基于粒子群权值优化的网络可生存性增强方法

针对网络中发生频率最高的单链路瞬时故障,提出了一种应用粒子群算法优化链路权值来增强网络可生存性的方法。引入费用函数对利用率过高的链路赋以惩罚性的高费用来避免链路过载,以网络在无故障场景下最高链路费用与单链路故障场景下最高链路费用的加权和作为目标函数,建立了优化算法模型,并应用粒子群优化算法求解最优权值。实验结果表明,算法求得的权值可以使网络在故障条件下保持较低的链路利用率,避免了因流量转移而造成网络拥塞,增强了网络可生存性。     

基于可拓理论的网络安全评估研究

针对目前网络安全评估算法存在的不足,提出了一种基于可拓模糊层次分析的安全评估算法。该算法在模糊层次分析法的基础上,结合可拓理论,将调查问卷表收集到的指标值映射到可拓区间中,通过相对隶属度的计算,构建了新的判决矩阵,利用模糊层次分析法计算各指标的综合权重。通过对相对隶属度的加权排序,得到网络安全评估值。通过实例分析,说明该方法能综合考虑专家打分的权威性和调查问卷的普遍性,提高了网络安全评估的准确性和有效性。     

融合提升小波降噪和LSSVM的网络流量在线预测

针对网络流量数据被噪声污染而无法进行准确建模与预测的问题,将提升小波降噪(LWD)技术和在线最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,提出了一种网络流量的集成式在线预测方法。该方法首先对采集的流量数据进行降噪,然后采用相空间重构理论计算流量的时延、嵌入维数,据此确定训练样本并建立在线预测模型,对网络流量数据进行预测。实验结果表明,该方法能有效滤除流量噪声,实现在线预测,提高预测精度。     

基于在线LS-SVM的网络流量预测

为了提高流量预测的准确性,将混沌理论和在线LS-SVM回归技术应用于网络流量预测。采用相空间重构理论计算流量的时延τ、嵌入维数m,据此确定训练样本对并建立在线预测模型,对网络流量数据进行预测。结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于传统的离线预测方式,该方法具有更好的预测精度。     

基于肖特基二极管的太赫兹准光探测器设计方法与成像性能研究

设计了一款太赫兹准光探测器, 该探测器主要由砷化镓肖特基二极管芯片以及高阻硅透镜组成.为了减小所设计芯片的欧姆损耗, 将天线图案生长在了半绝缘砷化镓层上.在335～350GHz频率范围内, 准光探测器的实测电压响应率为1360～1650V/W, 双边带变频损耗为10.6～12.5dB.对应估算的等效噪声功率为1.65～2pW/Hz1/2.基于所设计的准光探测器进行了成像实验, 该实验分别在直接检波和外差探测两种模式间进行, 成像结果表明所设计的太赫兹准光探测器能够满足太赫兹成像方面应用.