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本文在研究了彩信端到端流程的基础上,开发了一套基于信令的彩信端到端分析平台,分析了彩信端到端流程各阶段的损耗,并详细分析了引起各阶段损耗的原因,然后针对每种原因提出了优化方案,最终提高了彩信端到客户感知。 相似文献
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为更深入地在微观角度上研究变压器绝缘纸老化机理,利用分子动力学仿真,对不同温度下纤维素无定形区的热力学性质进行了研究。结果表明:纤维素无定形区为各向同性弹性材料,其弹性系数和各模量随着模拟温度的升高均有减小的趋势,与晶区相比,温度对其影响较大;无定形区的刚性随温度升高出现较大减弱;随着温度升高,无定形区内氢键数量减少,并且分子内氢键数目较分子间氢键数目下降快。对比晶区内的氢键数目在相同模拟温度下的极小变化,可知纤维素的老化首先是从纤维素的无定形区内分子间的氢键被破坏开始的。随模拟温度的升高,纤维素分子链运动加剧,但其末端距无明显变化。温度对纤维素无定形区的力学性质和氢键的影响从分子层次上阐明了纤维素绝缘老化实验中结晶度升高及无不定形区先行老化的微观机理。 相似文献
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证明了在服务速率恒定的情况下,一个流的最长分组在任意节点都不会遭遇队列延时,随后该结论被推广到网络中更普遍的情形.并利用该结论分析了保证速率节点构成的网络中分组的端到端延时,得到了一个严格的端到端延时上限,网络仿真实验结果验证了前面得到的结论。 相似文献
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35.
因特网拥塞控制研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
把网络拥塞控制研究分为四个结构层次:网络建模、协议改进、中间节点功能增强、试验和仿真.按照这四个层次的顺序介绍了拥塞控制研究中的重要进展,同时阐释和辨析了一些重要的概念,如网络建模中的流量模型与机理模型,连续模型、离散模型和混杂系统模型,分组丢弃与分组丢失,中间节点算法中的调度算法与队列管理算法等.最后对拥塞控制研究的整体现状和趋势做了总结和分析,并在此基础上对未来有价值的研究方向给出了一个预测. 相似文献
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AbstractFault localization is an important part in communication networks. Faults are unwanted and unavoidable in communication systems, and hence, their quick detection and localization is essential for sustaining the health of the network. This paper proposes an end-to-end approach that uses passive measurements for fault localization in communication networks. We formulate the fault localisation issue as an optimisation problem and then employ the genetic algorithm technique to solve it. Extensive simulation results show that although our algorithm needs to test only a small set of network components to localise all faults, it can infer the faulty nodes in at least 97% of cases. This simulation shows that the proposed algorithm, called genetic algorithm-based fault localisation is superior to the other approaches to localise all faults in a network. 相似文献
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网络层析技术通过端到端测量就能推测网络的内部性能,无须网络中间节点配合,因此被广泛的应用于网络测量及诊断。对基于单播的网络丢包率层析成像模型进行了详细的探讨,并针对现有的单播层析发包方式的包组相关性缺陷提出了一种改进发包方法。通过NS2的仿真,证明了改进的发包机制能更加准确的估算网络丢包率。 相似文献
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39.
With multiple microgrids (MGs) integrated into power distribution networks in a distributed manner, the penetration of renewable energy like photovoltaic (PV) power generation surges. However, the operation of power distribution networks is challenged by the issues of multiple power flow directions and voltage security. Accordingly, an efficient voltage control strategy is needed to ensure voltage security against ever-changing operating conditions, especially when the network topology information is absent or inaccurate. In this paper, we propose a novel data-driven voltage profile improvement model, denoted as system-wide composite adaptive network (SCAN), which depends on operational data instead of network topology details in the context of power distribution networks integrated with multiple MGs. Unlike existing studies that realize topology identification and decision-making optimization in sequence, the proposed end-to-end model determines the optimal voltage control decisions in one shot. More specifically, the proposed model consists of four modules, Pre-training Network and modified interior point methods with adversarial networks (Modified IPMAN) as core modules, and discriminator generative adversarial network (Dis-GAN) and Volt convolutional neural network (Volt-CNN) as ancillary modules. In particular, the generator in SCAN is trained by the core modules in sequence so as to form an end-to-end mode from data to decision. Numerical experiments based on IEEE 33-bus and 123-bus systems have validated the effectiveness and efficiency of the proposed method. 相似文献
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