点负载2种情况下的延时都有所降低.     

一种基于爬虫的分布式PPLive流实时检测系统

以PPLive为代表的各种P2P多媒体应用的兴起给因特网带来了巨大的负担,为了解决它所造成的网络管理和维护的困难,从深入分析PPLive通信协议入手,根据其节点信息报文的格式构造爬虫程序从而获取当前网络中PPLive节点的地址和端口信息,并基于爬虫提出了一个分布式的PPLive流实时检测系统.通过试验对系统检测方法的正确性以及实时性进行了测试.试验结果表明,该系统能够准确和高效地检测出网络中的PPLive流.     

基于OPNET的城域间FTP服务建模与性能分析

介绍了网络仿真技术的概念及OPNET网络建模的基本过程,设计一个城域间FTP服务网络模型,并分别在有链路背景流量和无链路背景流量环境下对该网络模型进行了仿真.结果表明:链路背景流量对链路的利用率及FTP上传下载的响应时间均有较大影响,链路背景流量越大,链路利用率越高,链路负载越重,FTP上传下载响应时间越长.     

基于生成树的无线Mesh网络数据流负载均衡

针对统一链路容量的无线Mesh网络的数据流负载均衡问题,提出了基于最大剩余流生成树算法.首先利用近似最大流算法求解每条链路上的碎片流量,然后利用最大剩余流生成树将多径路由转化为单径路由,最后将原始流量在每条单独路径上进行缩放.所提算法可以保持用户公平性前提下尽可能提高网络吞吐量.该算法最初思想来源于ROUND算法,但是...     

4over6隧道技术的应用及网络性能分析

目前IPv4向IPv6过渡的3种技术中,4over6隧道技术利用现有的IPv4网络为彼此独立的IPv6站点提供连通性,配置相对简单.基于一个IPv4/IPv6企业网络,设计了网络拓扑图,分析了背景资料,解析了隧道配置命令,同时测试了IPv6站点的通信情况,查看了IPv4和IPv6路由表,详细分析了网络延迟、网络吞吐量和服务器负载等网络性能指标.测试结果表明,4over6隧道技术是一种稳定的报文透明传输技术.     

基于网络流量特征和自适应匹配追踪的DDoS检测

针对低密度资源耗尽型分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击检测进行研究,提出一种基于网络流量特征和自适应匹配追踪(Adaptive Matching Pursuit,AMP)的混合DDoS攻击检测算法.该算法从包含原始网络数据包的数据集中提取网络数据包的属性,生成特征向量,然后使用K-奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)方法生成在Frobenius范数意义下具有最小残值的字典,其次基于匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法根据每个时间窗口的残差向量生成异常指示值,最后决策模块使用受训练的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)生成警报.实验结果表明:对于所有流量类别(包括无攻击流量类别),本文算法的性能均优于所对比的算法.     

HTTP网络应用特征串的自动提取

网络应用特征串的提取是网络流量分类中深度包检测(DPI)系统至关重要的一环.文中提出一种自动提取不同的HTrP网络应用(如网络视频、网络游戏、SNS等)的特征串的方法.该方法先对HTrP网络应用的全报文数据进行组流分析,然后通过一个基于Hash表的算法提取出频繁出现的字符串,最后通过建立HTTP应用共性特征库,对频繁串...     

Improved Data Compression Scheme for Multi-Scan Designs

This paper presents an improved test data compression scheme based on a combination of test data compatibility and dictionary for multi-scan designs to reduce test data volume and thus test cost. The proposed method includes two steps. First a drive bit matrix with less columns is generated by the compatibilities between the columns of the initial scan bit matrix, also the inverse compatibilities and the logic dependencies between the columns of mid bit matrixes. Secondly a dictionary bit matrix with limited rows is constructed, which has the properties that for each row of the drive bit matrix, a compatible row exists or can be generated by XOR operation of multiple rows in the dictionary bit matrix and the total number of rows used to compute all compatible rows is minimal. The rows in the dictionary matrix are encoded to further reduce the number of ATE channels and test data volume. Experimental results for the large ISCAS 89 benchmarks show that the proposed method significantly reduces test data volume for multi-scan designs.     

基于交通视频的运动车辆检测方法

为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题, 以数字图像处理方法为手段, 针对采集到的交通路况信息, 重点研究了背景差分算法提取运动车辆, 并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法; 采用一种工作在HSV(Hue, Saturation, Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法, 并提出设置阈值参数的方法, 在去除车辆阴影的同时也滤除了行人、 自行车及摩托车等干扰; 针对车辆阴影检测后的二值化图像, 采用适合的形态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明, 该方法可以有效地实现运动车辆的检测。     

汉字的数字化编码方法与实用输入软件

用分类方法为汉字编码,简捷直观,便于编制输入软件.作为典型例子,选择一个最小的汉字库、一个最常用的汉字库和一个目前最完备的大汉字库,设计制作了汉字输入系统,使小字库上的数码可作为大字库上的简码,十分方便易学好用.大道至繁至简,汉字本身存在一字多音、一字多义、一字多形的实况,从而导致汉字编码可以规范方法解决输入系统一字多码和一码多字的问题.     

基于优化随机森林算法的浮动车GPS数据插补模型

为改善浮动车全球定位系统(global positioning system,GPS)数据因采集过程中受到干扰造成数据缺失问题,通过分析法研究了浮动车GPS数据与交通流状态和道路线形之间的关联性,提出一种基于优化随机森林算法的浮动车GPS数据插补模型,该模型针对随机森林算法插补过程中,因自身的随机性而引起插补结果具有波...     

三绳机械减摇装置的设计与研究

鉴于船舶海上作业时起重机吊重的摇摆问题,设计了一种三绳机械减摇装置,其原理是利用三根外设的减摇索在吊钩处形成稳定的力三角形,并有效的限制吊重的摆幅,进而抑制吊重的摇摆。利用牛顿-欧拉方法建立了吊重系统的动力学模型,在Matlab/Simulink中进行数字建模仿真分析,对不同横摇角度下该装置的减摇情况效果详细的分析,结果表明添加减摇装置后,吊重的面内角可减小86%左右。搭建试验平台进行试验验证,在与仿真条件相同的情况下,吊重的面内角可减小87%左右,面外角可减小95%左右,表明该装置具有明显的减摇效果。     

针对城市道路拥堵的优化随机森林预测模型

为了及时对城市道路拥堵情况进行预测,缓解通行压力、降低能源损耗,通过一种结合Spark与阴阳对优化随机森林的模型预测城市道路交通拥堵情况,利用阴阳对优化算法对随机森林进行参数调优,选取决策树个数和分裂属性个数最优解,以此建立阴阳对优化随机森林(Yin-Yang-pair optimization random forest, YYPORF)城市道路拥堵情况预测模型,并通过Spark实现了YYPORF模型的并行化设计方案。结果表明,基于Spark的YYPORF准确率达到95.58%,较传统随机森林提高了3.17%;加速比达到2.83。可见,所提出的模型预测性能更优,可为大数据背景下城市智能交通管理提供可靠依据。     

基于等参映射与改进折半法的 公路车桥耦合分析系统

针对传统全耦合车桥耦合分析计算量大、效率低的问题，基于等参映射及改进折半法建立公路车桥耦合分析系统. 采用ANSYS建立桥梁有限元模型，利用MATLAB建立多种精细化车辆动力分析模型，采用全过程迭代法分别求解桥梁子系统与车辆子系统. 为实现车轮荷载快速自动加载，引入四边形等参映射和改进折半查找法确定车桥接触点的插值系数和加载位置. 基于弹簧-质量模型过简支梁算例及某大跨悬索桥行车试验，将该分析系统与经典数值分析方法、实测数据以及传统的时间步迭代方法进行对比. 研究结果表明，所建立的车桥耦合分析系统具有较好的分析精度和计算效率，迭代过程收敛速度较快，可为高流量、高随机车辆荷载下桥梁结构空间响应分析提供参考.     

考虑多车稳态期望速度效应的拥堵控制跟驰模型

拥堵控制是智能交通系统的一个关键问题。基于Konishi等的研究成果,考虑多车稳态期望速度效应对车流运动特性的影响,提出一个新的拥堵控制跟驰模型。运用系统控制理论,得到系统保持稳定的判据。数值仿真结果表明:与前人研究成果相比,多车稳态期望速度效应对交通流具有更好的致稳作用,提高了车流陷入交通阻塞状态的阈值。因此,提出的模型较前人的成果能进一步缓解交通拥堵程度,使交通系统稳定性增强。     

从儒佛之辨看阳明心学的真精神

为了提高严格受控环境下信息隐写算法的安全性和鲁棒性,基于网络图像大数据提出了一种针对小容量负载的图像零隐写隐秘通信算法.在构建算法所需的完备库时,首先根据网格描述符对图像进行单元熵的提取以形成熵矩阵,然后提取熵矩阵的特征值以降维从而减少计算量,最后根据量化算法将特征值量化为一组随机数以构建完备库.实验结果表明：该算法由于没有改变原始载体图像,所以对于抗击已知原始载体的统计、比对分析和尺度缩放攻击、旋转攻击具有非常好的效果,在尺度缩放和旋转攻击的实验中数据恢复率达到95%以上.在安全级别高、受监控程度严格、容量较小的隐匿通信中,比如对称密码系统密钥的交换,具有重要的应用价值.     

一种拥挤情况下的交通事件检测方法

交通状态由畅通转入拥挤过程中和交通拥挤的时候容易发生车辆刮蹭、碰撞等交通事件,进一步减小道路的通行能力,加剧了交通拥堵。针对这种情况提出一种快速识别方法。通过统计累加方法获取并更新背景,并由背景差法获得前景点。在一个车道上设置不同区域获得时间占有率,并对一定时间内的前景点进行统计。当某一区域的前景信息与其他区域的前景信息不一样时,判断此区域内发生交通事故。实验表明所采用的方法能比较准确地获取前景信息,较好地检测出拥挤情况下的交通事件。