机会网络研究进展

随着移动通信设备的普及,无线网络逐渐成为网络领域的热点研究内容。由于无线环境通信具有大传输时延、间歇性连接以及高误码率等特征,传统的面向连接的网络形式面临了巨大的挑战。机会网络(Opportunistic Network)的出现,为组建无线网络提供了一种新模式。机会网络采用"存储—携带—转发"的路由机制,信息传递通过节点移动带来的相遇机会实现,从而能够为缺乏持续端到端连接的网络提供通信服务。系统地介绍了机会网络的概念、结构以及节点移动模型、路由机制、拥塞控制等方面的研究进展,并对其未来的研究方向进行了展望。     

一种新的元胞网络模型

用元胞替换传统人工神经网络中的神经元,以局部连接取代相邻层级元胞之间的全连接,用规则演化算法替代BP算法,建立元胞网络模型．设计了元胞网络的训练过程：内嵌的遗传算法用于寻优各元胞状态离散化边界值以及元胞网络拓扑结构．以一个红酒分类基准数据为例,检验了元胞网络的学习性能和分类性能,获得了较为满意的结果．     

基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法

针对移动机会网络中转发节点选择和数据包管理不合理问题,提出基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法.建立转发效用模型,根据移动机会网络的机会接触特性定义节点接触概率和节点接触活跃度;建立节点拥塞感知模型,定义节点区域拥塞系数;将转发效用和节点区域拥塞系数用于数据包转发过程和数据包管理过程,提出节点接触概率的转发节点选择...     

机坪感知场景下基于移动智能体的机会路由控制方法

针对机坪感知网络中存在的间歇性路由及弱连接问题,提出一种基于移动智能体(M-Agent)的机会路由控制方法。根据机坪保障运行特点,利用M-Agent连接非连通子域,完成对机坪感知数据流的分类模型设计,实现数据机会传输控制最优决策及负载均衡的数据汇集。在ONE环境中进行仿真,实验结果与经典Epidemic和Prophet算法相比,在节点数和缓存容量层面,消息投递率提高约8.07%-20.6%、网络开销降低约20.31%-48.79%,通信时延降低7.48%-12.31%,表明该路由控制方法在机坪感知网络中的可行性与有效性。     

基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法

由于机会网络中的节点移动性强,资源受限,设计高效的机会网络路由算法面临巨大挑战.目前已有的路由算法大多借助节点之间的相似性来提高算法的性能,而没有关注到节点之间的异构性,导致部分节点承担了过重的传输任务,从而影响了网络性能.以传统的PRoPHET路由算法为基础进行优化,提出了基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法(Opportunistic Routing Protocol based on Attributes of Nodes and Buffer Management,OANBM),该算法考虑节点的异构性,尽可能利用通信能力强的节点完成转发任务,并且加入缓存管理措施来降低网络负载.仿真结果表明:与经典机会网络路由算法相比,该算法的消息投递率可有效提升10％,而且大幅降低了网络负载率.     

元胞自动机研究进展

元胞自动机是一个具有简单运算规则的动态模型,但却能展现出复杂的行为．元胞自动机引起了许多研究者的关注,相关研究工作已经广泛展开．论文综述了元胞自动机的研究进展及在不同领域的一些应用．     

机坪感知场景下WSN-ON接入机制与协议

针对机坪网络WSN(wireless sensor network)-ON(opportunistic network)的接入问题,利用ON束协议的方式提出了一种基于博弈论的WSN与ON相融合的簇首选举方法(cluster head election method based on game theory,CEGT),在机坪网络特殊的接入环境下,CEGT可有效改善网络的连通性.在WSN节点分簇阶段,通过衡量多种节点的社会属性建立博弈模型,可使网络能耗更加均衡地选取簇首.在束协议下,簇首与移动智能体(M-agent)通信的有效性,即接入质量决定网络的品质性能.仿真结果表明:使用CEGT控制方法可合理选举簇首,将节点死亡率降低到57%,达到延长网络生命周期的目的;在束协议下,节点数目及缓存容量不同时,相比无M-agent边界区域的情况,M-agent产生的相遇机会使簇首的投递率有明显提高,实现了ON的高效接入.     

基于混合策略的机会网络路由算法

针对机会网络中传统路由算法对转发节点的选择考虑不周,导致消息投递率较低和网络性能不高的问题,提出一种基于混合策略的路由算法BHS(routing algorithm for opportunistic network Based on Hybrid Strategy)。该算法根据转发节点的剩余缓存空间百分比、剩余能量状态、与目的节点相遇概率以及信任度4个因素,计算各个转发节点将消息成功投递到目的节点的混合策略值,通过综合转发策略来决定消息最佳的下一跳转发节点。仿真结果表明,与传染路由以及单方面考虑转发节点能量、缓存空间、概率和信任度的路由相比,BHS在消息投递率、平均延迟时间和平均缓存时间等方面比上述路由协议的性能更好。     

基于模糊逻辑的元胞自动机用于图像处理

提出了一个基于模糊逻辑的元胞自动机模型用来处理图像处理中的图像分割问题。将元胞自动机原理中的元胞状态转化为模糊元胞状态,并将演化规则转化为模糊规则从而建立模糊元胞自动机模型,使图像中灰度水平介于目标和背景之间的像素得以较好地归类,从而得到一种新的图像分割方法。     

机会网络中基于消息副本数量的自适应缓存管理策略

机会网络中,消息副本数越多,其成功投递的概率越大.首先根据网络历史信息来估计消息的副本数量,并证明网络中生存时间相同的消息的副本数服从正态分布,进而设计出基于消息副本数量的自适应缓存管理方案.仿真结果显示,此缓存管理方案在不增加网络负载率的条件下,可以有效提高消息成功投递率,降低网络平均时延.     

一种新的代理缓存替换算法

使用文档大小、访问频率、文档访问剩余寿命作为计算文档价值的关键词，在提出的替换策略上，对文档的访问频率作一个更精确的计算。实验结果将会表明该算法的改进更进一步提高了缓存性能，得到较高的文档命中率和文档字节命中率。     

一种统一存储网的Cache方案

统一存储网融合了NAS和SAN的优点,但对小写数据其I／O性能不高．在客户端采用NVRAM和日志磁盘构成一个两层的Cache,可以将小写数据积累成大写数据,达到提高性能的目的;采用基于租约的Cache一致性协议可以保证网络中断或客户出错时USN的可用性和数据的一致性;实验显示Cache方案可以使USN的性能最大提高50％．     

加卸载下原煤力学特性及渗透演化规律

基于自主研发的煤岩热流固耦合试验系统,在考虑实际开采方式的条件下,进行轴压升高和围压降低的加卸载试验,分析研究不同加卸载速率下原煤的力学特性和渗透演化规律.结果表明:加卸载过程中,轴向应力的加载速率越大,峰值应力附近的曲线平台越长,峰值应力、轴向应变和环向应变也越大,体应变则越小.不同加卸载速率比下含瓦斯煤变形模量均先迅速减小后缓慢减小,到破坏时再迅速降低,而后逐渐保持稳定趋势;在相同轴向应变时,加卸载速率比越小,煤样的变形模量越大.加卸载过程中,煤样的偏应力、渗透率与应变的关系可分为三个阶段:初始压密与弹性阶段、屈服破坏阶段和破坏后阶段.加卸载速率比越小,煤样达到峰值应力时,含瓦斯煤的渗透率和体积变形越大.     

一种新增长规则作用下网络的结构性质

提出一种同时考虑加点和去点因素的新型网络增长规则,并系统研究了该规则作用下网络模型的各种宏观结构性质.研究结果表明:去点因素的引入对于网络结构的形成有着很大的影响;新型网络增长规则导致了度分布多样性和度关联的出现,为真实网络中这2种基本性质的起源提供了一种合理解释.该研究结果将有助于揭示复杂网络系统形成和演化的一些内在规律.     

ATIS环境下的网络交通流逐日动态演化研究

基于出行者逐日路径选择过程,建立出行者路径选择模型和逐日路径选择学习模型. 在2条平行路径的简单路网中进行多次数值实验,结果表明：网络交通流演化是否稳定,以及能否达到随机用户均衡态,与出行者对昨日感知行程时间的依赖程度和先进的出行者信息系统市场占有率两者都有关系. 当出行者对昨日实际行程时间完全依赖时,路网系统始终偏离随机用户均衡态;当出行者对昨日感知行程时间完全依赖时,出行者集中选择一条路径,并且网络交通流演化稳定.     

网络环境下图书馆建设发展策略

Internet的迅速发展，使图书馆的业务工作、服务职能和结构形态等都发生了新的变化。图书馆应调整策略，加强网络时代图书馆的现代化建设。     

软件定义网络架构下的动态自适应负载均衡策略研究

软件定义网络控制与转发分离的架构特性使得网络行为更加易于掌控,提高了网络策略实施的效率.为了解决传统网络中只计算单一最短路径,忽略链路实时状态从而造成负载过大时链路拥塞的缺点,提出了一个基于链路实时状态的负载均衡策略.该策略主要思想是利用软件定义网络架构中的控制器对全网的集中控制能力对链路信息进行实时监控,分析链路信息并得出链路的负载占用情况,然后将结果反馈给控制器,最后由控制器计算出负载最轻的路径并下发流表给相应的交换机.建立了计算机仿真建模和硬件实验平台,验证了该策略可以有效提高链路利用率和用户服务质量.     

有限资源条件下网络病毒的阻断策略

分析了通过电子邮件途径传播的计算机病毒的特点,探讨了邮件病毒传播模型.在不同的感染率和恢复率条件下,通过变更感染源,分别采用不同的阻断策略.在中国教育网中对病毒的传播和控制进行了演化模拟,提出了在资源有限的条件下复杂网络控制病毒传播的有效策略.     

GEP的网络入侵检测规则约束及演化策略

针对基于演化计算的网络入侵检测存在演化过程时间和空间开销大、误警率高等问题,采用基因表达式编程(GEP)模式表示入侵检测规则,提出针对GEP入侵检测规则的约束文法,并通过增加规则约束判断及处理过程改进GEP基本演化流程,生成满足约束的入侵检测规则.最后使用KDD CUP′99 DATA对该策略进行评估,所生成规则只需2个网络属性,在测试集中检测率为89.79%,误警率为0.41%.实验结果表明:在较小种群和低演化代数内,GEP规则约束和演化策略获得的规则有效而简洁,可检测到未知入侵,在保持较高检测率的同时可获得低误警率.     

金融危机下东北亚班轮航线网络的演变分析

为探讨金融危机对东北亚班轮航线网络的影响,借鉴全球化和世界城市研究小组的城市外部联系分析法,从班轮公司视角构建东北亚班轮航线网络,通过聚合链接、自我中心、比例关系矩阵分析班轮航线网络的结构演变.研究发现,东北亚班轮航线网络中的节点和航线相对重要程度发生变化,骨干航线网络也由发散型演变成封闭型.