基于隐私保护的序列模式挖掘

基于隐私保护的数据挖掘是信息安全和知识发现相结合的产物.提出一种基于隐私保护的序列模式挖掘算法PP-SPM.算法以修改原始数据库中的敏感数据来降低受限序列模式的支持度为原则,首先构建SPAM序列树,根据一定的启发式规则,从中获得敏感序列,再进一步在原始数据库中找到敏感数据,对其做布尔操作,实现数据库的清洗.实验表明,该算法在完全保护隐私的情况下,对于D6C10T2.5S4I4数据集,当修改3.5%的原始数据后,其序列模式丢失率为2%.     

一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。     

光码标签交换网络边缘节点FEC的研究

构建了光码标签交换网边缘节点的结构,结合光码分复用技术提出了转发等价类(FEC)分组结构的设计方案。分组结构适合变长数据分组的传输,在核心节点能够实现对标签信息的可并行处理,提高了处理效率。在此基础上,针对开销比对网络传输性能的影响,对FEC结构中的各参量与开销比的关系进行了仿真研究;采用了固定时隙算法对数据分组进行封装,对到达率和封装时延与分组丢失率的关系进行仿真分析。     

OBS网络中一种基于蚁群探测的路由机制

光突发交换技术是最具发展潜力的光交换技术之一,而减少突发丢失是其首要问题。传统的静态路由机制不能随着网络负载的变化而更改路由,不能有效应对动态业务。为此,在研究现有动态负载平衡路由机制的基础上,提出了一种基于蚁群探测的路由机制。蚁群根据节点出度链路上的负载变化选择下一跳节点,当转发到目的节点时收集蚁群探测到的所有备选路径,然后根据备选路径中记录的链路负载选择可使丢包最小的路径,通过选择更加合理的路由,达到减少突发丢失率的目的。仿真结果表明,与其他算法相比,所提出的机制表现出比较好的性能,有效降低至少15%突发丢失率。     

多态OBS网络中基于信道整理的调度算法

多态光突发交换(POBS)网络能够有效地支持多种同步和异步业务的传输,但是其异步突发业务的丢失率较相同网络环境下的传统OBS丢失率要高。如何有效地对多态OBS中异步突发进行合理调度,是降低异步突发丢失率的关键所在。提出了一种基于信道整理的调度算法,将已经成功调度的突发重新调度到最合适的数据信道,使得信道资源得到充分的利用,从而降低了异步突发的丢失率。仿真结果表明,该算法能很好地降低多态OBS网络中异步突发的丢失率。     

非对称周期查询限定服务系统解析

本文利用嵌入马尔可夫链理论和概率母函数的方法,对局域网络中离散时间状态下,有限缓冲器的非对称周期查询限定(k=1)服务系统 ∑ N i G_i/ ∑ N i G_i/1( ∑ N i G_i)/ ∑ N i S_i(FCFS)模型进行了解析,获得了系统第i队列的查询周期、信息分组平均队长、信息分组平均延时和信息分组丢失率的数学解析表达式.计算机模拟的结果表明了仿真与理论的一致性.     

OBS网络数据信道调度算法性能比较

在光突发交换OBS（Optical Burst Switching）网络的数据信道调度算法的性能分析中，本论文以M／M／k／k模型为基础，给出了各种典型算法的理论性能模型，分别对这些算法从理论性能上进行分析与比较，介绍了LAUC、LAUC-VF和ODBR三种算法，并对ODBR进行了详细的流程说明，通过对比时间复杂度、和丢包率性能可知，ODBR算法具有类似于LAUC的低复杂度和LAUC-VF的低丢包率。     

语音业务IP化承载的设计

1IP承载网的指标 IP承载网的基本指标有4个：包丢失率、时延、时延抖动、链路峰值带宽利用率。     

OBS网络数据信道调度算法性能比较

光突发交换(OBS)网络中数据信道的调度算法是提高OBS网络性能的关键技术之一.文章给出了LAUC、LAUC-VF、BR和LAUC-VF-BS等几种数据信道调度算法的基本原理,通过仿真对这些调度算法进行了性能比较,结果表明LAUC-VF-BS算法能够更有效地降低突发丢失率,提高信道利用率,从而改善网络性能.     

基于LEACH协议的动态轮时间算法——LEACH-DRT

为延长无线传感器网络(WSN)的生存时间,针对低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议中分簇不均匀和轮时间固定的问题,提出了一种基于LEACH协议的动态轮时间(LEACH-DRT)算法。通过基站获取簇和簇内成员节点信息,根据簇内成员节点数和簇内剩余能量计算出各簇的轮时间,并由基站将时间信息发送至各簇,各簇按接收到的时间信息进行工作。同时,利用新的簇头选取机制,避免了因簇头节点能量不足导致的数据丢失和成员节点的无谓消耗。分析和仿真结果表明,改进后的算法比LEACH协议延长了约4倍的网络生存时间,数据丢失率降低了约18%,在均衡网络能量消耗和降低数据丢失率方面取得了较好的应用效果。