基于时延Max-Min相似的多路径公平带宽分配

多路径传输可以提高网络性能,同时也使资源分配的公平性问题复杂化,单路径下能够良好工作的诸多机制无法轻易移植到多路径环境中。根据带宽分配和排队分组、排队时延的内在联系,提出了时延相似性的概念。设计了一种端到端分布式带宽分配算法,将流和传输路径两个层面的控制相分离,动态调整流的排队分组在其各传输路径上的分配,达到相似排队时延,进而实现公平带宽分配。在单瓶颈限定下证明了相似排队时延为公平带宽分配的充分条件。最后,通过两组仿真实验验证了算法的有效性。     

园区WiFi网下软定义移动通信的设计与实现

当前WiFi园区网络存在移动通信范围有限、主机地址配置受限等问题.软定义移动组网的已有研究大多集中于实现无线接入点的可编程性,其在实际部署中需要使用专用的接入点设施.以单跳有设施网络为研究目标,提出了一种园区WiFi网下软定义移动通信方案,为移动主机访问本地资源提供免配置接入和移动通信支持.其中,网络设施选择OpenFlow网络,普通接入点直接连接OpenFlow交换机.控制器负责分发包含接入位置的流表项,为移动主机提供基于名称的路由转发,并主动调整通信流的返回路径.目前已经完成系统原型开发,进行了移动通信实验,测量和分析了不同配置下的网络可用带宽和切换时延.实验结果表明,该组网模式可以实现主机的移动通信,主机网络配置和OpenFlow交换机性能对切换时延影响较小.     

面向SDN拓扑发现的LDoS攻击防御技术研究

准确获取网络拓扑是软件定义网络（Software?Defined?Network,SDN）中控制器进行有效决策的前提,而现有拓扑发现机制难以有效应对低速率拒绝服务（Low rate Denial of Service,LDoS）攻击等行为。通过理论和实验分析LDoS攻击对SDN拓扑发现造成的影响,提出了一种面向SDN拓扑发现的LDoS攻击防御机制TopoGuard。TopoGuard根据LDoS攻击的周期性特征,通过连续突发检测快速发现存在的疑似攻击场景,并基于主动链路识别策略避免攻击行为造成网络拓扑中断。最后,在OpenDaylight控制器上实现了TopoGuard。实验结果显示,TopoGuard能够有效检测和防御LDoS攻击行为,保证控制器获取全局拓扑信息的正确性。     

基于RSSI的无线传感器网络节点自身定位算法

节点自身定位是无线传感器网络的基础性问题之一.提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的节点自身定位算法.该算法利用RSSI值估算网络中所有可通信节点间距离的相对大小,得到网络中各节点位置之间的几何约束关系,并以此为约束条件,以锚节点质心和未知节点质心之间的距离最小为目标,将定位问题转化为非线性最优化问题.实验结果显示,当锚节点分布在网络边缘时,该算法可以达到较好的定位效果.     

基于模态逻辑的网络测量策略模型

当前大规模网络测量系统中不维护状态,因此也很难支持可靠的协作测量.针对这一问题提出了一种基于模态逻辑的网络测量策略模型(ML-NMPM),定义了基于模态逻辑的策略语言和执行模型. ML-NMPM将大规模分布式系统分成自治管理的对等监测域,通过策略代理维护资源状态信息形成全局状态视图,从而支持基于系统状态的协作测量.提高了测量系统的灵活性、可靠性和协作能力.最后分析了ML-NMPM的性能并给出原型系统.     

基于TMN层次结构的网络管理课程教学设计

针对网络工程专业和培训班两种学生类型,参考先易后难教学理念,按照TMN层次结构分别提出网络管理教学设计,首先是基本网络管理模型,然后是基于SNMP的网元管理内容,进一步学习网络管理功能集成,最后介绍网络安全态势的相关平台。     

基于小波变换和数学形态学的遥感图像人工建筑区提取

为了快速定位中高分辨率可见光遥感图像中的人工建筑目标,一般需要先对目标进行粗定位,提取人工建筑区域。根据遥感图像中的不同地貌具有不同的频谱特性,人工建筑区相对其他区域具有较高的频率,提出了基于小波变换和数学形态学的遥感图像人工建筑区提取算法。该算法先对遥感图像进行小波变换,将不同地貌的信息转换到不同频带,再对高频信息进行融合,并将融合后的高频信息中幅度变化剧烈的区域看作"山峰",变化平稳的区域看作"盆地",最后采用形态学重建的方法提取人工建筑区,实验结果表明,该算法具有快速性和准确性的特点。     

一种新的指纹节点匹配方法

指纹匹配是指纹识别中的一个重要问题,在指纹识别系统中常用一组节点来表示一个指纹。目前的指纹识别系统主要采用基于节点的匹配方法。文章提出了一种新的指纹节点匹配方法,在抽取节点特征时不但提取其坐标和方向,而且还提取每个节点沿着其方向和反方向的一定距离内的局部方向,在匹配两个节点时匹配这些方向信息,并将节点按方向信息排序,以加速查找。匹配时首先确定最佳参考节点,然后根据最佳参考节点下匹配节点对的位置和方向差异再次旋转和平移输入指纹,最后在直角坐标下再次匹配两个指纹。实验表明,该方法能有效地提高系统的识别性能。     

NMF-NAD：基于NMF的全网络流量异常检测方法

提出了一种基于非负矩阵分解(NMF,non-negative matrix factorization)的多元异常检测算法(NMF-NAD,NMF based network-wide traffic anomalies detection),该算法首先采用非负子空间方法对流量矩阵进行重构,然后基于重构误差利用Shewhart控制图进行异常检测。模拟实验与因特网实测数据的分析表明,NMF-NAD算法有较高的检测精度和较低的处理复杂度。