节点容量资源限制下的复杂网络传输过程分析

研究了网络节点容量资源限制下的复杂网络传输问题。通过构建带有节点容量限制的复杂网络传输流量模型,分析三种节点容量分配方式:平均分配节点容量,根据节点度分配节点容量,根据节点介数分配节点容量。考虑网络总节点容量固定情况下,分别应用三种节点容量分配方式,通过两种路由策略,在三种复杂网络的传输过程中进行仿真对比,发现根据节点介数分配节点容量的方式所获得的网络传输性能最优,同时,根据节点度的分配方式优于平均分配的节点容量分配方式。     

AS级Internet网络拓扑的中心性测量

复杂网络的中心化研究讨论的是网络中节点的中心化程度,对复杂网络的中心化测量可以实现在结构复杂、规模庞大的网络中准确而迅速地发现中心化节点,从而对网络进行有效的管理.研究了AS级Internet的中心化测量问题,基于CAIDA 2011年2月的AS级探测数据,分析计算了Internet的度中心值、介数中心值以及紧密度中心值,进一步探讨了三者之间的关系.经研究发现三者均能有效地找到网络中的中心化节点,但是紧密度指标较之前两者更能体现网络全局性,其准确度要高于度指标和介数指标.     

全球航运网络鲁棒性和脆弱性研究

通过对全球航运网络节点度分布、度值相关性和节点度与介数相关性分析发现,度值大的节点优先与度值较大节点连接,度值大的节点介数也较大,因而度值较大的节点对网络影响程度较大.选择度值较大节点为优先攻击目标进行选择删除,随机生成节点序列作为出错目标进行随机删除,进而研究在出错和攻击情况下,全球航运网络聚集系数、平均距离、孤立节点比率和网络效率的变化情况.通过分析发现全球航运网络具有较好的鲁棒性,但网络较脆弱.     

基于宝鸡公交网络节点的中心性分析

选取陕西省宝鸡市的344个公交站点作为节点,基于复杂网络理论构建了宝鸡公交网络模型.通过分析网络中节点的度中心性、介数中心性以及紧密度中心性指标,对网络中各个节点中心化程度进行研究,从不同的角度确定出宝鸡公交网络中的枢纽节点,对应于城市的关键站点和主要换乘站点.网络节点中心化的研究可为城市公交网络站点的合理分配及公交系统规划提供一定的理论依据.     

基于节点重要度动态评估的复杂网络级联失效分析

级联失效前的评估和检测是预防和控制级联失效现象的关键,对充分把握整个网络系统的稳定运行至关重要。为深入探究级联失效传播过程的内在机理,提出一种考虑网络动态特性的节点重要度评估模型;在此基础上,采用一种更符合真实复杂系统的非线性容量负载模型,利用该模型进行不同攻击策略下的级联失效仿真,以网络的最大连通子图比例为测度量化网络抵御级联失效的抗毁性,仿真结果表明,节点41所在的广安市与节点55所在的重庆市,无论是在静态节点重要度评估,还是动态节点重要度评估下,均是成渝铁路网络中最关键的节点;此外,不考虑级联失效情况下,在网络的静态拓扑结构中,节点的度中心性更能代表节点的关键程度;而在动态的网络拓扑结构中,节点的介数中心性更能代表节点的重要性,与度值攻击相比,采用重要度攻击策略能以更快的速度击溃网络;考虑级联失效情况下,与其他攻击策略比较,采用重要度攻击策略时,在级联失效的作用下,仅攻击2个节点,网络便会迅速崩溃,验证了节点重要度动态评估模型的有效性;同时探讨了网络在不同模型参数下抵御级联失效的抗毁性,实验结果表明,在一定范围内提高负载系数、容量系数可以有效提高网络抵制级联失效的抗毁性;受网络拓扑结构和攻击策略的影响,需设置较大的节点容量,来预防网络的级联失效。     

级联失效模型下电力信息物理系统鲁棒性与能控性分析

电力网与信息网的深度融合在增强电力系统能控性的同时,也使得系统抵御外界干扰的能力下降。首先,根据提出的节点负载与容量的负载重分配分配概率建立电力信息物理系统级联失效模型,研究不同耦合策略下的电力信息物理系统级联失效过程中的鲁棒性与能控性变化。其次,利用幸存负荷百分比的概念来量化电力网抵御级联失效的能力,并分析不同耦合策略和容量参数对CPPS的鲁棒性和能控性的影响。基于网络能控性理论提出电力节点重要度的评估方法,并且在IEEE39系统中进行验证。研究结果表明,电力网高介数节点与信息网高介数节点耦合形成的电力信息物理网络抗干扰能力更强,电力网节点容量参数比信息网节点容量参数对系统影响更大。     

基于概率输电介数的电网关键线路辨识

现有的关键线路辨识方法大多基于确定运行状态.考虑随机波动负荷的影响,提出基于概率输电介数的辨识方法.以概率潮流为研究基础,考虑负荷不确定性建立了半不变量概率潮流模型;考虑电网拓扑结构和运行状态提出改进功率传输分布因子的改进输电介数,将两方面结合构成概率输电介数用于辨识电网关键线路.在MATPOWER环境下对IEEE30节点系统进行仿真验证、分析,仿真结果证明了本方法的合理性和优越性.     

基于Choquet积分的复杂机电系统可靠性测度及应用

为了分析对复杂机电系统可靠性影响程度大的部件进而保障系统安全运行,首先构建复杂机电系统全局拓扑网络模型研究节点的拓扑属性;依据系统可靠性理论,结合故障维修数据计算网络中节点和边的功能属性;综合考虑部件保持功能属性的能力(节点可靠性属性)、部件间耦合作用关系(连接边可靠性属性)以及节点在全局系统中的拓扑地位(节点拓扑属性),提出基于Choquet积分的可靠性测度,包括功能度、功能接近度和功能介数.以CRHX型高速列车转向架系统为例的研究结果表明,所构建的可靠性测度能够从不同的角度辨识出对转向架系统可靠性影响较大的部件,以适应复杂运行工况下对系统可靠性分析关注侧重点不同的需求.     

大规模网络中多传播源的重叠影响力问题研究

计算机和Internet的快速发展推动了网络科学的研究.信息传播是网络研究领域的热点,信息传播的一个关键问题是初始信息源的选择,传统的方法通过衡量节点重要性的指标(节点度、介数、邻居节点的重要性等),然后根据单一节点的重要性从大到小排序,依次选择重要节点.针对单一节点的传播能力,传统的方法具有很好的效果,但是在多传播源选择时效果并不好.本文首先分析了传统方法的不足,并指出多节点的综合影响力没有提高是由于节点影响力的重叠效应.在此基础上,本文提出了一个衡量多节点综合影响力的指标,然后通过贪婪算法选择多个传播源节点.实际网络上的仿真实验表明,针对传染病模型(SIR),本文提出的方法能够选择更优的多传播源节点.进一步研究发现这些驱动节点间的平均距离更大,稀疏性更高,表明增加传播源节点的稀疏性能够降低节点的重叠影响力,因此综合影响力得到提高.     

基于多关系网络的边转移扩容策略

为缓解网络拥塞、提高网络容量,利用真实网络中节点间存在多种关系的特性,基于多子网复合复杂网络模型提出了一种适用于多关系网络的边转移扩容策略。通过改变网络的拓扑结构,删除高介数节点之间的边,同时,在最短路径较长的节点对之间添加边以此来达到扩大网络容量的目的。研究结果表明,边转移策略降低了网络中节点介数的最大值,有效地缩短了网络平均最短路径,均衡了节点之间的信息负载,最大化的提高了网络容量。     

P2P网络仿真软件设计与实现

P2P网络技术能够为计算机网络用户提供共享,同时有效整合互联网资源,将基于Web网页的互联网应用转变成动态存取、自由交互的海量信息网络。P2P发展将影响整个计算机网络发展和信息获取模式。介绍了P2P网络仿真软件实现功能:可通过大量节点扩大覆盖范围,使多个节点能够分担服务器压力,并将这些数据传送到活跃节点,仿真软件可进行实时网络状态仿真。     

路由算法在均衡物联网传感器节点能耗分析中的应用研究

传统路由算法只采用指定节点或路径实现数据转发,设定阈值的减少使簇头数量降低,能耗急剧升高,导致能量的非均衡消耗。为此,将一种新的路由算法应用于均衡物联网传感器节点能耗分析中。对传感器节点能耗进行研究,求出节点剩余能量。通过阈值得到本块候选簇头集合,把剩余能量较其他节点多,或者和本块中心之间距离较短的节点看作簇头节点。建立路由选择计算公式,按照前向路由节点剩余能量获取数据发送过程中簇间多跳路由。面向能耗均衡对路由进行更新,把传感器节点剩余能量划分成10个能量等级,按照网格能量等级确定等待时间,完成对簇首节点的更新处理,以保证节点能耗均衡性。实验结果表明,所提路由算法簇首节点选择合理,将其应用于均衡物联网传感器节点能耗的分析中,节点能耗较其他算法更加均衡性。     

一种结合Zigbee和以太网的远程数据监测系统

针对Zigbee传输距离短和以太网布线复杂的问题,结合Zigbee和以太网技术的优点,设计出基于Zigbee和以太网的远程数据监测系统.系统由Zigbee终端节点采集数据,经以太网传输至远程监测中心,实现远程监测和Zigbee到因特网的无缝连接.测试结果表明,系统工作性能良好,并具有可拓展性.     

Internet路由级拓扑的可视化算法

针对Internet的可视化问题,分析了现有算法的不足.在此基础上,提出了一个新的算法:基于节点的核数,由内核至外核逐层演化的算法.该算法从中心点开始演化,首先找出与该点直接相连的点布置在其周围,布点的范围随着节点核数的减小而加大,而后再从各叶子节点开始,找出与其相连的节点布置在其周围.以CAIDA Riesling监测点在2007年5月的Internet路由级拓扑数据为例,描绘了Internet的可视化结果.从可视化结果可以看出:该算法在描绘Internet拓扑的层次性演化上是比较突出的,尤其是在内层,但是当演化到外层时,由于节点数目的急剧增加,使其层次性不再突出.     

Internet路由级节点的度与核数的关系

针对目前对路由层面的Internet拓扑研究较少的问题,基于2006年1月至2006年12月采集的CAIDA Skitter项目授权的海量数据,对CAIDA路由层面拓扑探测数据进行了分析,描述了路由级节点度分布的幂率性.在此基础上计算出了更能体现网络拓扑层次性的各节点的核数,描述了节点核的幂率分布性质,进一步分析了节点核数与度之间的关系.研究表明,对低核节点,其度分布存在着幂率性质.     

Trust attestation mechanism for the sensing layer nodes of Internet of Things

The main function of Internet of Things is to collect and transmit data. At present, the data transmission in Internet of Things lacks effective trust attestation mechanism and trust traceability mechanism of data source. To solve the above problems, a trust attestation mechanism for sensing layer nodes is presented. First a trusted group is established, and the node which is going to join the group needs to attest its identity and key attributes to the higher level node. Then the dynamic trust measurement value of the node can be obtained by measuring the node data transmission behavior. Finally the node encapsulates the key attributes and trust measurement value to use short message group signature to attest its trust to the challenger. This mechanism can measure the data sending and receiving behaviors of sensing nodes and track the data source, and it does not expose the privacy information of nodes and the sensing nodes can be traced effectively. The trust measurement for sensing nodes and verification is applicable to Internet of Things and the simulation experiment shows the trust attestation mechanism is flexible, practical and efficient. Besides, it can accurately and quickly identify the malicious nodes at the same time. The impact on the system performance is negligible.     

基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法

针对当前物联网数据融合方法速度慢、 融合精度低等问题, 以改善物联网异构数据融合效果为目标, 提出一种基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法. 首先采用多个节点采集监测对象状态数据, 并对每个节点采集的数据噪声进行过滤, 初步减少数据规模, 提高物联网异构数据质量； 然后引入聚类分析算法处理簇首数据, 消除簇内数据间的冗余； 最后在汇聚节点采用智能优化算法对簇首数据进行加权融合, 并在相同环境下与其他融合方法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法能对物联网异构数据进行有效融合, 获得了较高精度的物联网异构数据融合结果, 物联网异构数据融合错误少、 速度快, 提高了物联网数据融合的效率.     

基于标准结构熵的Internet健壮性研究

针对Internet路由级拓扑所呈现出的高度有序的问题,根据香农信息熵的基本原理,并利用CAIDA提供的数据,计算了Internet网络结构熵和标准结构熵·并通过仿真实验,计算了Internet在受到随机攻击和有针对性的恶意攻击的情况下,其服务效率、平均最短路径和标准结构熵的变化,从而指出Internet的拓扑呈现出无尺度特征是影响其健壮性的主要因素·实验结果表明,Internet具有无尺度特性,随机攻击对其影响较小,而少数集散节点遭受恶意攻击时,Internet将会受到较大的影响·     

物联网节点任务负载量的非对称分配系统设计

在物联网接收数据流速度出现较大波动的情况下,会导致节点任务负载量过大,影响整个物联网的整体性能。当前分配系统大多采用负载均衡策略,忽略了节点间传输数量迅速增加的情况,导致时间延迟和能耗增加。为此,设计了一种新的物联网节点任务负载量非对称分配系统。当物联网节点接收到新的任务后,利用非对称分类策略对任务负载量进行分配,选择最佳转移服务器,以保证节点任务负载量分配过程中通信链路的稳定性,给出服务器选择过程。利用"握手"操作交换物联网节点和服务器的计算能力信息,获取物联网节点和服务器进行负载处理的具体比例,实现非对称分配。实验结果表明,所设计系统能耗和时延较低,有效带宽利用率较高。     

AS级Internet拓扑基本特征量演化分析

基于CAIDA项目授权的海量数据,结合复杂网络的研究理论和方法,进行了AS级Internet拓扑的CCDF-degree幂律分析和节点时效分析.结果表明,随着AS级Internet拓扑结构的演化,高度值节点部分较为稳定,保持了网络的聚集特性和幂律性,但这部分节点随时间变化逐渐丧失有效连接,同时度值较低的节点的活动比较动荡,Internet的拓扑结构呈缓慢均匀化的趋势.