基于先验概率的性能降级链路推断方法

研究基于布尔网络断层扫描技术辨识网络中性能出现严重降级的链路。将辨识问题归结为最大概率解释问题,提出一种利用链路状态先验概率分布的推断性能严重降级链路的方法。通过计算每种候选链路指派的后验概率,从中选取具有最大概率的指派作为推断结果。理论分析证明了该方法的可行性,仿真实验验证了该方法的有效性和准确性。     

基于先验概率的数据约简方法

探讨了决策规则的数据约简问题,对条件属性与决策属性在决策表中的概率关联给出了有关结论,推导出基于先验概率的决策规则冗余条件,从而获得基于先验概率的数据约简方法,并用应用实例进行了验证。     

无线传感器网络启发式失效链路推断算法

无线传感器网络的实际应用产生了对网络故障管理的迫切需求。严重报文丢失的失效链路影响无线传感器网络的性能,需加以发现并修复。受有限资源的约束,采用被动端到端测量的方法,利用网络断层扫描技术推断失效链路。通过将失效链路推断问题映射为最小集合覆盖问题,提出了一种基于启发策略的失效链路推断算法。仿真实验结果表明该算法具有可行性和有效性。     

一种IP网络拥塞链路丢包率范围推断算法

针对大规模IP网络拥塞链路丢包率范围推断算法中存在的不足,提出一种贪婪启发式拥塞链路丢包率范围推断算法.借助多时隙路径探测,避开单时隙探测对时钟同步的强依赖;通过学习各链路拥塞先验概率,借助贝叶斯最大后验定位拥塞链路;提出聚类拥塞链路相关、性能相近路径集合的策略,通过对聚类路径集合中性能相似系数求解,循环推断拥塞链路丢包率范围.实验验证了本文提出算法的准确性及鲁棒性.     

基于网络断层扫描的传感器网络链路丢包研究

文中提出了一种基于网络断层扫描的无线传感器网络链路丢包率测量方法,通过边界节点的丢包率来估计传感器内部链路丢包的情况。根据无线传感器网络数据聚合的特点,提出了网络逻辑拓扑和链路报文丢包模型,在将链路报文丢失率推测问题形式化为MLE问题的基础上,用引入修正因子的μ的EM算法来推测链路报文丢失率。NS2仿真结果证明,μ-EM算法推测的链路报文丢失率与预设值更加接近,特别是在大规模网络中μ-EM算法在精确度和有效性方面均明显优于EM算法。     

VANET中一种链路稳定度的计算方法

在车用自组织网络VANET中,由于移动节点运动速度快且移动受道路拓扑约束等影响,导致链路容易断裂。路由选择是实现VANET的关键技术之一,没有高效的路由选择算法,VANET就无法工作,链路稳定度是衡量路由算法性能的重要因素。基于概率思想提出一种链路稳定度的计算方法来衡量链路的健壮性及可靠性。实验结果表明,所提出的链路稳定度计算方法是一种适合VANET场景的计算方法。     

基于多源NT的链路利用率推断

链路利用率是网络运行状态的重要指标.目前基于NT技术的链路性能推断一般是采用单个源节点,但多源NT具有更多优点.研究了多源NT的链路利用率估计技术;提出汇合测量方法,并证明利用此测量方法,多源NT链路利用率是可辨识的,同时给出测量子图选取的充要条件;提出采用EM算法的链路利用率的极大似然估计方法;最后通过模型仿真和网络仿真对推断方法的有效性进行了验证.     

ASON中考虑双链路失效的共享链路保护方法

针对ASON中双链路失效问题,基于相关链路失效概率(Correlated Link Failure Probability,CLFP)的方法分析传统共享链路保护的可靠性,并提出一种新的支持用户区分可靠性(Diferentiated Reliability,DiR)的共享链路保护算法:SLPDLF-DiR(Shared-Liuk Protection for Dual Link Failures with DiR).通过实验仿真,与传统的共享链路保护算法(Shared-Link Protection)进行性能比较,结果表明SLPDLF-DiR算法在满足用户区分可靠性要求的前提下,不仅能有效地提供双链路失效保护,而且能充分地利用网络资源.     

基于先验概率模型的混合水下传感器网络部署

针对水下传感器网络,结合水声通信和光通信两种通信方式的优点,设计了新的水下传感器网络结构。根据水下目标分布的先验概率模型,提出了混合水下传感器网络部署算法,实现了水下数据的高速传输和水下目标区域的高效覆盖。仿真结果表明,算法能够较好地减少网络部署的节点数目、缩短数据传输延时,减少能量损耗,延长网络寿命。     

基于信息融合的概率矩阵分解链路预测方法

作为一种典型的网络大数据,社交信息网络如微博、Tweeter等,不仅包含用户间复杂的网络结构,而且包含大量用户所发表的微博/Tweet信息.现有链路预测算法大多只利用单方面的网络拓扑信息或非拓扑信息,仍然缺乏有效融合社交信息网络中拓扑与非拓扑信息的链路预测方法.为此,从社交信息网络中用户的主题角度出发,提出一种融合主题相似信息的链路预测方法.首先基于用户文本内容抽取用户的主题表示,并定义用户间的主题相似度;然后基于用户主题相似度,构建了一种用户主题相似稀疏网络;进一步将用户主题相似网络与用户间关注/被关注网络融合在统一的概率矩阵分解框架下,通过学习获得用户的潜在特征表示和网络链路参数;最终在此概率矩阵分解框架下,基于用户的潜在特征表示和链路参数计算得到用户间的链路可能性.所提出的模型提供了一种融合多种网络信息的通用策略和学习方法.实验在包含网络结构与文本信息的4组微博与推特数据集中显示,所提出的融合概率矩阵分解链路方法相比其他链路预测方法更有效.     

基于模糊分类的MRF图像恢复方法

运用马尔科夫随机场(MRF)进行图像处理时,对图像平滑区域与边缘区域所采用的处理方法不加区别,会导致大量冗余程序且运行时间过长。针对该问题,提出基于模糊分类的MRF图像恢复方法,根据图像子块内服从不同分布的像素统计特征,对图像子块进行模糊分类,在分类基础上应用MRF进行图像恢复。对退化的二值图像进行恢复实验,结果表明,与MRF方法相比,基于模糊分类的MRF方法能减少程序运行时间,改善去噪效果。     

结合概率图模型与DNN的DDoS攻击检测方法

从传统网络到物联网,分布式拒绝服务攻击一直是网络安全的隐患。为提高分布式拒绝服务攻击的检测率,提出基于概率图模型与深度神经网络的DDoS攻击检测方案。该检测方案由数据预处理阶段和攻击检测阶段组成,在数据预处理阶段,研究了正常数据包与攻击包的区别,分别从TCP、UDP以及IP数据包包头信息提取出较高维的统计特征,根据随机森林计算的特征重要性因子,保留了前22个特征用于流量检测。22个统计特征通过概率图模型的隐马尔科夫算法进行聚类,然后将聚类结果通过检测阶段的深度神经网络对网络数据进行进一步的检测。在CICDoS数据集上进行验证性实验,结果表明,该检测方法的准确率最高可达99.35%,最低检测误报率和漏警率分别可达0.51%和0.12%。     

基于时间阈值丢包率估计的网络断层扫描技术

基于现有单播测量技术研究,提出一种改进的单播测量方法——增加时间阈值的测量法,对网络链路丢包率进行测量。该方法通过为探测包的发送方式设定阈值,即设定同一数据包对间的时间阈值与不同数据包对间的时间阈值,并通过对收集到的数据使用伪似然估计方法PMLE计算得到网络链路丢包率。实验结果表明,采用该方法可以获得更多的有效测量数据,测量结果更接近链路性能的真实情况。     

基于事件概率的无线传感器网络K覆盖算法

无线传感器网络在对目标区域进行K覆盖过程中易产生大量冗余节点,消耗网络中大量节点能量,并受外界环境因素制约。为此,提出一种基于事件概率的K覆盖算法。根据对监测目标区域节点关注程度的大小赋予不同概率值,通过节点之间信息交换和关联属性确定最小节点集和最大目标集,从而完成对目标区域节点K覆盖,优化网络资源,减少节点能量的消耗。仿真实验表明,该算法能够以较小的代价完成对目标区域节点K覆盖,延长网络生存周期,具有较好的实效性和稳定性。     

基于SVM概率建模的硬件实现优化算法

在2种基于一对一分类策略的支持向量机(SVM)多类概率建模算法中,Pairwise Coupling概率建模算法不适合FPGA硬件实现,而投票概率建模算法分类性能较差。为此,提出一种基于Sigmoid函数的SVM概率建模的硬件实现优化算法,该算法基于合并计算及Log-add计算方法。理论分析结果表明,该算法可避免复杂的迭代计算和大量指数计算,减少运算量,并易于FPGA硬件实现。     

基于FPGA的AFDX虚拟链路层实现方法

航空电子全双工交换式以太网(AFDX)为航空电子设备之间的数据交换提供电气和协议标准.在研究AFDX虚拟链路层协议的基础上,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的AFDX虚拟链路层软件设计框架,给出基于FPGA的AFDX虚拟链路层发送模块和接收模块的设计与软件实现,应用结果表明,该设计框架可促进AFDX端系统的研发.     

基于先验知识的自适应多叉树防碰撞算法

为提高无线射频识别(RFID)系统快速识别大量标签的能力,提出一种基于先验知识的自适应多叉树防碰撞算法。利用标签访问的规律性和标签分布的随机性,在不同的搜索深度,根据已有的先验知识和碰撞比特信息估计待识别的标签数量,从而动态地自适应选择搜索叉树。通过有效减少碰撞和空闲时隙数,大幅提高读写器搜索和识别标签的能力。理论分析与仿真实验结果表明,该算法能克服传统自适应多叉树防碰撞算法的缺点,合理选择初始搜索叉树,尤其在待识别标签数量较多的场合,可有效提高RFID系统的吞吐率。     

基于改进PSO算法的WSN覆盖优化方法

提出基于概率测量模型的改进粒子群优化方法,以网络有效覆盖率为优化目标,通过改进粒子群算法实现无线传感器网络的覆盖控制。分析传感半径以及离散化栅格点数对覆盖性能的影响。仿真实验表明,利用改进粒子群优化方法的有效覆盖率达到88.22%,证明了该方法的有效性。