利用朴素贝叶斯模型进行多层网络链接预测

针对多层网络链接预测中层间信息融合的问题,提出了一种利用朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该方法结合目标层的邻域信息和辅助层相对于目标层的全局信息进行链接预测。在目标层中,根据节点对的邻域信息,利用朴素贝叶斯模型计算其连接概率;在辅助层中,计算节点对在该层有边或无边时在目标层存在链接的概率。在真实数据和合成数据上的实验结果表明：该算法在正相关和负相关的多层网络中都有很好的预测性能。     

基于排序学习的社会网络链接预测算法研究

链接预测是大规模社会网络分析挖掘的重要研究内容之一,具有非常重要的应用前景.社会网络种类繁多,不同的网络链接类型往往需要不同的链接预测方法 .为了满足用户的个性化需求并提高链接预测的性能,该文提出了一种基于排序学习的社会网络链接预测算法.该算法以传统的链接预测方法为基础,通过排序学习方法对不同的排序结果进行学习,从而得到具有最大准确性的综合排序列表.在综合排序列表的构建中,在每个排序列表中设置一个滑动窗口,通过对滑动窗口的维护每次迭代选出一个全局最优值,从而使得最终的排序列表是最优的.实验表明,该文提出的算法与相关的链接预测算法相比较具有更高的预测性能,能找出一个预测最准确的排序结果 .     

结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法

针对基于网络结构的推荐算法在资源分配过程中采用平均分配方式,产生的推荐结果个性化程度低的问题,提出了一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。通过用户评分数据和用户对项目属性偏好程度计算用户偏好相似度,在资源分配过程中根据用户偏好相似度调整资源分配方式,使其更加合理,产生更好的个性化推荐结果。Movie Lens数据集上的实验表明,所提出的推荐算法相比于其它算法,显著提高了准确率、召回率、多样性,降低了推荐项目的流行度。     

基于数据校验时空图的卫星网络连接计划设计

针对低轨卫星网络中网络时空连通性和流量阻塞的问题，综合考虑了星间链路状态、卫星能效和负载状态，提出了一种基于数据校验时空图的连接计划设计（data check time-space graph-contact plan design, DCTSG-CPD）方案。首先，构建基于电池模型的数据校验时空图（data check time-space graph, DCTSG），并以星间链路和卫星能源为约束，将连接计划设计建模为最大化吞吐量问题；其次，在DCTSG的基础上，通过对校验数据和转发数据的对比判断网络拥塞状态，根据卫星节点负载和星间链路流量阻塞状态，生成可用连接计划（contact plan, CP）；最后，设计适应度函数以评价可用CP的优劣，提出基于数据校验的遗传算法更新CP以生成吞吐量最大化的最佳CP。仿真结果表明，所提DCTSG-CPD方案不仅能够提升吞吐量，而且可以有效降低数据交付时延。     

基于链路状态机制的域间选路协议设计

为了提高域问选路协议的扩展性能、收剑性能和路由质量，设计了一种基于链路状态机制的域间选路协议、首先对自治系统级网络的状态进行建模，结合域间连接的链路状态信息，利用最短路算法进行域间路由计算．对路由模型及选路策略的实施机制进行了讨论，对协议的性能进行了分析并和BGP进行了对比．分析和仿真表明基于链路状态机制的域间选路协议能够减小域间路由表的大小，加快收敛速度并提高路由质量.[第一段]     

无线自组织应急通信网络的多信道介质访问控制

本文研究了无线自组织应急通信网络的多信道资源分配算法,分析了无线自组织应急通信网络中资源分配的主要问题,并结合了负载感知和距离受限的资源分配算法、单播和多播统一信道的资源分配算法、容量最大化的分布式资源联合调度算法,提升了无线自组织应急通信网络多信道介质访问控制机制的应用效率。     

面向5G蜂窝物联网的大规模设备接入算法

大规模机器通信（massive machine type communication, mMTC）是5G网络的主要应用场景之一，各式各样物理设备连接互通的时代将要来临。在5G mMTC场景中常会遇到大规模设备同时请求接入网络，造成网络拥塞、影响系统通信性能的问题。针对这一问题，文章对5G蜂窝物联网中大规模设备接入算法进行研究，提出一种基于对蜂窝物联网终端数据和网络资源信息进行分析的设备接入算法。通过考虑场景中的设备终端相关信息以及网络资源，结合聚类分析的方法对终端进行聚类划分，并映射至空闲的网络资源块中，实现高效的蜂窝物联网设备接入，使其适用于当前mMTC场景，为目前5G蜂窝物联网设备提供一种有效的接入网络方法。     

误差可控的GMM似然率近似算法

在语音识别领域,连续概率密度GMM广泛应用于声学建模．由于标准算法复杂度高,各种基于高斯选择的似然率近似算法被提出,包括：部分距离消去（PDE）、最优混合分量预测（BMP）算法,以及部分距离消去的动态高斯选择算法（DGS）．本文通过对各种算法的分析比较,在DGS的基础上引入误差控制参数,在保证算法运行效率的同时,有效的控制了运算误差的大小,为解决似然率近似算法中误差不可控的问题提供了新的思路．实验结果显示,此算法在不降低识别率的前提下,识别时间较标准算法减少10％以上．     

一种基于最优化模型的数字电路测试生成方法

基于基本门电路的特征函数及被测电路的约束网络结构模型,首先提出了一种用于数字电路的模拟退火（ＳＡ）测试生成算法,然后在ＳＡ算法中采用梯度长法的退火梯度法,该方法的特点是具有全局收敛性和较高的计算效率,它不仅加速了数字电路的测试生成过程,而且也可应用于其他类型的优化问题。     

放大转发协作通信中继位置对SER性能的影响

针对放大转发协作网络多跳中继节点位置对系统性能的影响,分析了端到端链路的误码率. 根据误码率并通过设定不同节点间距离来确定最优中继位置. 针对多跳中继网络,提出了基于信道状态信息的节点选择算法,在不同的选取准则下以最小值最大化为目标. 为了考虑中继位置,进而提出基于节点位置信息的中继节点选择算法,确保选择一个最低误码率的节点为协作节点. 仿真结果表明,多跳中继最优位置处于源节点和目的节点的中点处. 与已有放大转发模式下的单跳中继相比,多跳中继在系统具有较低的总传输功率时具有更好的性能.     

基于冲突矩阵随机排序的多信道无线网络信道分配

多信道无线网络可利用多个信道通信,提高网络容量. 为链路分配信道是多信道无线网络研究中的重要问题. 文中提出一种基于冲突矩阵随机排序的多信道分配算法. 节点根据可用信道数目将网络划分为相应子网,然后对链路随机排序,并根据网络冲突图得到冲突矩阵. 最后以减少子网内链路冲突为目标,根据冲突矩阵将信道分配给各链路. 分析和仿真结果表明,该算法有效降低了网络冲突,提高了归一化网络吞吐率.     

协作通信下联合IRA码和网络编码的译码算法

针对协作中继网络中目的端接收来自不同源节点发送的多个信息副本的合并方式,提出了联合非规则重复累积码与网络编码的改进译码算法. 首先对各链路的调制信息进行软解调处理,并根据中继处网络编码的异或信息和直达链路中原信息的函数对应关系,提取出协作节点发送到目的端的信息副本;然后更新非规则重复累积码在译码过程中直达链路与协作链路下的两个信息副本的软解调信息,构造出新的译码判决方法,进而推导了16QAM 软解调对数似然比值的简化方法;最后分析了系统的中断概率及频谱效率. 仿真结果表明,该译码算法在QPSK、16QAM两种调制方式下均能获得较低的误比特率,且采用对数似然比值的简化方法,能在0.3 dB 性能损失代价下降低系统的译码难度.     

卫星通信系统中编码调制模式分配算法

在编码调制方式动态可变的FDMA卫星通信系统中,通过功率和带宽的均衡利用可提高资源利用效率,并能防止后续用户分配资源时功率或带宽受限而导致的系统容量降低.对卫星链路进行分析,建立基于编码调制模式动态可变的博弈模型,提出一种基于功率和带宽均衡利用的编码调制模式分配算法,提高了系统资源的利用效率.仿真表明,所提出的资源分配算法在资源受限情况下能显著提高系统信道容量.     

链接分析技术中Web聚类算法及归类的应用研究

链接分析技术是优化信息搜索速度与利用价值的网络结构优化发展途径,在以往更加倾向于关键内容的数据信息特征归类,而对于Web信息内容的特征属性要求较低,因此会产生搜索主题不鲜明、搜索内容针对性差等问题。基于此,本文针对链接分析技术提出了聚类算法的应用模式,以便为Web信息内容的归类推荐提供理论参考。     

一种改进的高可靠性虚拟网络映射算法研究

对多个数据中心虚拟机分配时的高可靠性虚拟网络映射(RVNM)问题进行研究,目的是在满足各数据中心容量约束和各条链路带宽容量约束的同时,使虚拟网络的总体可靠性最大。为此,首先描述了虚拟网络和物理网络的图模型,以及包括链路可靠性和节点可靠性的可靠性函数。然后,重新定义了高可靠性虚拟网络映射(RVNM)问题并证明该问题是NP难题。将该问题建模为整数线性规划问题,并采用匈牙利算法获得小规模网络条件下的求解结果。最后,文中还提出了一种面向大规模网络的基于双阶段博弈的链路映射优先算法,并从理论上证明了该算法的收敛性。仿真实验结果表明,所提算法在小规模网络条件下的可靠性较高且接近于最优解,在大规模网络条件下的性能优于当前最新的节点映射优先算法。     

针对CCN网络的加密技术研究

提出并设计了基于内容中心网络的新一代网络技术，这种网络可以解决网络发送端授权过重、网络架构可信度低、新应用部署困难等一些问题．并基于这种新型网络设计了一种文件传输策略，同时结合了基于属性加密等一些加密方法，弥补了CCN网络中兴趣包（Interest）与数据包（Data）传输中的安全性．在传输内容属性文件时，采用本文介绍的“策略的加密过程”后进行具有网络路由器参与的文件共享传输．用户（解密方）在路由器缓冲数据包中得到文件后采用本文的“策略的解密过程”解密即可得到原始文件．     

蜂窝网络中M2M通信上行接入资源分配

蜂窝网络将在未来机器与机器(machine-to-machine, M2M)通信网络中发挥基础性作用,而大量M2M终端的能量有限且补充成本较大,使传统的人与人(H2H)通信资源分配方案无法满足M2M通信需求. 为此,研究了蜂窝网络中M2M设备上行通信时的资源分配问题,针对时分多址和频分多址两种多址接入机制提出了基于休眠模式的动态资源分配算法. 首先,通过基站智能丢包,使负载增益最大化;其次,在网络无休眠时用最小-最大资源分配法来最优化网络寿命;最后,在容许休眠时将剩余能量与休眠模式相联系,分别提出了基站集中式和设备分布式动态资源配置策略,以实现能量均衡消耗.     

基于GRU与特征嵌入的网络入侵检测

当前基于神经网络的入侵检测方法并没有将数据分类信息考虑在内，无法有效利用网络流量数据的时序信息，为此将门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）和基于分类信息的特征嵌入技术结合起来，构建了基于GRU与特征嵌入的网络入侵检测模型。利用UNSW-NB15数据集进行模型仿真实验，结果表明该模型提高了对入侵攻击的检测率，为入侵检测中大规模数据的处理提供了一种全新的思路。     

基于多输出网络的无参考平面图像质量评价研究

从深度学习方向对无参考图像质量评价进行了研究,提出了一种基于多输出网络的无参考平面图像质量评价算法.该方法考虑了深度卷积神经网络在提取特征时,每一层提取的特征表示不同的抽象视觉特征,浅层网络提取纹理、区域等细节特征,深层网络提取轮廓、形状和边缘等结构特征.设计了三个输出的网络结构,该网络将浅层和深层特征分别回归到主观质...     

基于GPS调度的OFDM系统低复杂度资源管理

针对OFDM系统的下行链路,提出了一种基于广义处理器共享（GPS）调度的低复杂度资源管理方案。方案通过MAC层－物理层的跨层设计达成了信道容量与用户公平性之间较好的折中：在MAC层采用GPS并行调度来达成用户对带宽的公平共享,并进一步提出了通过用户权重补偿来改进公平性的方法;在物理层结合采用次优子载波分配、平均功率分配和自适应调制以充分利用信道容量。仿真结果表明,本方案以较低的实现复杂度实现了与Shen提出的带比例速率限制的资源分配算法相近的性能。