基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

间歇性连接移动网络中节点移动范围自感知路由

节点的稀疏分布、频繁断开或周期性的移动会导致移动网络中节点间歇性连接,源节点和目的节点之间不存在端到端的瞬时路径,传统的路由协议不能适应这种情况.在网络状态未知的情况下,提出了基于节点运动范围自感知的路由协议MSAR(Mobility Scope Aware Routing).不需要地理位置定位等硬件的支持,利用节点历史相遇信息来分析节点的运动范围,作为消息复制转发的依据.仿真结果表明, MSAR路由协议能够保证较高的消息交付比率和相对较低的延时,能够大量减少消息在网络中的分发数量,减小网络的开销.同时,协议还具有实现比较简单,控制开销比较小的特点.     

相遇时间感知的机会网络社区路由策略

利用节点运动过程中带来的相遇机会,机会网络中的节点以"存储、携带、转发"的方式来完成消息的传输。由于采用这种特殊传输机制,机会网络比传统自组织无线网络传输延迟较大。在当前以相遇历史信息或者链路状态感知为基础的转发机制中大多以牺牲延迟为代价,片面追求传输率。根据机会网络中节点的社会特性,提出了一种节点相遇时间估计方法,以分布式的方式预测到达目的节点的间隔时间,进而,节点以相遇时间估计值为依据,选择到达目的节点间隔时间较短的节点作为中继节点,最终完成消息转发。结果表明,所提出的相遇时间估计方法比较准确,与广泛采用的路由策略相比较,所提出的方法能够将消息传输延迟性能提高30%以上。     

机会网络中自适应摆渡路由协议

针对传统摆渡路由无法在节点运动环境下工作的问题,提出一种融合副本路由的自适应摆渡路由协议.根据节点的移动模型,计算节点间的相遇期望,评价网络的连通性.在网络不连通的时段,通过使者访问节点完成数据的传递.利用中心领导者实现多个使者间的通信,提高路由性能.仿真结果显示,与传统的副本路由相比,该协议可以使传输成功率提高15％,使端到端延时降低50％.通过仿真评价了使者数目和节点移动模型对协议的影响.     

基于历史信息预测转发概率的DTN路由算法

为了尽量减少网络先验知识的使用,提高消息转发成功率,提出了一种基于历史链接信息预测转发概率的算法,综合运用了冗余复制和相遇预测的转发策略,将消息逐步向到达目标节点传输预测概率较高的节点转发,通过二分法复制策略来增加消息转发成功的可能性,并采用了主动冗余消息删除机制.仿真实验表明,随着缓冲区的增大和节点规模的增大,该路由算法的性能明显优于Epidemic,PRoPHET和BSW算法,并且具有很好的网络适应性能.     

基于局部社会关系预测的机会网络路由协议

由于机会网络中的节点具有移动性,因此网络中的路由链路都是暂时的、不稳定的.并且这些移动设备都是由人类使用者携带,节点之间具有很强的社会关系.根据节点间的社会关系,提出了一种依靠过去局部社会性信息,预测中继节点转发能力的机会网络路由协议PLSR(Prediction of Local Sociality Routing).PLSR综合考虑节点间相遇频次和相遇接触时间长度对转发能力的影响,利用熟悉度和中介中心性的效用函数进行消息的转发,同时对消息的副本数量进行控制.采用Cambridge数据集进行仿真实验,结果表明,该路由与Epidemic路由、Bubble Rap路由相比具有较高的成功消息传递率和较低的转发成本,但消息的平均传输延迟较高.     

一种基于节点运动范围自感知的路由方法

针对传统的路由协议不能适应移动网络中由于节点稀疏分布、频繁断开或周期性移动造成的节点间歇性连接的情况,文中在网络状态未知的情况下,提出了基于节点运动范围自感知的路由协议MSAR.它不需要地理位置定位等硬件的支持,利用节点历史相遇信息来分析节点的运动范围,选择运动范围重叠较小的节点来转发消息.仿真实验结果表明,MSAR路由协议能够保证较高的消息交付比率和相对较低的平均延时,并能够大量减少消息在网络中的分发数量,减小网络开销.     

一种用于信息隐蔽传输的高效DTN路由算法

作为一种间歇性连接的网络,延迟容忍网络(DTN)中的消息通过节点间的机会性相遇完成投递,这种多跳、随机的传递方式使得消息难以被追踪,因此DTN非常适合实现信息的隐蔽传输.然而在DTN中节点之间的连接频繁断开限制了传输效率,且现有的DTN路由并未针对隐蔽传输的安全性进行相关研究.为保证隐蔽传输的通信质量和安全性,提出一种路由算法,首先利用节点的静态社会特征和实时相遇情况设计一种高效的消息转发策略以提高消息的投递效率;其次考虑到过多的消息副本在增加投递概率的同时也会增加暴露的风险,根据网络连通情况对副本数进行了动态设置.最后,将提出的算法与DTN经典算法进行仿真对比,结果显示本算法能够提高DTN的消息投递率,减少网络开销,同时提高消息的安全性.     

MANET信任路由机制的研究

MANET网络的路由行为表现为若干移动节点间的动态协作,由于无法解决节点的恶意行为问题的传统路由协议不能有效解决传输路径的可靠发现与选择,在对节点路由行为逻辑进行分析的基础上,建立节点的转发概率模型,将节点转发行为转化为对节点路由的信任度量与动态评估问题,以实现端到端路由信任量化与预测。仿真实验结果表明,所提出的信任路由选择算法,可以有效地刻画传输路径的信任特性,实现信任路由选择策略。     

基于地理位置信息的无人机可靠路由算法

针对无人机自组织网络,提出了一种基于地理位置信息的高可靠性路由算法GPSR-HRU(High Reliability UAV Routing Algorithms Based on GPSR);算法针对无人机运动速度快、运动不规律、易产生路由断路、空洞等特点,将MALM(Mobility-assisted Location Management)移动节点辅助位置管理策略引入到无线自组网的GPSR协议中来预测节点的移动位置;通过NS-3仿真无人机的工作场景实验证明,算法较GPSR算法和其他改进算法有更低的传输延时,更可靠的端到端的投递成功率,同时整个网络的负载也更轻。     

网络型病毒与计算机网络安全

传统的计算机病毒分类法常以寄生对象为标准将病毒分为文件型、引导型和混合型，但根据当前病毒发展的趋势，应增加一类网络型病毒。网络型病毒的寄生对象广泛、传播速度快、危害广，它利用Internet的开放性和软件系统的缺陷，破坏网络中的各种资源以及网络通讯，某些种类的网络病毒还是黑客工具。因此结合多个具体实例，分析了网络型病毒对网络安全的危害，提出网络型病毒的防治应首先从管理措施上着手，并综合防火墙技术、病毒防治软件、软件更新、数据备份等多种技术措施。     

在WINDOWS局域网上组建INTRANET网

本文介绍了在局域网环境下,利用ＷＩＮＤＯＷＳ系统建立ＩＮＴＲＡＮＥＴ网。     

网络软件技术与网络教育

计算机网络技术正在飞速地发展,它对传统教育的影响是重大的,随着网络教育的发展和普及,必将导致教育界一场空前的革命,文章通过对计算机网络软件技术的分析,给出了计算机网络教育的解决方案。     

Complex Network Classification with Convolutional Neural Network

Classifying large-scale networks into several categories and distinguishing them according to their fine structures is of great importance to several real-life applications.However, most studies on complex networks focus on the properties of a single network and seldom on classification, clustering, and comparison between different networks, in which the network is treated as a whole.Conventional methods can hardly be applied on networks directly due to the non-Euclidean properties of data.In this paper, we propose a novel framework of Complex Network Classifier(CNC) by integrating network embedding and convolutional neural network to tackle the problem of network classification.By training the classifier on synthetic complex network data, we show CNC can not only classify networks with high accuracy and robustness but can also extract the features of the networks automatically.We also compare our CNC with baseline methods on benchmark datasets, which shows that our method performs well on large-scale networks.     

从信息网到社会网的转变看网络文化的特点及教育意义

网络发展经历了从信息网到社会网的转变。信息网受到新技术力量的推动不断演进,符合超摩尔定律且表现出三网合一的趋势。社会网以信息网为基础,依靠社会性软件建立全新的虚拟世界,重塑社会关系。社会网作为无尺度网络,能通过网络形成＂小世界＂,注重联通主义理论。具有高度聚合作用的社会网为教育带来了宝贵的启示。     

NETWARE网络和WINDOWS NT网络的共存

从机房实际情况出发,讨论了WINDOWS NT SERVER的安装,通过工作站同时登录NT网和NETWARE网,享用NT网络和NETWARE网络技术,提出切合实际的方法。     

校园网中防止网络二层环路的技术研究

分析了校园网出现环路的主要原因,重点介绍了生成树协议的工作原理和算法实现。算法验证了采用生成树协议STP可以防止校园网中的二层环路,同时针对STP算法方面存在拓扑收敛速度慢的缺点,提出了快速生成树协议RSTP,并通过真实的实验环境提出了解决校园网二层环路的技术研究和详细的实现过程。     

一种用神经网络估计网络可靠性的方法

提出一种用神经网络估计网络系统可靠性的方法．用节点数为n的网络系统的结构参数、网络中边的可靠度以及网络可靠性的精确值对神经网络进行训练，使神经网络学习到网络结构参数、网络中边可靠度与网络可靠性之间的映射关系．并利用同样的训练数据，应用GCV方法对神经网络模型的误差进行估计．对于节点数为n的其它网络系统，只要将有关数据输入获得的神经网络，就可得到该网络可靠度的估计值．     

主动网络管理技术研究

提出一种基于主动网络技术的网络管理体系结构。通过将网管主动包委派到被管对象附近的网管主动节点，快速主动地发现和处理网络事件，从而克服传统网络管理技术存在的管理效率低、伸缩性差的缺陷，实现分布式的智能网络管理。网管主动节点和主动包是该体系结构中的2个基本部件，文中给出了它们的构造方法。该主动网络管理体系结构不但能集成到目前的TCP／IP网络中，满足该类网络的管理需要，而且还能平滑过渡到对未来主动网络的管理。     

基于立体重叠网络的网管模型

针对分布式环境,现有网络管理模型在复杂数据的实时处理及合作伙伴管理中的困难。利用数据流处理技术和重叠网络技术,提出了一种分布式环境下的网络管理模型。在此模型中,研究了网络管理策略,并给出了应用立体重叠网络建立合作联盟的有效算法,最后通过应用证明了该模型的有效性。