软件定义网络中利用IMKVS结合NFV的分布式网络负载均衡策略

社交网络和其他云应用程序应该能对从数据中心发出的请求作出快速响应,实现这种请求的技术之一是内存中的键值存储（IMKVS）,它是一种缓存机制,目的是为了提高整体用户体验。一般地,IMKVS系统使用一致性哈希来决定在哪存储目标,一致性哈希使用起来方法简单,但可能引起网络负载的不平衡。为了提高IMKVS的缓存性能,提出一种软件定义网络中利用IMKVS结合NFV的分布式网络负载均衡策略。该策略包含两个阶段,第一阶段设计通用的SDN负载平衡器的模块,以运行不同的负载平衡算法;第二阶段是基于IMKVS的专业化缓存,可以实现通信管理和数据复制。仿真结果表明,相比于一致性哈希,缓存服务器上的负载可改善24%,网络上的负载可改善7%,策略能够使资源利用更合理,获得更好的用户体验。     

A progressive deployment strategy for cooperative adaptive cruise control to improve traffic dynamics

Cooperative adaptive cruise control(CACC)vehicles are intelligent vehicles that use vehicular ad hoc networks(VANETs)to share trafc information in real time.Previous studies have shown that CACC could have an impact on increasing highway capacities at high market penetration.Since reaching a high CACC market penetration level is not occurring in the near future,this study presents a progressive deployment approach that demonstrates to have a great potential of reducing trafc congestions at low CACC penetration levels.Using a previously developed microscopic trafc simulation model of a freeway with an on-ramp—created to induce perturbations and trigger stop-and-go trafc,the CACC system s efect on the trafc performance is studied.The results show signifcance and indicate the potential of CACC systems to improve trafc characteristics which can be used to reduce trafc congestion.The study shows that the impact of CACC is positive and not only limited to a high market penetration.By giving CACC vehicles priority access to high-occupancy vehicle(HOV)lanes,the highway capacity could be signifcantly improved with a CACC penetration as low as 20%.     

关于市政道路施工走精细化施工路线的必要性分析

通过分析城市道路中一些常见弊病、道路的维修和保养、整个城市的交通安全和道路交通功能造成的危害,提出了市政道路走精细化施工的必要性和一些相关策略。在市政道路检查中,一定要找出细节方面存在的问题,以更好地实现道路交通功能。此外,还应提高道路养护、维修的能力,细化市政道路施工过程中的基础,从而更好地保证道路的使用效果。     

高速网络流量测量方法

高速网络流量测量是目前实施实时准确地监测、管理和控制网络的基础.基于网络流量测量的应用,将网络流量测量分为抽样方法和数据流方法.从不同的层次,将抽样方法分为分组抽样和流抽样,分别介绍了两类抽样方法;从测度角度介绍了数据流方法.详细介绍了高速网络流量测量的常用数据结构,以及抽样、数据流方法在高速网络流量测量中的应用,比较了各种方法的优劣.概述了高速网络流量测量技术的研究进展.最后,就现有的网络流量测量方法的不足,对网络流量测量的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论.     

城市环境中交通信号灯准确识别与状态估计

根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置. 将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr 空间, 分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域, 利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置. 用Gabor 小波和2 维独立分量分析提取感兴趣区域的特征, 送入最近邻分类器分类信号灯的类型. 用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型, 并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态. 实验结果表明, 该算法能可靠、准确地识别出信号灯, 并有效地估计出信号灯的状态.     

一种基于图像匹配的地面交通标志实时识别方法

地面交通标志检测识别是智能驾驶领域的一个研究方向,实时性、准确率是该研究的重点。图像匹配的方法是常用的模式识别方法。文中介绍了一种结合先验知识和图像匹配的地面交通标志检测识别方法。算法包括两部分:预处理和检测识别。预处理阶段包括图像压缩、感兴趣区域提取、形态学处理、中值滤波和逆透视等步骤,实现图像降噪和正畸,为检测识别做准备。检测识别阶段包括轮廓提取、面积过滤、图像匹配等步骤,目的是判断待测图像是否含有地面交通标志及其种类。实验证明,该算法实时性好、鲁棒性强、准确率高。     

基于样本缩减的支持向量机在流分类中的应用

网络流量分类对提高网络服务质量有着非常重要的作用.基于机器学习的网络流量分类中,海量的样本为训练带来了效率瓶颈.论文介绍了SVM算法原理,建立基于改进类别质心的样本缩减策略,并进行实验验证.结果表明,利用缩减样本的SVM训练时间仅为在原样本下训练时间的2％,且分类精度基本不变,证明了样本缩减策略的可行性和有效性.     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型（PSO-LSSVM）．首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型．仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律．     

物联网在智能交通领域的应用

介绍了我国的交通现状:随着家用汽车数量急剧增加,城市交通拥堵现象尤为突出,城市交通管理效率低下。物联网技术的到来为智能交通的发展带来了新的动力。列举了国外先进的智能交通技术及其发展状况,分析了我国发展智能交通的应用领域,得出了发展智能交通的瓶颈所在,探讨了我国智能交通的发展与展望。     

基于通信流量特征的隐秘P2P僵尸网络检测

针对目前基于网络的P2P僵尸网络检测中特征建模不完善、不深入的问题, 以及僵尸网络中通信具有隐蔽性的特点, 提出一种对通信流量特征进行聚类分析的检测方法。分析P2P僵尸网络在潜伏阶段的通信流量统计特征, 使用结合主成分分析法和X-means聚类算法的两阶段聚类方法对特征数据集进行聚类分析, 进而达到检测P2P僵尸网络的目的。实验结果表明, 该方法具有较高的检测率和较好的识别准确性, 并保证了较快的执行效率。