基于SVAC感兴趣区域的码率控制算法

支持感兴趣区域编码是SVAC标准的重要特性,感兴趣区域编码可以提高图像处理效率并能大大降低码率,但是码率依然会随编码帧的复杂度而波动,导致传输信道利用率较低。SVAC标准目前并没有推荐的码率控制算法。本文提出了一种基于SVAC感兴趣区域的码率控制算法：通过计算图像复杂度信息,对感兴趣区域与背景进行比特数分配,并将比特数优先分配给感兴趣区域;设计虚拟缓存器,通过计算缓存器的占有率实时调整每个编码帧感兴趣区域及背景的量化参数。实验结果表明,该算法将视频编码输出码率稳定在传输信道带宽内,提高了信道的利用率,并且保证了感兴趣区域具有平滑优质的图像质量。     

基于PIT相似性的VANET混合协同缓存策略

针对车载自组织网络存在内容重复传输和访问时延长的问题,设计一种基于待处理请求表(PIT)相似性的混合协同缓存策略。依据中心节点PIT相似度,给出自适应构建缓存社区的方法。采用虚拟分布式哈希表实现相似区域的缓存调度,并在区域外采用下游节点保留副本策略实现混合协同。实验结果表明,与ICN经典缓存算法相比,该策略能够以较低的通信开销和存储代价,降低网络负载和节点缓存操作频度,提高缓存利用率。     

内容中心网络中基于节点相似度的协作缓存算法

针对内容中心网络中ALWAYS缓存策略节点存储空间利用率低、内容访问时延大、整体网络缓存性能低下的问题,提出了一种依据节点相似度的协作缓存算法。该算法优先将兴趣包转发至最相似节点,增大相关请求的就近响应概率;同时保证在缓存决策中的同一副本在协作节点间不重复存储,在降低冗余的同时增加了缓存多样性。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在减少路由跳数和请求时延的同时提高了缓存命中率。     

缓存侧信道攻击与防御

近年来，随着信息技术的发展，信息系统中的缓存侧信道攻击层出不穷.从最早利用缓存计时分析推测密钥的想法提出至今，缓存侧信道攻击已经历了10余年的发展和演进.研究中梳理了信息系统中缓存侧信道攻击风险，并对缓存侧信道攻击的攻击场景、实现层次、攻击目标和攻击原理进行了总结．系统分析了针对缓存侧信道攻击的防御技术，从缓存侧信道攻击防御的不同阶段出发，分析了攻击检测和防御实施2部分研究工作，并基于不同防御原理对防御方法进行分类和分析.最后，总结并讨论了互联网生态体系下缓存侧信道攻击与防御的研究热点，指出缓存侧信道攻击与防御未来的研究方向，为想要在这一领域开始研究工作的研究者提供参考.     

基于自适应熵估计遗传算法的高级在轨系统虚拟信道调度

针对空间数据业务的多类型、大容量等特点,基于AOS(advanced orbiting system)虚拟信道复用技术,分析了AOS虚拟信道调度的多约束问题,建立了AOS虚拟信道调度模型,提出了一种基于自适应熵估计遗传算法(AEEGA)的AOS虚拟信道调度算法.该算法能够根据种群熵和个体适应度自适应调整交叉概率与变异概率,并设计了基于各进化算子的虚拟信道调度流程.实验结果表明,该算法能保证高优先级虚拟信道较低的包剩余量、丢包率和延时,并可保持较好的公平性,比自适应遗传算法的全局搜索能力更强,比动态优先级调度算法的总体满意度更高.     

基于复杂网络的绿色CDN社团结构划分

目前对内容分发网络的能耗问题都集中在请求重定向、缓存内容调度及链路能耗控制方面,缓存服务器没有有效的部署机制,造成资源分配不均衡、服务器利用率低、网络能效及服务质量低的问题。为此,提出一种在内容分发网络中基于复杂网络节点性质合理部署缓存服务器的算法。对网络进行社团结构划分,选取初始凝聚社团进行节点收缩,针对收缩后的节点根据相似度函数迭代地进行社团扩张,通过设定阈值形成社团,进而部署缓存服务器,以达到网络负载均衡,降低缓存服务器闲时的资源浪费,提高缓存服务器的利用率。实验结果表明,与谱平均法和GN算法等相比,该算法具有较低的复杂度和较好的划分细粒度。     

一种基于日志挖掘的自适应缓存调度优化算法

针对目前缓存很大程度上只能由程序员根据经验没置，分析了．Net的缓存调度的机制并利用Web日志挖掘技术，提出了“缓存性价比”概念，并据此设计实现了一种自适应的缓存调度优化算法，即SCCOA（self-adaptive cache schedule optimization algorithm）。该算法综合考虑了生成时间、占用空间、并发请求和局部、全局最优情况，能自适应地决定缓存调度，极大地提高Web站点整体性能。     

基于补丁算法的流媒体代理缓存的研究与实现

对流媒体代理缓存和流调度技术进行了分析与研究，结合代理缓存和补丁算法的优点，设计与实现了一种基于补丁算法的流媒体代理缓存的高效方法。分析和实验研究表明，该方法能进一步减少对骨干网络带宽资源和原始服务器的磁盘I/O资源的占用，提高用户访问请求的响应速度。     

结合决策树和AdaBoost的缓存侧信道攻击检测

缓存侧信道攻击严重威胁各类系统的安全,对攻击进行检测可以有效阻断攻击。为此,提出了一种基于决策树和AdaBoost的AD检测模型,通过匹配系统硬件事件信息特征,快速有效地识别缓存侧信道攻击。首先,分析缓存侧信道攻击特点,提取攻击硬件事件特征模式。其次,利用决策树的快速响应能力,同时结合AdaBoost对数据样本进行加权迭代,对采集的不同负载下的特征数据进行模型训练,优化检测模型在不同负载时的整体检测精度。实验结果表明,该模型在不同系统负载条件下的检测精度均不低于98.8%,能够快速准确地检测出缓存侧信道攻击。     

一种Tracker引导的缓存调度方法

为优化流媒体视频点播系统中客户端对数据的缓存调度,使整个系统的播放质量与资源利用率趋向最优,提出一种Tracker引导的缓存调度方法,Tracker收集缓存服务器的负载信息和网络中的数据请求信息,采用基于流行度的预测方法推测下一阶段网络中需要的副本数,以此为根据对客户端缓存建议请求予以响应.客户端以Tracker的建议和自身在邻域网络内感知到的副本数为依据,使用兼顾全局和局部利益的决策算法进行视频数据的缓存操作.模拟结果表明,Tracker引导的缓存调度方法能够有效的保证网络中客户端节点的播放质量,并在一定程度上降低缓存服务器的负担,使整个系统的缓存调度趋向最优.     

一种新型混合算法在混流装配调度中的应用

针对含有缓冲区的混流装配中同时存在的生产成本和库存成本问题,提出了一种基于遗传算法和差分进化算法的混合框架,并将其用于混流装配调度的实际问题中。通过融合遗传算法有效处理离散变量及差分进化算法有效处理连续变量的优点,在综合考虑降低生产成本和缓冲区库存的同时,兼顾了每个型号产品生产的顺序及数量。计算机仿真结果表明,与传统算法相比,该算法在混流装配调度上具有收敛速度快、优化能力强、算法可靠等优势。该混合算法可以显著改善多参数、高度非线性问题的优化结果,提高计算效率。     

考虑堆场缓冲区容量的ASC与AGV集成调度

为提高自动化集装箱码头作业效率,针对卸船过程中自动化堆垛起重机(Automated Stacking Crane,ASC)与自动化导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)的集成调度问题,考虑缓冲区容量约束,以最小化总任务完成时间和总任务延迟时间为目标,建立带时间窗的混合整数规划模型,确定任务与缓冲位的分配关系,优化ASC的作业顺序。对比实验分析表明,在大规模算例上,遗传算法的目标函数值逐渐优于分支定界法,且遗传算法能在有限时间求出理想解,验证模型和算法的有效性。灵敏度实验分析表明,ASC作业时间的增加对总任务延迟时间有显著影响,总任务延迟时间的快速增加引起目标函数值的快速增加。     

面向多应用环境RAID系统的智能预取和缓存调度

本文分析了RAID系统的多应用环境数据请求的存储模式的特点，提出了能根据应用环境的不同而自动改变预取策略的智能预取算法以及缓存调度算法。实践证明，本算法使得RAID系统的预取和缓存调度摆脱了盲目性，保证了预取策略和缓存调度的最优性。     

几类强弱缓冲算子的构造方法及其内在联系

基于最基本的缓冲算子x(k)d=∑ni=kωix(i)/∑ni=kωi变形,获得了几类范围大大拓宽的实用缓冲算子的构造方法,并揭示了这几类缓冲算子的内在联系.同时揭示了强化缓冲与弱化缓冲的对应关系,即指数γ由正到0,由0到负的变化,导致缓冲算子由弱(强)化到不变化,由不变化到强(弱)化的过程,揭示了由量变到质变的过程.研究表明,现有的大量缓冲算子都是所构造的缓冲算子的特例,此外还包括许多与常见文献中类型迥然不同的新算子.     

带有缓存区的集装箱码头AGV和场桥的联合调度

为提高自动化集装箱港口设备AGV（Automated Guided Vehicle）和堆场场桥的工作效率,减少它们之间衔接作业的相互等待时间,建立了带有缓存区设置的集装箱码头AGV和堆场场桥的联合调度模型。利用遗传算法进行算例求解,得到相应的调度方案和以场桥的作业延迟时间、AGV的总行驶时间及场桥等待AGV时间之和最小为目标的完工时间。再针对不同的缓存区容量的设置进行调度方案完工时间的结果比较。实验结果表明,缓存的设置可以有效减少AGV和堆场场桥衔接作业中相互等待的时间,而缓存区容量在一定范围内对于完成作业时间有较大影响。     

基于缓存补偿的视频码率自适应算法

针对基于超文本传输协议（HTTP）的动态自适应流（DASH）码率自适应算法未能充分利用视频缓存以及平均码率偏低的问题,提出一种DASH标准的基于缓存补偿的码率自适应切换（BASBC）算法。首先,根据最近下载分片的下载速率分析带宽波动程度并得到预估带宽;其次,依据预估带宽和当前码率等级在缓存区设置码率上切阈值和码率下切阈值,并利用动态上切阈值控制码率向上切换,消耗缓存时长,而利用动态下切阈值控制码率向下逐级切换,累积缓存时长,从而在缓存区形成累积-消耗的缓存状态循环。BASBC算法在视频播放平均码率上高于动态自适应的HTTP流码率渐进切换（DASBS）算法,有效提高了带宽利用率;虽然所提算法的平均码率稍低于基于DASH标准的码率平滑切换（RSS）算法,但所提算法的码率切换更为平滑,整体切换稳定性表现更优。实验结果表明,所提算法在动态网络环境中具有高带宽利用、切换平滑且稳定的良好表现,能够有效提高用户的体验质量（QoE）。     

自动化码头考虑缓冲区的设备协调调度优化

为研究自动化码头缓冲区的设置对装卸设备作业协调性的影响,针对“双小车岸桥+AGV+缓冲支架+自动化轨道吊”的装卸工艺,利用缓冲有限的柔性流水车间调度理论建立集成调度优化模型,设计了以NEH启发式算法产生初始解的遗传算法对模型进行求解,得出相应的设备调度优化方案与完工时间,并通过对比遗传算法与粒子群算法的运算结果验证了提出的模型与算法的有效性,进而分析了不同缓存区容量对完工时间以及设备使用率的影响。结果表明,设置缓冲区能有效提高不同设备之间的作业协调性,显著减少AGV的使用数量与作业完工时间。     

基于自相似流量的一种新的队列管理算法

鉴于网络流量的自相似特性,结合应对该特性可采用的两种主要措施,提出了一种应对该特性的一种新的队列管理算法。算法包括两部分,一是缓冲区管理算法,另一是队列调度算法。新算法在缓冲区管理上采用了一种“伪扩充”缓冲区的方法。“伪扩充”维持缓冲区总空间的不变的情况下,按照策略增加一个用于处理自相似突发流量的队列。针对“扩充”后的缓冲区,采用基于静态优先级和轮询的队列调度算法。从理论上分析了,两部分的结合产生的新的队列管理算法在应对自相似突发流量中的有用性。     

LTE下行基于QoS的混合业务调度算法

针对现有调度算法不能同时满足多用户多业务的性能需求等问题,提出了一种新的基于服务质量（QoS）的长期演进（LTE）项目下行调度算法。该算法改进了修正的最大加权时延优先（M—LWDF）算法的延时分式,用信道质量指示（CQI）值直接替代用户的瞬时速率,降低了计算复杂度。此外,兼顾了确保比特率（GBR）和QoS等级标识符（QCI）等QoS参数。仿真结果表明,该算法在保证小区的频谱效率的前提下,降低了实时业务的延时,提高了非实时业务的吞吐量,对LTE下行链路是一个很好的选择。     

多通道并行传输中接收缓存阻塞的缓解方法

针对多通道并行传输中的接收缓存阻塞问题,分析了引起接收缓存阻塞的原因,提出一种改进的缓解接收缓存阻塞的数据包调度方法,综合考虑通道的带宽、时延和丢包率,引入通道质量的评价函数,优化多通道之间的数据包调度,选择质量最好的通道进行传输,减少由于通道特性不同造成的接收端数据包乱序;提出一种改进的数据包重传策略,基于时延和丢包率选择能使数据包最快到达接收端的通道进行重传;提出一种根据通道的带宽-延迟积估算所需接收缓存大小的方法。仿真实验表明,所提出的调度方法和重传策略能够有效地减轻接收缓存阻塞,与CMT-SCTP相比具有更优的性能,所提出的缓存大小的估算方法也能够准确估算所需接收缓存的大小。