延迟容忍网络中一种基于概率接纳和丢弃的拥塞控制算法

链路的间歇性连通以及稳定的端到端路径的缺乏使得延迟容忍网络（delay tolerant network）中经常采用“存储〖CD*2〗携带〖CD*2〗转发”的方式来保证消息传输的到达率。然而由于网络资源受限,该转发方式下产生的大量的消息副本将造成巨大的资源消耗,最终导致网络拥塞。提出一种基于概率接纳和丢弃（probabilistic acceptance and drop, PAD）的拥塞控制算法PAD。该算法结合了队列长度和输入/输出速率来检测拥塞,各个节点根据当前的拥塞状态来确定接收和丢弃消息的概率,从而实现较小的开销和较高的消息到达率。此外,基于生灭模型构造了消息副本数的连续时间马尔可夫链,并对消息到达率进行了理论分析。理论分析和仿真结果证明,与其他算法相比,PAD算法在保证较小的网络开销和较短的端到端延迟的同时,消息到达率显著地提高了130%以上。     

Performance study on Gossip-based group key distribution protocal

1 .INTRODUCTIONIP multicast[1]communication is an efficient means ofdistributing datato a group of participants .Incontrastto unicast communication, multicast routing permits asingle IP datagramto be routedto multiple hosts si m-ultaneously. Membership in a multicast group is dy-namic ,so hosts canjoinandleavethe multicast sessionwithout the permissions or knowledge of other hosts .The inherent benefits of multicast routing may alsopresent some vulnerabilities making it susceptible toatt…     

速度信息辅助雷达目标数据关联方法研究

多目标数据关联时,联合概率数据互联(JPDA)算法是最常用的方法之一,与最优的贝耶斯算法需要对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究相比,其只对最新的确认量测集合进行研究,因此是次优的贝叶斯算法。为进一步提高JPDA算法的性能,基于最优贝叶斯算法的理论,将包含目标历史信息的速度信息引入JP-DA算法过程中,增加了近距离平行运动目标的正确关联次数,并提高交叉运动目标关联精度。     

并行多层快速多极子算法的最细层处理改进

基于消息传递平台（message passing interface, MPI）,从多层快速多极子算法（multilevel fast multipole algorithm, MLFMA）实施过程出发,实现了飞行器雷达散射截面 (radar cross section, RCS)的并行计算,提出一种新的并行设计方案。改进了基于立方体组的并行处理技术,减少了最细层计算的通信量;考虑到内存的主要组成部分,为提高算法并行效率,采用一种用于积分方程中近组作用矩阵的并行处理方法,对其采用按行平均分配到各计算结点的方法组建相关矩阵元素,使该部分通信量为零,各节点可独立计算并节省内存;同时优化了其他物理量的内存分配。算例说明,所提方法可明显提高计算效率,并具有精度好、负载均衡优良的特点。     

面向应急管理的大图重要节点中介度高效近似计算方法

社交网络中的重要节点对于信息的传播效率有着至关重要的作用,也是近年来的研究热点问题.同时,随着新媒体时代手机、微博、微信等新兴媒介日益变快的信息传播速度,政府部门和企业已经逐渐认识到通过识别社交网络中的重要节点对于管理和控制社交网络中的信息传播,在面向应急的非常规突发事件数据获取与分析中,有着举足轻重的作用.新媒体时代也扩展了人们社会活动的信息容量与交换速度,以MapReduce为代表的分布式计算系统在应急管理的大规模社交网络数据分析中也变得越来越普遍.为了便于应急管理中的信息传播控制,针对应急管理中大规模社交网络图上重要节点识别的关键问题,本文提出了一种新颖的基于轴节点选择策略的大图重要节点中介度近似计算方法和原型系统,并通过模拟数据和真实数据(包含一个连续六个月的真实社交网络数据集)进行了验证.实验结果表明,该方法能非常有效地找出社交网络上的重要节点,对于应急管理中的信息传播控制有着重要的作用.     

LLN中基于环路避免的高效路由修复算法

针对低功耗有损网络(low power and lossy networks, LLN)中现有路由修复算法存在控制开销冗余、修复时延较大和路由环路等问题,提出一种LLN中基于环路避免的高效路由修复算法(highly-efficient loop-free based repair routing protocol for LLN,HLR-RPL)。该算法提出了3个优化思路:首先,采用一种修正后的面向目的地的有向无循环图(destination oriented directed acyclic graph, DODAG)信息请求消息(DODAG information solicitation amend, DIS-A),使得链路中断通告过程和寻路过程同时进行;其次,提出一种减少控制消息回复机制,避免所有接收到DIS-A消息的节点均回复DODAG信息对象消息;最后,提出一种链路中断节点的子节点切换机制,从而优化了网络拓扑。仿真结果表明,HLR-RPL算法在控制开销和路由修复时延等性能方面优于现有的路由修复算法,且能够彻底避免路由环路的产生。     

Distributed QoS multicast routing in networks with imprecise state information

1.INTRODUCTION WiththerapiddevelopmentofInternet,mobilenet worksandhigh performancenetworkingtechnology,itbringsoutextensiveinterestsofpeopleinproviding multimediaandreal timeservicessuchasvideoconfer ence,distanceeducation,entertainmentandsoon.Theseservicesrequirecertainquality of service(QoS)fromthenetworks.Thatis,thereshouldbe guaranteesastobandwidth,delay,delay jitter,ratio ofpacket lossandlowcostduringthedatatransmis sion.Meanwhile,multicastserviceshavebeenused invariousmultimediaap…     

两层星型网络上的传染病建模和控制

为了研究传染病在星型耦合网络上的传播规律,在两层星型网络上建立了一个新的有效度传染病模型,其网络结构对应由两个中心城市与周边县城构成的交通系统(忽略县城相互连接)。利用下一代生成矩阵计算模型的传播阈值,并数值分析影响阈值的主要因素。接着讨论切断传播途径和免疫易感人群等控制策略所对应的阈值变化。研究发现切断边界与中心的传播途径以及免疫中心节点对降低发病率最有效。结果可为传染病动力学的建模分析和疾病控制提供理论参考。     

LDPC码最小和译码算法的整数量化

低密度奇偶校验码(low density parity check codes, LDPC)以其接近香农极限的性能和相对简单的译码结构得到信道编码界的广泛关注。对LDPC码的最小和算法进行了深入地研究,通过多种方法量化译码时的初始消息,最终使得每次迭代的校验消息与变量消息都变为整数,实现了基于整数运算的最小和译码算法,并进行了对比分析。仿真表明,量化后的最小和算法中的所有变量都用固定长度的整数表示,因而便于硬件实现,在其译码性能比和积译码(sum product decoding, SP)性能下降不大的情况下大大提高了译码速度;平均互信息越大的量化方法,其量化分层电平也越佳;最大平均互信息量化下的最小和译码算法性能最好,最大平均互信息量化是一类能最大可能获得信源信息条件下的最佳量化方法,且不增加译码复杂度。     

一种稳健的雷达高分辨距离像目标识别算法

雷达高分辨距离像目标识别算法通常对目标回波的噪声大小比较敏感,如果测试样本和训练样本的信噪比不等,那么将会导致识别性能的下降。在实际应用中,需要识别算法在不同噪声强度下都能够保持稳健的性能,因此在概率主分量分析模型的基础上,提出一种稳健的雷达高分辨距离像自动目标识别算法。该算法能够让模型随着噪声强度的不同而自适应地调整其参数,并且分析了雷达数据的能量归一化处理对模型参数的影响。由于算法搜索时间较长,为提高算法的搜索效率,推导了一个快速算法。基于实测数据的仿真实验结果验证了方法的有效性, 对噪声有较好的稳健性。     

采用平均加权的ad hoc网络分布式时隙同步算法

为了降低现有ad hoc网络分布式时隙同步算法复杂度,基于研究多个体系统行为特征的Vicsek模型,提出一种采用平均加权的分布式时隙同步算法。各节点通过计算自身及其邻节点时隙起始时刻的算术平均调整时隙位置,最终达到所有节点时隙位置的统一,实现全网同步。对算法在不同网络连接下的收敛性进行逐一分析,并对网络节点随机分布时的算法收敛性进行仿真,结果表明,算法适用于各种连通性网络且收敛速度较快。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

考虑概率型共因失效的多阶段任务系统可靠性分析模型

针对多阶段任务系统(phased-mission system, PMS)任务可靠性受概率型共因失效(probabilistic common cause failure, PCCF)影响的问题, 提出一种基于贝叶斯网络(Bayesian network, BN)的PCCF-PMS分析模型。首先, 研究基于BN的PMS表征方法, 建立不考虑共因失效的PMS基础BN模型, 即PMS-BN。其次, 构建共因空间节点, 并研究在共因空间节点影响下系统模型参数的修正方法。最后, 引入共因节点对PMS-BN模型进行扩展, 实现考虑共因失效影响的PMS可靠性量化分析。以地球同步轨道卫星的首次变轨任务为例说明所提模型的正确性, 分析结果表明, 共因失效问题对于PMS的可靠性存在显著影响。PCCF-PMS模型能够综合处理受概率型与确定型共因失效影响的PMS可靠性分析问题。所提模型适用于共因事件间呈独立、互斥、统计相关等统计关系的情况, 且网络模型规模可控。     

全球性流行病传播研究综述

以航空网络为视角,对全球性流行病的研究进行了综述.文章首先回顾了不同航空网络拓扑结构特征以及航空网络的演化机制,然后介绍集合种群网络传播模型和基于人类行为时空规律的流行病传播模型,最后总结基于航空网络结构的流行病传播研究进展.     

Ad hoc distributed mutual exclusion algorithm based on token-asking

The solution of distributed mutual exclusion is difficult in Ad hoc networks owing to dynamic topologies and mobility. Based on the analysis of the properties of Ad hoc networks and the disadvantages of the traditional algorithms, an improved Ad hoc system model was given and a novel algorithm was presented as AHDME (Ad Hoc Distributed Mutual Exclusion); it was based on the token-asking algorithms. It utilized broadcast to search for the token and to decrease the message complexity of multi-hop Ad hoc networks. Lamport's timestamp was improved to ensure the time sequence and to prevent nodes from starvation. When compared to traditional algorithms, AHDME does not require the fixed size of request queues and the global system information, which adapts itself to the frequent arrival/departures and the limited computing capability of nodes in Ad hoc networks. Performance analysis and simulation results show that the AHDME algorithm has low message complexity, small space complexity, and short response delay.     

基于多任务学习图卷积模型的航空网络节点分类

准确识别航空网络关键节点, 做好针对性防护, 对于保证航空网络正常运行至关重要。传统的方法, 如基于复杂网络中心性指标的方法, 或基于机器学习的算法, 只单一考虑网络结构或节点特征来评价节点的重要性。然而评价节点的重要性应该同时考虑网络结构特征和节点特征。为解决上述问题, 本文提出了一种名为多任务图卷积网络(multi tasks graph convolution network, MTGCN)航空网络节点分类模型, 该模型在图卷积网络的基础上, 引入多任务学习及自适应加权策略, 将“节点—节点相关性”作为辅助任务加入模型的训练过程中, 并根据训练情况自适应分配各任务权重。3个不同规模的航空网络数据集中的仿真实验表明本文所提模型的性能优于现有的图卷积模型, 为图卷积在航空网络节点分类方向的应用提供了思路。     

新冠后疫情时代复学风险评估的不确定性量化分析

针对疫情后的复工复产复学问题,以返校复学中的疫情传播为例,进行了风险评估量化研究。以易感态个体从感染到隔离转化全过程的运动轨迹描述为线索,建立了一种适合于风险评估的流行病动力学模型。在模型参数量化的基础上,对复学风险指标的感染人数进行了量化。根据模型参数的取值特性,将感染人数作为离散型随机变量函数,通过动力学仿真计算,结合概率守恒原理给出了感染人数的概率分布,由此实现了复学风险的不确定性量化。算例仿真表明所提方法在复学风险评估中的可行性,可为复工复产复学决策提供理论依据。     

基于Bayes network含失效节点的网络可靠性评估

针对Bayes network (BN)能很好地表示变量的不确定性和相关性, 并能直接进行不确定性推理的优势, 提出了基于BN含失效节点的网络可靠性评估方法. 建模方面, 给出了通过节点分割去环构建有向无环图及条件概率表的具体方法; 推理方面, 通过节点消隐, 减小BN规模, 有效降低推理复杂度. 分析了算法复杂度, 并通过算例证明了算法的有效性和适用性. 由于BN建模及推理的灵活性, 该方法可研究同时含节点失效、共因失效的网络可靠性, 况且通过BN推理除得到网络失效概率和部件重要度外, 还可得到网络失效条件下任一部件失效或者共因失效发生的概率, 为故障诊断和维护提供指导.     

A Link-Based Similarity for Improving Community Detection Based on Label Propagation Algorithm

Community structure is one of the most best-known properties of complex networks. Finding communities help us analyze networks from a mesoscopic viewpoints instead of microscopic or macroscopic one. It helps to understand behavior grouping. Various community detection algorithms have been proposed with some shortcomings in time and space complexity, accuracy, or stability. Label Propagation Algorithm(LPA) is a popular method used for finding communities in an almost-linear time-consuming process. However, its performance is not satisfactory in some metrics such as accuracy and stability. In this paper, a new modified version of LPA is proposed to improve the stability and accuracy of the LPA by defining two concepts-nodes and link strength based on semi-local similarity-,while preserving its simplicity. In the proposed method a new initial node selection strategy, namely the tiebreak strategy, updating order and rule update are presented to solve the random behavior problem of original LPA. The proposed algorithm is evaluated on artificial and real networks. The experiments show that the proposed algorithm is close to linear time complexity with better accuracy than the original LPA and other compared methods. Furthermore, the proposed algorithm has the robustness and stability advantages while the original LPA does not have these features.     

基于相对残差的LDPC码动态调度译码算法

针对低密度奇偶校验码的动态调度译码算法中存在的震荡现象和贪婪特性问题,在基于变量节点消息残差置信传播算法的基础上,提出一种基于相对残差调度的置信传播算法。对变量节点进行分组,以变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作为参考,优先更新相对残差值最大的节点,加快译码收敛速度。对于译码过程中震荡的变量节点,对其更新前后的后验LLR(log likelihood ratio)消息值做加权平均处理,提高震荡节点的可靠度。在算法迭代的过程中对变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作衰减处理,缓解译码算法的贪婪特性。仿真结果表明：与VC-RBP算法相比,在误比特率为10-5时所提算法译码性能可以获得0.3～0.4 dB的增益,同时拥有更快的收敛速度。