基于单边通信的MPI广播算法

现有的MPI集群通信的实现是基于点对点操作的双边通信协议,在此情况下,对集群通信操作进行优化已经达到了瓶颈阶段.单边通信是MPI-2中的新增功能,它的低处理开销及易于编程的特性也已成为机群系统的研究热点.基于此提出了一种结合MPI-2单边通信和流水机制的新广播通信算法one_sided_Bcast.同时,基于PLogP并行计算模型的量化分析和实验结果均表明,新广播算法较传统算法有较好的性能提升.     

Comparing the biological coherence of network clusters identified by different detection algorithms

Protein-protein interaction networks serve to carry out basic molecular activity in the cell. Detecting the modular structures from the protein-protein interaction network is important for understanding the organization, function and dynamics of a biological system. In order to identify functional neighbor- hoods based on network topology, many network cluster identification algorithms have been devel- oped. However, each algorithm might dissect a network from a different aspect and may provide dif- ferent insight on the network partition. In order to objectively evaluate the performance of four com- monly used cluster detection algorithms: molecular complex detection (MCODE), NetworkBlast, shortest-distance clustering (SDC) and Girvan-Newman (G-N) algorithm, we compared the biological coherence of the network clusters found by these algorithms through a uniform evaluation framework. Each algorithm was utilized to find network clusters in two different protein-protein interaction net- works with various parameters. Comparison of the resulting network clusters indicates that clusters found by MCODE and SDC are of higher biological coherence than those by NetworkBlast and G-N algorithm.     

基于MPI笛卡尔拓扑结构的切片性能分析

通过对MPI并行进程的拓扑结构及其通讯特点进行分析,提出了网络拓扑结构切片的思想,并实现了在MPI中对一般网络拓扑结构进行任意切片的MPI库函数。通过对MPI笛卡尔拓扑结构进行切片实验性能分析,得出构造切片通讯子进行通讯的方法要优于使用原始通讯子的方法。     

移动通信中的信息共享结构

针对移动通信中频谱资源匮乏和网络拥塞问题,提出了一种基于信息共享理论的新型移动通信网络.通过分析信息共享的本质特征,提出基于信息共享的互补网络结构模型,其特点是通过加入广播机制将高热度的宽带信息与个性化需求业务分别利用单向广播信道和双向交互信道传输.理论研究结果表明,基于push-based与pullbased工作模式的混合广播调度模型,既对广大移动用户提供了共享信息的主动服务,又提供了个性化的按需服务.     

Agent通信模型

以人工智能领域分布式任务处理中的黑板模型作为Agent通信模型的基础 ,以能够实现单播、组播、广播为度量标准 ,通过 5个假设对通信安全需求进行分析 ,构造了Agent通信单元模型、树形拓扑多Agent通信模型 ,提出了在Internet环境中不同MAS间Agent通信实现方法 .在通信语言环境的分析中 ,通过综合考虑具有不同通信协议、不同通信内容格式、不同实体概念以及不同通信服务质量和通信安全等问题 ,提出了异构MAS系统间的通信语言环境的分层模型 .研究结果表明 ,在Agent通信协议中设置通信服务质量的功能 ,可以使MAS在广泛的领域得到应用     

基于测量聚类的网络拓扑推断算法

为了减少基于端到端时延的拓扑推断算法中产生的测量流量,根据网络中端到端时延的特点,提出了一种测量聚类算法和两阶段拓扑推断算法.测量聚类算法在测量时首先粗略测量网络节点的端到端时延,根据时延对节点进行聚类,然后根据节点的聚类测量节点对的端到端时延并计算节点相关性,最后通过两阶段拓扑推断算法推断网络拓扑结构.理论证明了测量聚类算法能够有效减少测量产生的测量流量并通过NS2进行了仿真,仿真结果表明测量聚类算法和两阶段拓扑推断算法在有效减少测量流量的情况下能够正确地推断网络的拓扑结构.     

分簇及局部优化的无线传感器网络拓扑控制算法

为保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽量合理、高效地使用网络能量,延长网络生命周期,提出一种基于分簇和局部优化的拓扑控制(cluster and local optimization topology control,CLTC)算法.基于树型网络模型,利用分簇思想将网络分割为不同的簇,簇内运用最小生成树算法,确定邻居节点关系,降低节点通信碰撞;簇间通过簇头连接,形成优化的骨干网络拓扑.仿真实验表明,运行CLTC算法,构建网络拓扑结构快速,通信开销小,可以有效降低节点平均能耗,延长网络周期.     

具有精英策略的深度强化学习无人机集群通信网络拓扑设计

针对集群无人机背景下定向天线网络拓扑设计的NP-hard特点,基于网络高抗毁、低功耗、高稳定性等要求,以抗毁性（3-连通）、链路量、链路功耗和稳定性为奖励,提出了一种具有精英策略的深度强化学习通信网络拓扑生成算法,验证了精英经验池加速训练效果。与传统DQN相比,引入精英经验池能够有效加速模型收敛,训练时间减少3倍以上。与遗传算法相比,算法分离了训练与使用过程,当网络训练完成后,能够根据场景需要实时计算通信网络拓扑。实验阶段设计了随机给定空间位置的6节点、10节点、24节点和36节点的3-连通通信网络拓扑。实验结果表明:所提算法具有强的实时性和适用性,对于不大于36节点的网络,可在183 ms内实现网络拓扑的更新计算,达到了实际应用的实时性要求。     

基于时分系统的无线自组织网络同步算法

在基于时分系统的无线自组织网络和蜂窝通信网络的融合研究中,全网时间同步算法是其中的难点问题。该文提出了一种基于时分信道结构的自组织网络全网时间同步算法,利用系统的部分特定时隙收集自组织网络的拓扑结构信息,选取部分节点构建网络的"近似最小连通域",通过连通域中的节点广播系统同步信息,以完成全网的时间同步。通过理论分析和数据仿真,该算法的系统同步时隙开销为16.7%;在典型网络条件下,在一次全网同步中的节点同步成功概率不低于95%;较其他算法具有低复杂度、高可靠性、高同步效率。     

VC++6.0环境下实现基于UDP协议的异步广播通信

比较了UDP与TCP协议之间的差别，分析了局域网内广播通信的优点，讨论了异步广播通信的特点，并给出了实现异步广播通信的步骤，在Windows中利用VC 6．0来实现了基于UDP协议的异步广播通信，并给出了相应的实例程序，仿真试验表明，该网络通信方式能够良好地满足仿真中实时数据通信的需要。     

多级负载平衡系统的设计和实现

目前机群系统中采用的负载平衡多是在作业、进程和线程中的任一级实现，很少有采用多级负载平衡的系统，其原因是为了减少在实现负载平衡的过程中引入的通信开销。该文提出了一种结合作业级和进程级的多级负载平衡算法，通过采用动态多阈值的自适应负载收集技术以减少通信开销。实验结果表明，这种负载平衡方法能够有效地提高并行作业的运行性能。     

Efficient parallel implementation of the lattice Boltzmann method on large clusters of graphic processing units

Many-core processors, such as graphic processing units (GPUs), are promising platforms for intrinsic parallel algorithms such as the lattice Boltzmann method (LBM). Although tremendous speedup has been obtained on a single GPU compared with mainstream CPUs, the performance of the LBM for multiple GPUs has not been studied extensively and systematically. In this article, we carry out LBM simulation on a GPU cluster with many nodes, each having multiple Fermi GPUs. Asynchronous execution with CUDA stream functions, OpenMP and non-blocking MPI communication are incorporated to improve efficiency. The algorithm is tested for two-dimensional Couette flow and the results are in good agreement with the analytical solution. For both the oneand two-dimensional decomposition of space, the algorithm performs well as most of the communication time is hidden. Direct numerical simulation of a two-dimensional gas-solid suspension containing more than one million solid particles and one billion gas lattice cells demonstrates the potential of this algorithm in large-scale engineering applications. The algorithm can be directly extended to the three-dimensional decomposition of space and other modeling methods including explicit grid-based methods.     

CUCBNC:一个引入播音学知识的广播新闻语音库

该文描述了广播新闻语音库CUCBNC的构建过程。建设该语音库的目的是为了能将播音学相关知识应用到言语工程中。为此,通过解读播音学相关论述,提出了新的韵律特征,包括声音表达特征、语篇重音、意合群和复合韵律短语,并融入到CUCBNC语音库的韵律和文本标注规范中,目前已标注了约14h的语音数据。最后,通过观察相关韵律特征在标注数据中的统计分布,来检验融入了新特征的韵律标注规范是否合适。实验结果表明所提出的韵律特征是科学合理的。     

Optimal collective communication algorithms in grid computing system

With computational grid, running parallel program on large-scale and geographically distributed computer systems is feasible. It is a difficult task to write parallel applications which may require changing the communication structure of the applications. MPI‘s collective operations allow for some of these changes to be hidden from the applications programmer. We have developed optimal collective communication algorithms optimized for wide area systems and have taken hierarchical network structure into account. Both the bandwidth and the latency of the LAN and WAN links differ by almost two orders of magnitude. Our algorithms are designed to send the minimal amount of data over the slow wide area links, and to only incur a single wide area latency. Compared to MPICH that do not consider the topology, large performance improvements are possible.     

基于链路角度最优化的无线Mesh骨干网络拓扑控制

【目的】为了改善基于Delaunay结构的无线Mesh骨干网络拓扑复杂度、通信链路角度以及全向通讯时信号干扰严重等不足,提出一种基于定向通信机制的节点链路角度最优化拓扑控制算法。【方法】该算法通过优化节点通信链路角度,使其相对最大,降低网络拓扑复杂度,并采用定向通讯机制降低通讯链路之间信号干扰。【结果】在满足约束条件下,该拓扑优化控制算法不但使节点链路之间角度控制在相对最大范围,减小了定向通讯时信道的干扰,同时也改善了无线Mesh网络(WMN)的丢包率、延迟、吞吐量等性能。【结论】仿真实验结果表明,该拓扑控制算法是有效的。     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

基于不同划分优度的因特网拓扑聚合特征

因特网拓扑的社区聚合特征对网络性能具有重要影响.本文选取两种不同的社区划分算法:基于模块度Q的MOME算法与基于伸缩变换覆盖测度SCM的SACA算法,利用10年实际测量数据,对因特网AS层拓扑分别进行社区划分,获得的社区结构具有显著差异,究其根源在于两种算法采用的社区划分优度不同.分析发现:微小社区占大多数的幂律分布以及社区结构以星型为主的现象是SCM测度自身限制的效果.基于模块度Q的社区划分显示因特网拓扑聚合程度显著且呈增长趋势,社区规模随网络规模增长,社区结构以稠密的非星结构为主.研究表明,设计适当的社区划分优度及划分算法对于正确理解实际网络真实聚合特征具有重要意义.     

高空通信平台非正交广播与单播复用容量研究

高空平台（High Altitude Platform,HAP）通信以其低成本和广覆盖的优点受到较高的关注,其部署特征有利于多媒体广播的应用。本文引入多HAP广播与单播的功率域非正交复用（Power Domain Non-orthogonal Multiplexing,PD-NOM）方案,将广播信号与单播信号在功率域叠加后实现同时同频传输,能有效克服现有正交时分复用（Orthogonal Time-division Multiplexing,OTDM）方案中广播与单播抢占系统资源的问题。本文分析了PD-NOM方案与OTDM方案的用户单播容量和广播容量,仿真和分析结果表明,在单播容量一致的情况下,采用PD-NOM方案的小区广播平均容量相对OTDM方案有显著提升,在典型的3个HAP覆盖场景下,PD-NOM相对OTDM的广播容量增益可高达150%。     

基于品质度量的移动自组织网络安全分簇算法

为解决移动自组织网络中分簇存在的恶意簇首和簇首不稳定问题,通过在簇首选择中引入节点品质度量模型和分布式TA选择机制,提出了一种移动自组织网络安全分簇算法。该算法能生成适应不同通信模式、通信距离和移动速度的稳定簇结构,保持可信权威机构TA成员的相对稳定性。仿真分析表明：SCAQM能抵御外部恶意节点的入侵和内部合谋节点的威胁。相比其他分簇算法,SCAQM能有效抑制节点的恶意行为,以较小的算法控制开销生成更稳定的分簇结构。