虚拟链路精确流模型在AFDX网络演算中的应用

航空电子全双工交换式以太网(AFDX)是针对航空电子应用从工业交换式以太网升级而来的。其中,引入的虚拟链路(VL)和流量管制机制为网络通信任务提供了确定性的保障。网络演算是AFDX中常用的VL延时上界计算工具,为AFDX网络的实时性研究提供了理论依据。但是网络演算采用了VL简单流模型,计算得到的延时上界比较悲观。将VL精确流模型应用在网络演算工具中,并展示了基于精确流模型的网络演算能够得到更紧的延时上界计算结果。     

基于统计网络演算的端到端时延上界研究

为分析融合网络端到端统计时延性能,根据最小加代数理论中的统计网络演算相关知识,提出了一种改进的统计服务曲线并应用GPS调度系统模型,然后利用网络演算理论求解串型网络节点统计时延上界。数值分析结果表明,改进的调度模型有效改善了自相关特性对时延上界所造成的影响,比未改进的模型相比统计时延上界更具有良好的紧致性,为在融合网络环境中对端到端节点延迟上界研究提供有效控制、调度和管理具有一定的参考价值。     

基于分形漏桶的长程相关业务端到端延迟上界模型

为了求解以长程相关业务作为输入的网络端到端延迟上界,提出了基于分形漏桶和GPS系统的端到端网络模型,利用网络演算理论证明了分形漏桶的引入不增加网络端到端延迟上界,建立了端到端延迟理想及其近似确定上界模型.数值结果表明,分形漏桶有效改善了长程相关特性对端到端延迟上界所造成的影响,与简单漏桶相比,基于分形漏桶的长程相关业务端到端延迟上界具有更好的紧致性.     

AFDX网络端到端时延分析方法

针对AFDX网络时延分析问题,研究应用确定性网络演算理论的端到端AFDX网络传输时延分析方法.建立AFDX网络数据传输元模型,确定数据帧网络传输的各个网络元件,分析数据帧传输路径上各网络元件的最大处理时延,累加计算获得整个网络的端到端最大时延.多路复用排队时延是主要的可变时延,也是AFDX网络时延分析的关键.针对典型的先进先出策略和静态优先级排队复用策略,基于网络演算理论,给出其最大时延计算方法.最后,对该方法进行实例分析,表明该方法能够有效计算AFDX网络最差情况下的端到端数据传输时延.     

基于网络演算的无线自组网QoS性能确定上界研究

为保证无线自组网的服务质量(QoS),需精确求解其性能确定上界.对进入无线自组网节点的数据流进行漏桶管制,节点为数据流提供基于速率-延迟(rate-latency)模型的服务保障,在已有无线自组网链路吞吐量模型的基础上利用网络演算理论推导了无线自组网节点的积压数据上界、端到端数据流的延迟上界以及端到端数据流的延迟抖动上界模型.对网格形式拓扑的无线自组网,不同数据流的仿真结果都在数值计算的上界范围之内,表明基于网络演算理论的无线自组网的QoS性能上界模型具有较好的性能.     

随机移动模型下移动自组网无序传输端到端延迟闭解分析

针对移动自组网端到端延迟在封闭形式分析方面的局限性,该文提出一种有效的针对无序传输,单副本两跳中继算法的网络延迟建模方案,并给出其严格的理论延迟上界。首先针对多种随机移动模型,证明了移动节点的相遇间隔时间可归纳为统一表达式。然后,综合分析了媒介竞争、流量竞争、排队延迟等问题,合理划分并精确求解出了各延迟关键时间段,从而构造了数据包排队服务模型。最后推导出移动自组网端到端延迟的封闭形式理论上界。仿真结果表明,该理论延迟与实验数据紧密吻合。     

AFDX网络端到端时延分析方法

针对AFDX网络时延分析问题,研究应用确定性网络演算理论的端到端AFDX网络传输时延分析方法。建立AFDX网络数据传输元模型,确定数据帧网络传输的各个网络元件,分析数据帧传输路径上各网络元件的最大处理时延,累加计算获得整个网络的端到端最大时延。多路复用排队时延是主要的可变时延,也是AFDX网络时延分析的关键。针对典型的先进先出策略和静态优先级排队复用策略,基于网络演算理论,给出其最大时延计算方法。最后,对该方法进行实例分析,表明该方法能够有效计算AFDX网络最差情况下的端到端数据传输时延。     

基于随机网络演算的LTE网络端到端时延分析

本文主要分析了基于随机网络演算的LTE网络端到端时延问题,本文首先介绍了研究背景,其次分析了随机网络演算的相关理论,最后就LTE网络端到端时延的几点问题进行了分析。     

控制网络的确定性延迟演算理论研究

控制网络的服务质量参数,尤其是数据传输的延迟界限,对控制系统的分析和设计尤为重要.网络演算技术能够确定性的建立网络服务质量参数与网络资源之间的映射关系.针对控制网络的特殊性,拓展了网络演算理论,并结合常用的拓扑结构以及调度策略推导出了控制网络服务质量研究中必需的网络演算理论.     

基于LFSN自相似流量模型的随机突发边界分析

基于线形分形稳定噪声(LFSN)的网络业务流模型可以很好地描述流量的自相似和重尾特性,对这种模型的随机突发边界进行理论推导,得出较现有文献更为普遍的结论,尤其是其随机上界更为精确,因此在随机网络演算分析中有着重要意义.同时基于对一般LFSN过程的快速模拟,设计了一种独特的实验方法,得到突发边界随机分布的估计值,验证了理论推导的正确性.