网络流量监测中在线数据融合方法设计

在线数据融合方法在网络流量检测中一直有融合精确度低、接收点差的问题。提出一种新的网络流量监测中在线数据融合方法,采集网络流量监测中的实时在线数据,通过卡尔曼滤波法对在线数据进行预测,获取网络流量状态值;并以此为基础,通过时空综合分析,计算节点的量测实时方差;并依据最小二乘准则,对数据进行加权处理,求出加权系数,引入加权数据融合算法,实现在线数据的融合。实验结果表明,改进的融合方法不仅融合精度高,而且所需能耗低,适应能力较强。     

基于改进特征选择法的移动通信网络流量异常监测系统

由于传统系统受到网络时延和信号干扰的影响,导致系统监测效果较差,提出了基于改进特征选择法的移动通信网络流量异常监测系统.利用报警装置对异常数据进行警示,并通过显示模块显示监测结果,解析全部网络流量特征.根据特征选择流程,获取网络流量异常特征,实现对异常网络流量的实时监测.提取异常流量并展开分析,采用改进特征选择法对异常流量进行选择,由此实现移动通信网络流量异常监测系统的设计.实验结果显示,该系统最高监测准确率可达88%,保证移动通信网络能在安全稳定条件下运行.     

校园网流量监测系统的研究与实现

为了便于网络管理、并为网络升级和故障分析提供可靠的依据,基于实时监测网络流量情况构造一个网络流量监测软件系统。该系统采用关系数据库对流量数据进行存储;并利用Jbuilder 2005设计出便捷的用户操作管理界面,实现处理保存流量数据的校园网流量监测。通过在某大学校园网上的示范应用表明,该软件不仅提供图形化的用户接口、将收集的历史数据和实时数据在其中以图形的方式直观地显示出来,还能为用户提供可视化的监控操作与管理、方便用户使用。这种方法简便易行、性能指标较好地满足网络流量实时监测的需求。     

微机监测和调度管理信息系统的综合系统设计

随着信息技术的发展,铁路运输管理和设备维修的现代化程度也越来越高,铁路运输管理信息系统（TMIS）、铁路运输调度指挥管理信息系统（DMIS）、微机监测等重大信息工程相继建筑并投入使用,这些系统的构建目标各有侧重,但在原始信息资源和网络特征上有些是兼容（或部分兼容）的,为实现资源共享及各信息系统的互联互通,“二合一”、“三合一”的一体化综合系统已成为当前的主要发展方向,据此提出DMIS和微机监测的综合系统方案,介绍一个已在大同分局开通使用的简单的系统原型,并其实时性进行评估。     

Dynamic evaluation of traffic flows on city roads

This paper presents an analysis of the random fluctuations, deferred conduction effect and periodicity of road traffic based on the basic features of road networks. It also discusses the limitations of road network evaluation theories based on road "V/C". In addition, it proposes a set of theoretical and technical methods for the real-time evaluation of traffic flows for entire road networks, and for solving key technical issues, such as real-time data collection and processing in areas with no blind zones, the spatial-temporal dynamic analysis of road network traffic, and the calibration of key performance index thresholds. It also provides new technical tools for the strategic transportation planning and real-time diagnosis of road traffic. The new tools and methodology presented in this paper are validated using a case study in Beijing.     

最短路径扩散机制下实时可靠性网络路由选择方法研究

针对网络通信实时性、可靠性的要求,提出一种最短路径扩散机制下实时可靠性网络路由选择方法,依据链路质量对加入网络的节点构建逻辑路径,形成树状结构。将某节点与其它节点之间的可用物理链路看作辅助路径,得到Mesh形网络拓扑结构。分析了最短路径扩散机制,利用最短路径扩散机制对网络中全部节点构建最短路径信息。介绍了网络交通流和交通引力场模型,考虑节点对交通流的引力作用,将传输路径看作影响引力的指标,通过交通引力场实现网络路由选择。实验结果表明,所提方法在保证网络实时可靠性的同时,可减少能耗,降低数据丢包率,提高网络吞吐量。     

面向边缘计算的物联网网络流量测量方法

在物联网中,边缘计算能够提供物联网计算的实时性,减少网络中数据的传输量.为了适应物联网技术的发展,研究了采用软件定义网络(SDN,software defined networking)架构的物联网网络,并利用SDN提供的方法对网络中的流量进行测量.细粒度流量测量可以更准确地描述网络中的流量,但同时也需要消耗大量的测量开销.为了减少测量过程中产生的开销并获得近似的细粒度测量,提出了一种面向边缘计算的物联网网络流量测量方案.新测量架构采用粗粒度测量和插值优化等方法进行测量.首先,在文中采用随机抽样方法通过OpenFlow协议快速获得粗粒度的网络流量测量.接着,对粗粒度的网络流量进行插值恢复,并利用多约束的优化方法对插值结果进行优化,直到找到满足条件约束的最优细粒度流量测量结果.最后,文中通过实验验证了所提出的测量方法的可行性和有效性.     

校园网络流量监测系统的设计与分析

随着计算机网络应用的迅猛发展,大量种类繁多的设备使得网络结构变得越来越复杂。如何管理这些设备并有效检测网络流量,对于网络安全稳定运行非常重要。本文对目前主要的流量检测技术进行分析,研究如何采集网络设备中的实时流量数据、流量数据的高效存储和利用方法。最后,详细阐述了校园网络流量监测系统的设计和实现过程。     

网络课程建设原则与流媒体技术的应用策略探讨

网络课程利用流媒体技术实现网络实时传输,具有十分广泛的应用领域。网络课型建设应确立实用性、分层、科学性与动态性四项原则,应建立五个层次的网络课型体系及其视、音频流的度量起始尺度和标准。流媒体技术则应根据不同类型课程的要求,分别采用Real Media、Twopass Encoding、Windows Media、Quiek Time、FLV等不同范式,以拓宽教学视野与空间,为网络教育提供优质条件与环境,促进网络课型的建设与发展。     

基于局部信息增强注意力机制的网络流量预测

针对网络流量具有强烈的非线性和不确定性导致传统统计方式或者机器学习方法难以准确预测的问题,为进一步提升网络流量预测精度,在传统时序序列预测模型的基础上设计实现了一种局部上下文信息增强的注意力机制,通过卷积计算将输入转换为注意力机制中的Query和Key,从微观角度对时间序列进行解释,提高了预测模型的局部感知能力。进而将提出的注意力机制分别与长短期记忆人工神经网络和门控循环单元两个时序预测模型相结合并将结合后的模型用于某运营商提供的两个不同网络流量数据集进行网络设备流量预测。实验结果表明基于局部上下文信息增强注意力机制的预测模型具有更好的预测效果。     

基于ARM的电网参数远程监测系统

为适应电网监测提出的网络化、信息化和标准化等新要求,提出了一种新的B/S模式下电网参数远程监测实现方案。采用专用的三相电能计量芯片能满足电网监测对计量精度和实时性的技术要求。在ARM9上构建嵌入式Linux平台,移植一个支持CGI功能的Boa服数进行实时的监测,而不需要安装专门的客户端软件。     

基于机器学习与视觉的四足机器人步态精确监测方法

为保证四足机器人在复杂地形中能准确行进,对其步态实时监测方法进行了研究,提出一种基于机器学习和双目视觉的步态精确监测方法。首先为降低视觉残影误差,从已知步态轨迹“动中取静”确定对足端的最佳观测点位。此外,为补偿视觉系统误差所致足端位姿测量误差,提出一种基于深度神经网络的足端位姿精确预测方法。最后仿真结果表明所设计神经网络有99.68%的概率能达到0.025 mm足端位置预测精度,可满足实时、高精度监测要求。此方法将机器学习的泛化能力与视觉系统复杂误差来源相结合,使视觉方法实现了高精度测量,为足式机器人步态实时精确监测提供了新思路,进而为其足端精确定位及步态周期性保持提供了有益的方法参考。     

基于隐形传态的量子通信流量与用户监测

利用隐形传态需要传递测量信息的特点,由经典帧监控通信对象,并监测其流量.分析了基于隐形传态的量子网络通信过程,设计了一种监控通信用户与监测流量的方案.对通信过程中资源消耗进行研究,并提出粒子对消耗监控方案.     

基于时序流的移动流量实时分类方法

移动互联网的快速发展,产生了网络测量、网络安全和服务质量等方面的新问题.为了深入研究移动互联网的特性,研究人员需要从传统网络流量中快速准确分类出移动流量.本文提出了一种采用轻量级流表与深度数据包检测技术（DPI）相结合的移动流量实时分类方法,将网络流按照时间间隔关系扩展为时序流,并通过DPI时序流前N个特征数据包准确地分类出移动流量,缩减了流表规模,减少了实际DPI开销.通过实时的网络流量实验表明,DPI时序流前8个特征数据包时,提出的方法识别准确率达到91.55%,单次深度数据包检测的平均开销为20个数据包,并且流表的规模缩减到原来的0.21%.与P0F比较,方法识别准确率等性能有明显提升.      

网络流量自相似性的影响因素

网络流量特征是分析和研究网络性能、规划网络建设的基础.网络流量研究中关键的问题是如何合成网络真实流量并进行分析,由于自相似模型能够更加真实地描述网络传输的特性,因此,本文通过生成自相似性的流量进行仿真研究,对自相似现象的成因进行了解释,提出将源端流量自相似性与网络传输的TCP协议相结合进行研究的方法,探讨了影响自相似流量的因素,了解了网络行为随参数变化的情况,对新一代网络的设计、控制、分析和管理具有实际意义.     

基于IXA架构的流量测量系统设计

网络流量测量技术是网络监测和管理研究的重要前提和保证. 在分析网络处理器、网络流量采集等技术的基础上,介绍流量测量系统在Intel IXA架构上的一种设计和实现. 系统的数据采样机制和数据编码格式遵守sFlow系统标准. 最后对IXP2400上实现该系统时微引擎等资源的分配作了分析,通过并行架构优化了包处理性能.     

基于分形理论的网络流量异常检测技术

传统网络流量异常检测技术不能适应网络流量的复杂性,异常检测精度低,不能保证实时性,为此,提出一种新的基于分形理论的网络流量异常检测技术。通过FIR滤波方法对流量的时间序列进行预处理。采用Schwarz信息准则对网络流量异常检测问题进行处理,估测网络流量异常点数量与位置。采用R/S分析法求出自相似指数Hurst值,依据Hurst值对网络流量时间序列的分形特征进行分析。引入滑动窗口完成多网络流量异常点的检测,在检测异常点处对流量进行分形处理,依据自相似指数计算过程获取异常点间的流量自相似指数值,保存异常点之后的流量,为下一个流量异常点的检测提供依据。实验结果表明,所提技术实现过程简单,网络流量异常检测精度高,保证了实时性。     

三维一体航标监测系统的研究与实现

研究了一种三维一体航标监测系统,对航标灯进行实时监控,保证内河航道的安全畅行.通过航标现场单元将监测到的信号与遥控指挥中心通过3G无线通讯网络联系起来,结合计算机软件服务平台构成一个有机整体,在遥控中心的监控平台上能对航标灯实时监测,保证航标的正常工作状态、航道的畅通.该系统将航标现场单元重要参数实时传输至监控中心,清晰地显示出航标工作现场情况,为内河航道的交通安全提供了有力的保障,节约了航道维护成本.     

基于MRTG的网络流量监测研究与应用

随着互联网的迅速发展,网络应用的范围不断扩大、网络资源日益丰富,与此同时,网络中的数据流量也越来越大。为了全面衡量网络运行状况,就需要对网络状态做更细致、更精确的测量。本文通过对基于SNMP(简单网络管理协议)的网络流量统计分析工具MRTG(多路由器流量图示器)的研究,利用MRTG对运行SNMP协议的设备抓取信息,然后生成包含PNG格式的图形,并以HTML文档方式显示给用户,从而达到网络流量统计与分析的目的。     

基于功率监视的光突发交换网络故障发现机制

#光突发交换（OBS）网络的数据信道由于采用统计复用的全光透明传输方式，因此其性能监视和故障发现 是一项极具挑战性的研究课题。在分析使用平均功率监测方法检测（OBS）网络故障时存在缺陷的基础上，提出了 基于瞬时光功率监测的光突发交换故障发现机制，该机制采用瞬时光功率监测与告警过滤相结合实时监视信道， 有效过滤误告警和冗余告警，为故障定位模块提供更准确的告警信息；理论分析和仿真结果表明；在(OBS)网络 中，基于瞬时功率监测的告警过滤机制具有更强的性能监视和故障发现能力。