IPv6下DiffServ在Linux中的设计与实现

QoS的研究目标是有效地为用户提供端到端的服务质量控制或保证,而IPv6不仅有效地解决了网络地址危机的问题,而且为提升网络服务质量(QoS)提供了更好的支持.剖析区分服务模型的数据流分类和PHB实现预定义标识流,同时分析Linux内核中的流控制机制.在Linux平台上利用流量控制工具集TC,对物理网络设备绑定CBQ队列、在队列上建立分类、为每个分类建立路由的过滤器,从而实现不同类数据流的区分和带宽保证.并对现有的队列、分类、过滤器和路由进行监视.实现表明,测试平台运行稳定,可以为QoS研究提供一个开发式的测试环境.     

邻居信息结构实现移动IPv6快速切换的机制

分析标准移动IPv6,(MIPv6)快速切换机制,提出一种基于邻居信息结构的移动IPv6快速切换方案(NFMIPv6).当MN(mobile node)从一个AP(access point)覆盖区域移出时,它进入的目标区域是有限的,且该有限目标区域可以提前预知.通过预配置和定时更新的办法使MN提前获取目标有限区域的邻居...     

基于活动关联度的服务构件识别方法

采用自顶而下的分析方法,结合面向服务架构(SOA)下企业业务流程模型组成元素的特点,提出一种基于活动关联度的服务构件识别方法.利用业务流程模型元素间的关联关系,通过业务活动之间关联度计算公式,形成关联度矩阵,采用基于矩阵变换的层次聚类分析方法对矩阵进行处理,获取高内聚、低耦合、可复用的业务构件.实例分析结果表明,与基于遗传算法的服务识别方法和基于聚类分析的企业信息系统业务构件方法相比,该方法识别出的服务构件综合度量指数最优.     

WSN中入侵节点检测的节点测距方法

提出基于节点测距的无线传感器网络（WSN）入侵节点检测算法,用于检测无线传感器网络中是否存在外来的伪造节点。该算法运用节点自身的各种传感器进行节点间测距,通过综合分析测距结果保证该算法能成功检测到网络中存在的伪造节点,检测中不需要网络同步时钟和节点位置信息。该算法可适用于不同规模、不同应用的无线传感器网络。通过理论分析和仿真实验验证了该算法在无线传感器网络节点攻击检测中的有效性和可行性。     

Linux下支持QoS的IPv6与MPLS集成研究

分析了多协议标签交换的网络结构及其流量工程与QoS保证机制.在Linux系统的IPv6网络下设计以TCP和UDP为业务模型,利用NS2平台对非MPLS网络和MPLS网络进行仿真,并以吞吐量、端到端时延、时延抖动和丢包率等性能指标对QoS性能进行分析.实验证明利用MPLS-TE技术在IP网中能进一步优化网络性能.     

IPv6网络下MPLS的IP组播方案的研究

研究基于多协议标签交换(MPLS)的IPv6组播技术。阐述基于接收方数据流驱动的标签(label)分配机制,设计出一种基于MPLS域的标签交换路径(Label Switched Path,LSP)的组播树构建方案,并给出了入口和出口LER(Label Switching Router)中的标签复制和转发算法。根据MPLS域的标签标记网络层协议,在IPv6网络环境下实验验证标签以及组播包复制和转发算法。     

IPv6下DiffServ在Linux中的设计与实现

QoS的研究目标是有效地为用户提供端到端的服务质量控制或保证,而IPv6不仅有效地解决了网络地址危机的问题,而且为提升网络服务质量(QoS)提供了更好的支持。剖析区分服务模型的数据流分类和PHB实现预定义标识流,同时分析Linux内核中的流控制机制。在Linux平台上利用流量控制工具集TC,对物理网络设备绑定CBQ队列、在队列上建立分类、为每个分类建立路由的过滤器,从而实现不同类数据流的区分和带宽保证。并对现有的队列、分类、过滤器和路由进行监视。实现表明,测试平台运行稳定,可以为QoS研究提供一个开发式的测试环境。     

基于邻居信息表的移动IPv6切换研究

分析标准移动IPv6(MIPv6)的快速切换机制,提出一种基于邻居信息表的移动IPv6快速切换解决方案。通过预配置和定时更新的方法使移动节点提前获取将要进入目标有限区域的信息表——邻居信息表,从而缩短切换中过程转交地址唯一性验证时间及移动检测延迟时间,降低切换过程中的丢包率。仿真结果表明,该机制不额外占用网络资源,能够减少切换过程中的丢包率和切换延迟时间。     

无线传感器网络数据传输可靠性研究综述

无线传感器网络在资源受限和环境因素影响下数据传输的可靠性较低,然而在国防军事、工业控制等应用领域中数据传输的可靠性是评价网络性能的重要指标.首先介绍了无线传感器网络可靠性的研究意义,从可靠性评估和可靠的数据传输技术两个方面介绍了近年来的研究成果,对这些成果进行了分类、比较,进一步展望了无线传感器网络可靠性未来的研究方向.     

奇偶校验问题的二进神经网络学习算法

二进神经网络可以完备表达任意布尔函数,但对于孤立节点较多的奇偶校验问题却难以用简洁的网络结构实现。针对该问题,提出了一种实现奇偶校验等孤立节点较多的一类布尔函数的二进神经网络学习算法。该算法首先借助蚁群算法优化选择真节点及伪节点的访问顺序;其次结合几何学习算法,根据优化的节点访问顺序给出扩张分类超平面的步骤,从而减少隐层神经元的数目,同时给出了隐层神经元及输出元的表达形式;最后通过典型实例验证了该算法的有效性。