哈希算法与递归流分类算法在包分类应用中的比较

包分类是多种网络应用的关键性技术,包分类算法的性能对网络的时延和吞吐量有决定性的影响。本文通过介绍包分类应用中常用的哈希算法和递归流分类算法的原理,比较它们的性能特点和应用范围,阐述在应用中各自的优缺点。     

MANET与现有无线网络的互联研究

讨论了MANET（mobile ad hoc network）与现有无线网络的互联模式。提出了一种较为可行的组网方案，即将小规模MANET通过网关与Internet和蜂窝网络互联。同时，对网络互联的研究现状和所面临的问题进行了总结。     

适用于智能间隔棒的双集群无线传感网高效节能分簇算法

本文提出了一种双层集群的高效节能分簇算法,利用K-均值聚类算法和角色成员关系模型,将传感节点分为主、子集群并分别进行簇头选择,减小簇内节点的传输范围,均衡各节点能耗。仿真基于MATLAB实现,在网络生命周期和通信数据流量等方面与其他分簇算法进行了性能对比。结果表明,本文提出的算法使能耗负载均匀分布于各节点,实现了能源负载平衡,最终提升传感网络的整体寿命。     

利用Marquardt算法进行两颗卫星的AGPS定位

为了在弱信号情况下更有效地实现定位,对辅助全球定位系统（AGPS）中2颗星定位算法进行了研究,采用AGPS定位系统加快卫星捕获和提供辅助数据. 利用Marquardt算法进行位置解算,加入了步长因子,根据目标函数的变化情况自适应调整步长,解决了Gauss Newton算法对病态方程组解算误差较大的问题. 2次观测中当有2颗卫星重复出现时,平均定位偏差由703.24ｍ下降到116. 63ｍ,1颗卫星重复出现时,由108.93ｍ下降到32. 17ｍ,算法运算量增加不多.     

RTS多预约和自适应窗口调整的WLAN多优先级算法

为保护无线局域网中高优先级业务的服务质量, 提出了一种基于请求发送(RTS)多预约和竞争窗口自适应调整的多优先级信道接入算法(MRDCW). 该算法首先利用RTS多预约进行优先级区分, 减少因低优先级业务增多而给高优先级业务带来的影响, 并通过理论建模验证了其有效性;其次, 不同等级的业务在竞争窗口回退时都根据自身的信道接入状况自适应调节竞争窗口大小, 以减小高优先级业务自身之间的影响. 仿真结果表明, 该算法相对802.11e更能适应网络状况的变化,并且更好地保护了高优先级业务的吞吐量.     

一种最小竞争窗口自适应调整的802.11退避算法

该文在对原有的IEEE 802.11 DCF研究的基础上,提出了一种基于最小竞争窗口自适应调整的退避算法(Minimum Contention Window Self-adaptive Adjusting, MCWSA)。该算法的思想是每个站点根据网络中当前的时隙利用率和理论上最优时隙利用率进行比较,周期性动态调整自身的最小竞争窗口,以适应不同的网络拥塞状况。仿真表明,该算法提高了IEEE 802.11局域网在拥塞情况下的性能,在饱和吞吐量和时延上都有不同程度的改善。     

MPLS宽带网络技术讲座 第2讲 标签分发协议(LDP)

标签分发是指一个标签交换路由器（LSR）向另一个LSR通告其标签 ／ 转发等价类的绑定信息。标签分发的过程实际上就是标签交换路径建立的过程。标签分发协议是MPLS的信令协议,因而在MPLS的体系结构中占有非常重要的地位。本文介绍了标签分发协议中的一些基本概念,并结合举例阐述了标签分发协议涉及到的标签操作和相应的消息处理过程。     

无线Ad hoc网络机会路由的实现与仿真

在无线自组织网络中,路由协议对网络的性能起着关键性作用。然而由于无线信道的不稳定性经常造成通信中断而需重建路由,使自组织网传统路由协议的效率大大降低。提出了一种应用于无线自组织网络的机会路由协议（WAOR）,利用无线信道的广播特性和多径传输来增强链路的可靠性。采用网络仿真器NS2的仿真结果表明,WAOR的性能优于传统的动态源路由协议（DSR）和自组织网按需平面距离矢量路由协议（AODV）。     

AdHoc多跳网络在EDCA机制下对实时音／视频业务的仿真分析

在AdHoc多跳网络中,IEEE802.11e协议采用了增强型分布信道接入机制（Enhanced Distributed Channel Access,EDCA）,用于为实时多媒体业务提供有效的QOS保证机制。本文简单介绍和对比了802.11分布式协调功能（DCF）和802.11e EDCA两种信道接入机制,并通过使用网络仿真软件OPNET,模拟了实时的视／音频业务在802.11DCF和802.11e EDCA信道接入机制下在不同网络负载下的性能并进行了仿真分析。     

基于神经网络的多窗口频谱估计方法研究

干扰温度估计是认知无线电技术中的关键问题之一.多窗口频谱估计结合奇异值分解技术提供了一种估算射频环境中干扰温度功率谱的有效途径.提出基于神经网络的多窗口频谱估计结合奇异值分解的算法,与传统算法相比,该算法提高了干扰温度估计值的可靠性和准确度,降低了计算复杂度,同时能够适应复杂电磁环境下对干扰温度的实时性估值的要求.