基于节点重要度的路由选择与频谱分配算法

在频谱一致性和频谱连续性的约束条件下,弹性光网络运行一段时间后,网络频谱会出现大量碎片的问题。针对碎片以及业务在各节点间分配不均衡的问题,提出了一种基于节点重要度的路由选择与频谱分配算法NIRSA（Route Selection and Spectrum Allocation algorithm based on Node Importance）。该算法针对路由选择问题,考虑业务的类型与大小,找出网络中的关键节点,使得业务分配达到均衡。在频谱分配方面,算法考虑到网络链路上频谱资源的分布情况,结合每个业务所需的频隙数,可以尽可能地减少频谱碎片。在NSFNET和USNET两个不同规模的网络拓扑环境下,对所提算法进行了仿真实验。仿真结果显示,所提出的NIRSA算法既可以有效地降低业务阻塞率,又能提高网络的频谱利用率,实现网络性能提升。     

节点与链路协同映射的生存性虚拟光网络映射算法

针对弹性光网络中单链路故障问题,提出一种基于匈牙利算法求解链路映射方案的节点与链路协同映射保护算法CMST-HA。将虚拟网络请求的节点与链路分别划分为主动类型与被动类型,把主动类型节点映射至邻接链路频谱资源丰富且邻接节点计算资源充足的物理节点上,在主动链路时使用匈牙利算法求解出最小映射开销方案并完成映射,确定被动节点的映射位置,利用KSP算法为被动链路选择映射路径,在此基础上为虚拟网络请求的最小生成树链路提供备份路径。仿真结果表明,与RVNM、CMST算法相比,CMST-HA算法不仅能够降低虚拟网络请求阻塞率,而且可增加物理网络收益。     

面向物联网的能耗感知虚拟网络映射算法

物联网中传感器节点间规模庞大的数据交互使得能耗过大问题日趋严重,传统能耗感知算法无法适用于节点能耗不均的物联网环境。针对该问题,重新构建基于无线传感器网络的能耗模型,在考虑节点异构性和链路时效性的同时保证能耗最小。在此基础上,提出一种改进的能耗感知虚拟网络映射算法,在节点映射阶段,基于最接近剩余容量原则将虚拟节点映射至同类型且能耗最小的物理节点上,并为不同时延下的链路分配合适的资源。仿真结果表明,相比EA-VNE、EA-VNEH算法,该算法通过资源整合的方式,可以提高底层资源利用率,降低虚拟网络映射能耗,且随着引入参数的增加,能够实现更细粒度的资源分配。     

基于压缩感知的异构网络数据动态重构算法

针对异构网络数据资源存在节点及链路均衡度过低且数据重构资源分配路径误差较大的问题,设计一种基于节点拓扑感知的异构网络数据动态重构算法。利用模糊核聚类算法将数据样本集映射至高维空间内,聚类目标数据,根据节点在网络中对应的坐标构建异构网络拓扑模型及数据权矩阵模型;设置路由器物理链路通信图,根据链路带宽约束优化数据重构资源的分配路径,将节点核心区数据重构,并分配至聚类节点来感知数据的动态变化,为每一个核心聚类节点拓扑感知一个路由器数据的动态变化,来实现全局的数据动态重构,至此完成基于节点拓扑感知的异构网络数据动态重构算法的设计。设计仿真实验,测试算法的节点均衡度与链路均衡度。实验结果表明,设计的算法的节点均衡度为0.93,链路均衡度为0.90,均高于对比方法,因此可以得出,该算法的资源均衡度更好。     

多重链路时延优化动态可用带宽分配算法

为了优化多重链路多业务环境下的时延,首先分析了带宽分配及链路中数据传输时延计算方法,提出一种时延优化的动态可用带宽分配算法(DODBA)。该算法基于不同优先级业务的时延比较实现了剩余可用带宽的重新分配。仿真实验证明了DODBA的有效性,能控制各链路不同业务的时延,并提高了系统带宽资源的利用率。DODBA可用于解决大型宽带网络接入控制中的实际问题。     

基于时间预测的多跳频谱切换算法研究

针对集中控制认知无线网络,在考虑频谱异构特性的同时,为保证频谱切换业务的服务质量,提出了一种多跳频谱切换算法。通过建立用户移动模型来预测分配信道的可使用时间;设计出路径中不同类型节点的路由处理方法;认知基站根据预测最短路径时间和路由请求包中的时间戳来选择最优路径。仿真结果表明,提出的多跳频谱切换算法能够大大降低切换阻塞概率,提高信道利用率;用户移动对信道可使用时间有着显著的影响。     

基于多链路故障的网络切片生存性算法

为了保证当底层网络的多条物理链路发生故障时用户业务能够不间断,提出一种基于多链路故障的网络切片生存性算法。通过区分切片上承载的业务类型,当高可靠低延迟切片请求到达后,将物理节点按节点重要度排序后进行映射,再对故障链路采用多备份路径算法,选取带宽资源消耗最少的路径依次对故障链路进行重映射,当高带宽切片请求到达后,采用广度优先搜索的节点映射算法,再通过多备份路径对故障链路进行恢复。仿真结果表明,该算法能够提高切片平均映射成功率、长期平均收益开销比、物理链路利用率和故障恢复率,缩短平均故障恢复时延。     

避免干扰的低能耗无线传感器网络动态频谱分配算法

将动态频谱感知与无线传感器网络相结合,提出一种频谱分配算法,它能在避免对授权用户产生干扰的同时,根据一定的分配规则,提高传输可靠性及频谱利用率.通过仿真证明,该算法可减少网络节点在传输过程中发生频谱切换的概率,从而降低了节点能耗;同时数据包成功传送到接收端的比例也比同类算法有所提高.     

多优先级的卫星网络信道分配算法

为了解决终端接入卫星网络的信道分配问题,充分利用卫星网络有限的信道资源,在分析终端级别和业务级别多样性的基础上,加入优先级标识,建立多终端和多业务优先级模型,分析接入满意度与接入阻塞率、链路带宽和链路总时延的关系,建立接入满意度模型,提出信道竞争机制和带宽压缩机制,进而提出基于多终端和多业务优先级的信道分配算法。仿真结果表明,相比传统算法,该算法可以根据不同终端和不同业务级别分配卫星网络的信道资源,提高接入满意度,进而提高信道利用率。     

无线Mesh网中QoS流量均衡策略研究

由于现有的无线Mesh网路由研究多寻求当前时刻的最优路径,缺少流量均衡机制,影响了网络资源的使用效益。针对这一问题,提出基于QoS的流量均衡策略。通过研究蚁群算法,重新定义启发信息和信息素更新规则,将节点和链路负载加入到路径选择的权衡因素中;同时,考虑到Mesh节点到骨干网的通信,提出针对网关节点的流量均衡机制。改进算法以业务QoS要求作为约束条件,使路径规划倾向于负载度低的链路和节点,为后续业务的路由选择提供良好的网络环境。实验结果表明,随着数据量的增多,该算法始终可以保证业务QoS,实现了严格的QoS约束,并且能有效提高链路利用率,在路由质量方面优于中心节点法和改进信息素法。     

基于业务类型的网络切片可靠性映射算法

网络切片是5G网络的基础架构技术,为在多个切片共享同一底层网络资源的同时保证切片的可靠性,提出一种区分业务类型的网络切片可靠性映射算法,解决底层网络链路故障、网络切片可靠性与资源利用率相互矛盾的问题。通过区分切片承载业务类型,对高可靠低时延切片请求的链路提前构建备份路径,并采用基于最大生成树链路的备份资源共享保护方法,对高带宽切片请求则采用基于链路可靠性的重映射算法恢复故障链路。仿真结果验证了该算法的有效性,与SVNE1+1和DPS-VNRA算法相比,其在切片成功运行率、长期收益开销比、物理链路利用率和故障恢复率方面均具有优势。     

车联网D2D通信中最大化频谱资源利用率分配算法

无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法.该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehi-cle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率.首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解.仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题.     

一种最小化最大带宽利用率的TE路由算法

随着网络中流量的迅速增长，流量工程对于减小拥塞、提高网络资源的使用效率、满足业务的QoS要求，正在起着越来越重要的作用．提出了一种对Dijkstra算法进行改进的最小化最大带宽利用率TE路由算法．该算法在搜寻路径的过程中，将原来Dijkstra算法中的以路径代价最小为目标，更改为以最小化最大带宽利用率为目标．仿真证明，算法在一定程度上达到了均衡负载分布的作用．     

基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法

为解决现有的虚拟网络映射算法忽略网络本身属性,仅按照请求到达的顺序分配资源而导致物理资源利用率低的问题,利用时间窗模型,提出了基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法。在第一次排序中,粗化虚拟网络请求的同时根据业务类型、属性参数计算请求优先级,初步确定窗口中虚拟网络映射顺序;在第二次排序中,综合考虑链路带宽资源需求和节点途径跳数,通过链路权重来确定优先级,计算最佳映射路径。仿真结果表明,该算法降低了虚拟网络请求的平均等待时间,提高了请求接受率及收益开销比。     

基于网络资源流量的链路预测方法

在复杂网络中,现有基于结构相似性的链路预测方法较少考虑全局和局部拓扑信息之间平衡性、准确度和复杂度之间平衡性以及网络资源动态流动的问题。将网络资源流量作为相似性判断依据,提出一种准局部链路预测方法。根据网络中节点重要性的不同来为它们分配对应的资源,以保证资源分配的合理性。针对网络资源提出一种动态流动机制,将节点对双向流动的资源之和作为相似程度的量化指标。引入节点对之间中间路径节点的概念,分析中间路径节点在资源流动过程中的稀释作用。在此基础上,计算初始资源量和稀释作用量从而得到网络资源流量方法的性能评估指标值。在Jazz、NS等11个真实世界的网络中进行实验,对比该方法与CN、Salton等常见基准方法在准确度和鲁棒性方面的性能表现,结果表明,所提方法能够充分利用准局部信息,既能考虑资源流动性又能解决平衡性问题,可有效提高链路预测性能。     

一种基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法

设备直连（Device-to-device,D2D）通信用户通过复用蜂窝用户的频谱资源可提高频谱利用率和系统的整体通信容量,但复用蜂窝网络频谱资源会带来严重的干扰,影响整体通信质量。针对干扰问题,本文通过建立通信系统模型,研究系统的线性规划问题以及相应的最佳资源分配算法。考虑到最佳算法复杂度较高,本文提出一种启发式算法来分配通信资源,通过遍历D2D对用户与蜂窝用户之间的干扰矩阵找到最小干扰值,分配复用资源给相应的蜂窝用户和D2D对用户。在蜂窝用户都分配到通信资源之后,对D2D对用户进行专用通信资源分配。仿真结果表明,该算法在降低算法复杂度的基础上显著地减小了D2D对用户对蜂窝用户的干扰,能够最大程度地增加D2D对用户的数量。     

基于SDN的高性能QoS保障低轨道卫星星间路由算法

低轨道卫星通信系统具有全球覆盖性、移动性、可扩展性等优势,在提供全球互联网服务、灾难应急处理等方面发挥重要作用,但由于星上有限的存储和计算资源,传统路由算法不适用于低轨道卫星通信网络。结合软件定义网络架构,提出一种支持服务质量（QoS）的高性能低轨道卫星星间路由算法。根据剩余链路持续时间定义星间链路生存时间,确定每条星间链路的稳定度,缓解由于链路切换导致的业务路径重构问题。基于高轨道卫星得到的星间链路的流量状态,定义链路负载矩阵,给出星间链路负载度函数,并利用标签交换路径集合获得每条路径的负载度,避免节点拥塞,实现网络负载均衡。针对不同要求的业务服务类型定义权重因子矩阵,通过调整因子来减小瓶颈节点对路由算法的影响,满足多用户的QoS要求。仿真结果表明,在不同的QoS要求下,该算法在业务时延、系统吞吐量、网络负载均衡等方面均具有明显优势,且算法复杂度低,大幅节省了有限的星上存储与计算资源。