基于用户感知的移动数据业务端到端优化

利用LTE信令监测系统的信令数据对XDR数据的完整性、规范性和准确性进行核查,提升XDR数据质量.完善感知问题,如综合业务低速率质差小区、频繁乒乓TAU问题、质差互联网网元的定界方法,提高问题定界和定位的准确性.以高铁通信网络质量分析及优化为例,拓展信令数据在端到端业务感知质量提升中的支撑能力.端到端优化效果的大量数据表明,用户感知质量指标得到持续提升.     

基于客户感知的数据业务端到端质量研究与应用

基于客户感知的数据业务质量提升是网络优化工作的难点、重点．．本文创新性的把传统的资源配置、业务性能质量、新功能应用与用户感知相结合，创建多维数据业务菅控指标对数据业务进行保障；并且深入研究GPRS数据业务全生命周期，进行数据业务端到端资源评估，总结GPRS数据业务端到端资源最优配置方法，在保证资源配置合理性的同时，极大的提高了GPRS网络质量与用户感知。     

认知无线电网络中保证服务质量的优化路由协议

基于路由与频谱管理的依赖关系,提出了一种频谱自觉地满足不同业务服务质量需求的优化路由协议.首先建立网络模型和优化分析,定义了链路度量和路径度量指标,路由协议选择端到端时延最小的路径,最大化网络吞吐量.然后提出了子频段和路径联合优化选择算法,对实时业务优先选择带宽抖动小和切换时延小的子频段及下一跳;对尽力传递业务优先选择带宽大的子频段及下一跳.最后提出频谱自觉的路由维护,通过局部频谱调整算法稳定路径不变,保证业务服务质量.仿真结果表明：该路由协议能满足业务服务质量需求,优化网络资源使用,减少数据包丢失,提高网络吞吐量.     

基于元胞地址的三维异构物联网路由决策机制

针对三维异构物联网路由决策机制存在的数据传输效率低、能量消耗大以及端到端时延高等问题,在建立三维物联网模型与通信模型的基础上,提出了基于元胞地址的三维异构物联网路由决策机制.在元胞自动机和节点平均接收信号强度的基础上建立网络节点数据转发准则;通过IPv6寻址来完成对路由的优化和控制;在数据转发机制和寻址策略的基础上,建立基于元胞地址的物联网路由决策机制.仿真结果表明,该路由机制的分组投递率为82%~95%、路由开销比为20%~35%,平均端到端延迟最大约为20 ms,在保证物联网通信指标的同时,提升了网络运行的可靠性和稳定性.     

星座网络关键链路代价增量路由算法

全球通信业务量大且分布不均衡的客观因素,使得卫星网络资源利用率较低的问题日趋严重。为了解决这个问题,提出了一种面向星座网络的关键链路路由算法。该算法在业务统计模型下,以传播时延和当前链路负载状态为链路代价选出候选路径。在此基础上引入关键链路的概念并建立关键链路代价增量预测模型,最终从候选路径中选择代价增量最小的为最优路由。算法还采用拥塞控制策略发现拥塞,减轻拥塞链路的负载,选择重新设计部分业务的路由。实验结果表明,算法在平均路径阻塞概率、吞吐率、路径时延以及负载均衡方面均有较好的提升;在满足时延要求的前提下,能够有效地分配网络资源,提高网络利用率,是一种较好的卫星网络路由算法。     

面向大规模蜂群自组网跨层路由协议设计与仿真

针对大规模蜂群自组网中，大量路由开销导致广播风暴而严重影响通信质量的问题，设计了一种跨层路由协议。该协议对路由层和接入层进行一体化设计，利用统一连通支配集算法在接入层构建虚拟骨干网络，利用骨干网信息在网络层进行拓扑发现，引入基于模糊视觉的触发式洪泛机制，能减少节点控制信息的转发次数、缩小洪泛范围。采用基于传输时间和接收信号信噪比（signal noise ratio,SNR）的度量判据方式计算路径，实现动态网络拓扑的路由快速收敛，增强网络感知的灵敏度。仿真结果表明，与现有路由协议相比，跨层路由协议能够大幅降低网络开销，在端到端时延、吞吐量和路由建立时间方面，其性能也有显著提升。     

MPLS网络的综合接纳控制算法

 在多协议标记交换MPLS (MultiProtocol Label Switching)网络中,由于无法准确获取业务特征参数及汇聚后的业务流与单个业务流的业务特征不同,导致网络为业务分配的资源与其实际使用的资源不一致,因此仅依据控制面给出的理论可用带宽进行接纳控制决策将导致网络资源利用率降低。针对该问题提出一种新的接纳控制算法,该算法通过对带宽理论值与受控的端到端测量结果进行综合,获取网络的可用带宽,并作为接纳控制依据。通过构建实际试验环境进行了接纳控制试验。试验结果表明,采用推荐的接纳控制算法,可以提高低优先级业务的接纳成功率,并在一定程度上提供QoS保证,提高了网络资源利用率。     

基于复合判据和改变触发机制的WMN路由协议设计与仿真

为了提高无线Mesh网络路由协议的吞吐量和传输质量,提出了一种跨层路由协议MCL-AODV.该协议通过跨层操作机制综合考虑MAC层链路质量、节点队列拥塞度和无线传输距离对链路性能的影响,创建复合路由判据以优化路由选择过程;通过改变HELLO消息触发机制降低路由管理控制开销.仿真结果表明,MCL-AODV降低了平均路由开销、减小了端到端时延,提高了网络吞吐量和分组投递率.     

认知 Ad-Hoc 网络中一种基于稳定性和时延的路由协议

未来的认知 Ad-Hoc 网络中,授权用户的活动将对认知用户之间的多跳路由的稳定性造成很大影响,为了保证认知用户之间路由的稳定性并降低路由的端到端时延,提出了一种基于稳定性和时延的路由协议。该协议引入稳定性因子,只有满足了稳定性约束条件的路由才可以作为候选路由,然后将传输时延作为度量对候选路由进行筛选。通过一个简单拓扑模型验证了该路由选择策略的优越性;并针对认知无线 Ad-Hoc 网络的网络环境,分析了其时延和稳定性的模型,在此基础上结合传统 AODV（Ad hoc on-demand distance vector routing）路由协议,实现了提出的综合信道和路径选择策略。仿真结果表明：提出的路由协议无论在不同的源、目的节点距离,还是在不同的授权用户活跃程度下都具有更好的稳定性和端到端时延表现。     

基于路由汇总的网络故障分析

路由汇总能减少对外广播的路由条目,节省路由器的资源,提高网络运行的效率.但不恰当的路由汇总也会造成网络故障,根据网络的实际情况合理地配置路由汇总,可以在保证网络正常运行的前提下最大限度地减少网络资源的消耗.     

BT与RS算法动态仿真测试

基于Mesh网络模型测试了移动IP基本路由算法RS和BT的动态组播特性,包括算法的生成树代价、平均时延、最大时延等性能。仿真测试表明：RS方式比BT方式更有利于网络资源的进一步优化,也更适合于“端到端”时延约束较严格的实时组播业务。     

命名数据网络中的一种双模式转发模型

命名数据网络(named data networking,NDN)是为了解决当前IP网络中因存在大量重复冗余传输所造成的流量爆炸问题而提出的一种新型网络架构.NDN的网内缓存机制极大地提升了网络资源的利用效率,对于传统的端到端业务来说却略显支持性不足.针对于这一问题,提出了一种NDN网络中的双模式转发模型.该模型对内容分发类业务采用传统的NDN转发机制进行转发处理;对端到端业务,采用定长的标签交换代替变长的名字查找来加速转发,并且不再进行缓存操作.基于ndnSIM的仿真结果表明,相较于传统NDN的单一转发机制,使用该转发模型后有效地节省了内容缓存的空间,同时端到端业务的响应时间减小了约37％.     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低Ad Hoc网络拥塞程度,减少节点能量消耗,将蚁群优化算法应用于改进Ad Hoc网络的路由选择问题上,提出一种在Ad Hoc网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整,使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明,该算法可以使平均端到端延迟从0.75 s降低到0.28 s,网络生存时间延长30%,提高了网络资源利用率。     

基于无效路由注入的网络攻击方法

近年来,网络路由的安全性问题越来越严峻。针对控制层路由的攻击方法逐渐被提出,如"数字大炮"、"前缀劫持"等。提出了一种新的网络控制层路由攻击方法——无效路由注入攻击;并通过实验对该种类型的攻击方法进行了测试。无效路由注入攻击的核心思想是在网络末端附加受控的软件路由器,通过与正常路由器建立路由协议邻居关系,宣告大量无效或者虚假的路由信息,造成网络中路由器由于大量路由更新而资源耗尽。实验结果表明,此种类型的攻击对网络中路由器或主机之间的通信造成了严重影响,会对经济产生难以估计的损失。     

基于TRACE信令提升WCDMA网络性能和用户感知的应用研究

通过采集分析网元记录的用户TRACE信令数据,能实现从用户的角度开展提升网络性能的优化工作。该文介绍了如何运用分析工具,结合现网实际与市场业务需求,对MR、呼叫记录等用户信令数据在丰富和加强WCDMA网络优化思路方法、提升室内外3G网络质量与用户感知的应用开展了专题研究,并详细从覆盖质量、用户行为、网络问题等性能与业务分析方面,探索改进现有常规优化手段不足的方法,使WCDMA网络优化深入到每个用户的层面,为网络规划与市场策略提供了指导意见。     

基于OpenFlow的光与无线融合接入网控制架构

为了有效提高光接入网网络资源利用率,满足不同用户差异化服务质量(quality of service,QoS)的业务需求,解决不同用户数据流量缺乏动态控制和智能调度的问题,提出一种基于OpenFlow的光与无线融合接入网控制架构。该架构通过部署OpenFlow代理,延伸了控制器的控制深度到光线路终端(optical line terminal,OLT)和光网络单元(optical network unit,ONU),设计了智能化控制权限的动态下放和回收机制,从而实现了功能的整体控制和资源的灵活调度。该控制架构能够以全局视角实时获取网络、用户及业务信息,根据网络状态以及网络资源的情况,动态灵活智能地制定和调整各个交换节点的数据处理规则,实现资源优化配置,可以有效提高网络资源利用率和满足不同用户差异化的业务需求。     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低AdHoe网络拥塞程度，减少节点能量消耗，将蚁群优化算法应用于改进Adhoe网络的路由选择问题上，提出一种在Adhoe网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整，使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明，该算法可以使平均端到端延迟从0．75s降低到0．28s，网络生存时间延长30％，提高了网络资源利用率。     

移动自组网络中基于预测机制的路由协议研究

由于移动自组网中的节点可以任意的运动,导致网络中传输路径的频繁断裂,大量的重路由操作降低了网络性能,并占用了有限的网络资源,而基于预测的路由协议能够有效地减少网络拓扑结构的变化对于路由操作的影响,文章主要讨论了目前已经提出的基于预测的路由协议,并提出了进一步的研究方向。     

基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。