软件定义航空集群机载网络自适应邻居探测方法

针对航空集群机载网络中优化链路状态路由(optimized link state routing, OLSR)协议周期固定式邻居探测方式不能及时获取节点邻居分布状况,导致路由可靠性不足问题,提出软件定义航空集群机载网络自适应邻居探测方法。首先在现有软件定义网络(software defined networking, SDN)架构基础上,提出航空集群机载网络架构并设计网络模型;其次设计待调节点集合选举算法,以节点移动距离为标准筛选待调节点集合;最后设计邻居探测周期分配算法,为待调节点分配邻居探测周期。通过SDN集中式高效地调整节点邻居探测周期,能够实现对邻节点分布状况的及时有效探知。仿真表明该方法能及时获取节点邻居分布状况,提高了数据包到达率并降低端到端时延和协议控制开销,增强了OLSR协议在航空集群机载网络中的可靠性。     

基于选举的SDN机载网络控制器故障恢复机制

针对软件定义航空集群机载网络控制域内控制节点故障问题,将故障恢复问题转化为领导者选举问题,提出一种基于选举的软件定义机载网络控制器故障恢复机制,在控制域内选举传输节点作为新控制节点。为优化新控制节点性能,综合各传输节点平均传输时延、最大请求量和平均故障率3个参数计算传输节点的权值,根据权值定义选举优先级,并提出基于优先级的控制节点选举(priority-based control node election, PBCNE)算法。实验结果表明,与现有选举算法相比, PBCNE算法的复杂度(消息数和时间量)有了明显降低,有效减少了故障恢复时延,能够快速高效地恢复控制器故障。     

基于选举的SDN机载网络控制器故障恢复机制

针对软件定义航空集群机载网络控制域内控制节点故障问题,将故障恢复问题转化为领导者选举问题,提出一种基于选举的软件定义机载网络控制器故障恢复机制,在控制域内选举传输节点作为新控制节点。为优化新控制节点性能,综合各传输节点平均传输时延、最大请求量和平均故障率3个参数计算传输节点的权值,根据权值定义选举优先级,并提出基于优先级的控制节点选举(priority-based control node election, PBCNE)算法。实验结果表明,与现有选举算法相比, PBCNE算法的复杂度(消息数和时间量)有了明显降低,有效减少了故障恢复时延,能够快速高效地恢复控制器故障。     

基于定时的航空集群机载网络更新方法

针对当前异步网络更新方法更新时间长且无法避免更新死锁的问题, 为降低更新期间的网络性能损失, 提出一种基于定时的航空集群机载网络更新方法。考虑真实的链路时延, 将时间参数与更新依赖图相结合。首先，构建基于时间的更新依赖图。其次，设计贪婪调度算法为每个更新操作分配更新时间步。最后，实现定时网络更新, 避免了异步更新中的更新顺序协调。仿真实验表明, 与现有异步更新方法相比, 所提定时更新方法能够降低50%~60%的更新时间, 减少网络更新期间的更新死锁率和网络拥塞。     

高可靠性软件定义航空光信息网络的控制器分布优化策略

针对未来航空光信息网络中控制平面的可扩展性问题,基于软件定义网络思想,提出了软件定义航空光信息网络的网络架构,研究了软件定义航空光信息网络控制器部署策略。以网络节点及链路中断概率为参量,以航空网络的全网可靠性为优化目标,建立基于网络可靠性的整数规划模型;提出融合人工免疫策略、小生境思想和改进遗传算法的混合优化算法,获得控制器部署的最佳部署方案。仿真结果表明,基于可靠性的整数规划模型可实现对软件定义航空信息网络中的控制器部署问题准确建模,为实现控制器最优化部署提供了依据。     

基于高斯噪声模型的马尔可夫网络构建算法

针对小样本集构建稀疏马尔可夫网络计算量大和求解精度不高的问题，提出一种基于高斯噪声模型的迭代噪声消减（iterative noise reduction，INR）算法。该算法首先利用回归误差的高斯特性筛选相关变量，然后通过boosting方法的自回归更新策略逐步改进学习能力，最后采用赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）避免出现过拟合。此外，给出了自回归更新公式，实现了可控的学习错误率并分析了计算复杂度。实验结果表明，INR能有效构建高维稀疏网络，在学习效率和精度方面具有明显优势。     

一种域间效能优先的二阶段控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究，大多针对控制网络中面向南向接口的控制域内时延、可靠性和负载均衡等指标进行优化，而对面向东西向接口的控制网络域间时延以及控制器本身的可靠性统筹考虑较少。然而，东西向接口中控制网络域间时延和控制器可靠性等因素对网络域间信息传输效率和服务质量有着关键影响。针对该问题，首先分析了控制器域间效能对软件定义网络整体性能及相关因素的影响；其次，建立了以域间平均时延、域内平均时延、控制器可靠性度量、控制路径可靠性和负载均衡度为参数，以控制器域间效能和控制网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型；最后，采用反向学习机制对标准麻雀搜索算法进行改进，提出一种域间效能优先的二阶段控制器部署策略，在确保控制器域间效能最大的情况下，增强了解空间的全局搜索能力，得出了控制器部署的全局非劣最优解集。仿真结果表明，所提的部署策略既有效降低了软件定义网络的控制时延，也增强了控制网络的可靠性，在保证软件定义网络域间效能的情况下，对网络整体性能表现具有较为明显的提升作用。     

多状态网络系统d-最小割集的边合并算法

为更有效的获取多状态网络系统d-最小割集（d-mincuts，d-MCs），提出一种边合并算法。算法用容量未取最大容量的边及对应取值组成的集合对表示网络状态，基于网络分割的思想，不以最小割集为基础，通过边合并、状态继承求取可行解，通过集合对的比较得到d-MCs。同时提出一个引理，更高效的求取容量下界，缩小状态空间。算法复杂度对比分析证明算法有效，且通过定义带权值的广义联络矩阵实现算法，便于编程计算。最后，通过实例分析验证了算法的有效性。     

高速动车组列车网络控制系统仿真与建模研究

研究了高速动车组列车网络控制系统的过程数据调度及事件仲裁算法。针对高速动车组网络控制系统的特点,提出了列车网络控制系统主节点和从节点的实现算法,并利用OPNET仿真软件建立了列车网络控制系统的模型。在不同的仿真场景下运行仿真模型,通过对仿真和理论计算得到了列车通信网络协议的数据通量和端对端延时特点。针对消息数据的事件仲裁机制,通过仿真得出了不同条件下的碰撞特性。仿真结果表明了所提出方案的有效性,为实际高速动车组网络控制系统的设计和调试提供了依据。     

面向航空集群云网络的航空数据链MAC协议

针对未来航空集群作战的全新网络需求,提出了“航空集群云网络”的概念,设计了网络通信层面与任务需求层面耦合机制,为航空集群网络的具体通信技术研究提供了参考,并在此基础上结合基于正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)的可变带宽信道分配技术设计了一种面向航空集群云网络的媒体接入控制协议(aeronautic swarm cloud network oriented media access control protocol, ASCN-MAC)。详细设计了协议的任务需求认知机制,为智能化任务规划决策提供了通信支撑,并从需求出发,基于OFDMA的特点,提出了面向任务需求的层次化信道资源预约方式和信道资源贪婪预约算法。仿真结果表明,ASCN-MAC协议在任务规划决策的通信支撑能力、吞吐量性能和实时性上均具备较强的优势,可以满足新的作战样式下大量面向任务需求信息的可靠低时延传输。对全新作战样式下新一代航空数据链的研究具有一定的参考、借鉴意义。     

基于改进粒子群优化极限学习机的弹丸参数辨识

针对随机产生输入权重和隐含层神经元阈值导致利用极限学习机辨识弹丸气动参数时会出现辨识结果发散问题,本文将粒子群算法与极限学习机结合,并且引入自适应更新策略以及粒子变异策略,提出了一种自适应变异粒子群优化极限学习机算法。该算法利用自适应变异粒子群算法寻优产生极限学习机的输入权重和隐含层阈值,有效改善算法性能。仿真实验表明,利用自适应变异粒子群优化极限学习机算法辨识弹丸气动参数,精度高、收敛速度快,能够充分满足实际工程需要。     

大规模网络中基于HDHT的病毒疫苗分发算法

目前,反病毒系统防御病毒的主要方法是依靠反病毒中心服务器定期更新各个节点上的病毒定义文件和安装系统补丁,这种被动应对策略常常不够及时,且容易使服务器节点成为系统的性能瓶颈,具有较大的滞后性,也不能适应大规模网络系统。针对大规模网络环境提出了一种高效的基于层次式分布散列表(hierarchical distributed Hash table, HDHT)的反病毒疫苗分发算法。算法基于一种新型层次式分布散列表网络拓扑结构HDHT,利用网络边缘节点直接通信来提高病毒疫苗分发效率,从而有效分担服务器负载。为了增强算法的性能,算法还引入一种简洁的节点信誉评估机制。从分发效率、系统开销等方面,对病毒疫苗分发算法的性能进行实验验证和性能分析。结论表明,该算法可有效实现病毒疫苗在网络中快速分发和部署,同时减轻了网络和服务器的负载。     

关系强度感知的能量有效性无线DTN路由机制

节点的社会性与能量有限性严重影响延迟容忍网络（delay tolerant network, DTN）性能。提出了关系强度感知的DTN能量有效性路由机制,利用消息平均转发时间衡量节点间的关系紧密程度,并根据邻居节点的能量状态和相遇概率优化转发决策,同时采用社会属性关联的消息优先级机制提高缓存利用率。结果表明,所提出的路由机制显著地延长了网络存活时间,改善了消息投递率和网络开销性能。     

集成粒子群优化算法在电网规划中的应用

电网规划是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题。在优化过程中,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建集成粒子群优化算法。在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免早熟收敛。局部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发能力的平衡,通过两个阈值来实现。通过对一220kv电力传输系统的实例研究表明,集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高。