最佳双环网的有效分布式路由算法

本文对C.S.Raghavendra等人提出的最佳双环网,给出了无故障情况下的最佳路由算法(NCR)和故障情况下的容错算法(FTR),且FTR在网络同时出现故障的结点数小于3时,保证信息沿最短路径传输.     

基于扩展安全级的Torus网络容错路由算法研究

在存在故障结点的网络中如何设计最小容错路由是网络容错研究中的一个热点问题。以存在矩形故障块的二维Torus网络为例,将扩展安全级运用到Torus中,对于网络中任意一对结点,给出存在最小路径的充要条件;并且结合扩展安全级的概念,给出建立最小通路区的方法,并用实验验证了方法的可行性。研究为存在故障结点的Torus网络寻找最小容错路径提供了理论依据。     

超立方体互连网络自适应简捷盲寻径搜索算法

根据n-cube超立方体互连网络的并行特点，分析了任意当前结点相邻集合类的求解方法，并给出一种自适应优化盲寻径搜索算法，即通过任一当前结点的Hamming距离相邻测度，寻找从任一始发结点到目标结点的所有可能的自适应盲寻径优化算法．     

基于有故障区域的Mesh网络目标结点间的最短路由算法

Mesh网络是较早研究的且现在仍然是最为重要的、最有吸引力的网络模型之一。因其结构、规则简单及良好的可扩展性,易于VLSI(超大规模集成电路)的实现,网格(Mesh)网络不仅成为了许多理论研究的基础模型,而且也是许多大型多处理器并行计算机系统所采用的拓扑结构。给出了两种故障情形下的最短路由算法:1)当Mesh的行数大于等于3且列数大于等于3、出现一个矩形故障区域时,给出了任意两个无故障结点间的最短路由算法,并且计算出了路径长度；2)当Mesh的行数≥3且列数≥3、某个结点及其k跳以内的邻居结点出现故障时,给出了任意两个无故障结点间的最短路由算法,并且计算出了路径长度。     

基于双栈技术的全路径搜索算法

认真分析了访问图的过程中已被访问结点、未被访问结点以及环路构成成因,设计出全路径搜索算法.算法采用了邻接表作为数据结构,存储图的基本信息,利用双栈技术为辅助的广度优先搜索算法搜索图中任意两点问的全路径.给出全路径搜索算法的特性分析,在最坏的情况下,算法的时间复杂度为D(2*e*n+2*e*b4),并用江苏省高速公路路网信息数据进行验证,得出正确的结果.     

交叉立方体内顶点不交叉路径长度的研究

Efe提出的交叉立方体（crossed cube）是超立方体（hypercube）的一种变型,其某些性质优于超立方体,比如其直径几乎是超立方体的一半.在高性能的并行计算机系统中,信息是通过若干条结点互不交叉的路径并行传输,并且网络中的结点和链路出错是不可避免的,因此这些路径的长度将直接影响并行计算的性能.本文对交叉立方体的内顶点互不交叉路径进行了研究,证明了以下结论：在n维交叉立方体CQn中任意两顶点u,v间存在n条内顶点互不交叉的路径, 使得（1）最短路的长度=u和v之间的距离, （2）所有路中的最长路径长度≤u和v的距离＋4. 这说明交叉立方体互连网络具有很好的并行通信性能和容错性能.     

基于星形互连网络的并行快速傅立叶变换算法

星形互连网络是一种易于实现大规模并行计算的互连网络拓扑结构。利用星形互连网络的递归可分解性的多样性，提出了一种基于星形互连网络的并行快速傅立叶变换算法的实现方法。该方法能够有效地减少计算过程中处理器结点之间的通信开销。提出的星图结点和数据的映射应运 及实现并行FFT的思想可推广到线性方程组求解、矩阵乘法等其它并行算法在星形互连网络上的实现。     

MCIM——存储器为中心的互联机制的并行系统结构

并行系统中各结点间的互联网络是高性能计算机的一个关键研究领域。３０多年来传统上各种互联网络是以逻辑电路为基础所构成的〔１〕。然而，系统结构及其概念应随计算机工艺的进展而变化。本文提出一种新型的并行系统结构，它采用多端口快速静态存储器作为各结点机之间的互联机制ＭＣＩＭ。与传统的逻辑电路互联网络相比，ＭＣＩＭ可以减少ＭＰＰ系统中的消息传递延迟；可以克服网络并行计算系统ＮＰＣ中网络适配卡总线传递速率的瓶颈；可以大量减少网络协议开销。在当前ＶＬＳＩ工艺条件下，ＭＣＩＭ的实现是低价高效的。本文讨论了ＭＣＩＭ并行系统结构，通信路径的仲裁与选择。本文还阐述了ＭＣＩＭ仿真工具，给出了实验结果     

点对点并行路由算法及容错性概率分析

用概率性分析方法,研究了在结点错误概率性分布的情形下,超立方体网络的点对点并行路由算法,并对算法的容错性概率、路径长度、算法复杂性进行了严格的推导。提出的算法是基于任意给定两个正确结点可以找出n条不相交的路径。分析了算法保证一条或多条路径同时联通的概率达到99.99%时结点的错误概率上界,同时考虑了两点间的海明距离变化,得出了较好的理论结论与计算结果。方法为研究超立方体网络容错性与并行路由算法提供了一种新的途径与新的考虑角度,具有更一般与更接近实际的意义。     

一种并行模糊神经网络最短路径算法

给出了模糊网络期望最短路径问题的定义,提出一种并行模糊神经网络最短路径（PFNNSP）算法解决模糊网络最短路径问题。PFNNSP算法首先通过模糊模拟对网络中的边权进行估计,接下来脉冲波在神经元之间的并行传播,相互激活搜寻任意一对结点之间的最短路径,最后,算法回溯输出路径表示和路径长度。在随机生成的小规模数据集上的仿真实验表明,PFNNSP算法在边权服从三角模糊分布的网络中执行时间优于Dijkstra算法,在大规模路网信息数据集上的仿真实验表明,PFNNSP算法能够有效求解网络中的最短路径,并且算法在迭代次数和收敛速度上要优于Dijkstra算法和A*搜索算法。     

基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制

通过分析在移动医疗大数据平台下,机会网络中节点传递信息方式的特点,遍历所有邻接节点,对两节点的数据进行比较,通过最优匹配方式,选择匹配结果最优的邻接节点作为下一跳的节点,从而找出一条使数据高效转发的路径。根据此过程,提出一种基于移动医疗大数据平台下深度最优匹配算法的机会网络转发机制,即DOM算法,用来匹配节点中的数据分组,从而选择一条数据高效转发的路径。通过与机会网络中的经典算法比较,表明DOM算法能够在数据传播的过程中减少冗余数据并且显著提高传输成功率。     

动态无线传感网中低延迟高可靠的数据查询机制

查询处理作为大规模无线传感器网络中智能服务的一个重要操作,可以根据用户需求对网络中的感知数据进行检索和回传.然而,部署在恶劣环境中的无线传感网络,节点容易遭受外力破坏,或者自身资源(能量、存储等)有限,可能会导致节点发生位移和故障,从而造成网络拓扑不断改变以及部分节点的感知数据失效.同时,由于节点感知数据容量大、传输带宽有限以及网络链路不可靠等情况,可能会造成网络通信时延大大增加.这些因素使得快速、可靠的数据查询处理成为无线传感网中一个难题.为了解决这个难题,提出一种动态网络中低延迟高可靠的数据查询机制.该机制是一种非聚合随机查询方式,通过将传感节点划分为源节点和查询节点来实现数据查询.首先,根据监测事件将网络划分为若干个子区域,每个子区域中的源节点相互协作,并按照时间顺序依次轮流监听该区域的事件信息;接着,源节点根据预估的平均节点故障概率,计算出一个合理的备份数量,并将源数据按照该数量存储到邻居节点中,以降低源数据的失效概率;然后,为了加快数据查询速度,源节点定期对源数据块进行编码压缩,并选取剩余能量和存储空间较小的多个邻居节点作为下一跳接收节点.这些接收节点基于局部区域中节点个数大小,决定是否接收存储该报文.重复上述过程,直至压缩数据均匀地分布在网络中.另一方面,查询节点接收到查询请求时,也使用负载均衡多路分发方式将查询请求传输到部分节点上.为了避免目标数据的冗余回传,当查询请求成功查询到目标数据时,目标节点先修改访问位,再选取与查询节点距离最近的邻居节点作为下一跳接收节点,迭代执行上述操作,直到用户获得所需要的事件信息.在以上过程中,为了节省节点能量,在保证高成功查询率的条件下,建立通信能耗最小化的优化模型,计算出最优的压缩数据副本数和查询消息副本数,之后,源节点和查询节点分别按照该数量进行副本数据分发.最后,理论分析和实验结果表明,与其它四种查询算法相比,提出的查询机制具有更高的查询成功率、更低的通信能耗和通信时延.     

Adaptive and deadlock-free routing for irregular faulty patterns inmesh multicomputer

Message routing achieves the internode communication in parallel computers. A reliable routing is supposed to be deadlock-free and fault-tolerant. While many routing algorithms are able to tolerate a large number of faults enclosed by rectangular faulty blocks, there is no existing algorithm that is capable of handling irregular faulty patterns for wormhole networks. In this paper, a two-staged adaptive and deadlock-free routing algorithm called “Routing for Irregular Faulty Patterns” (RIFP) is proposed. It can tolerate irregular faulty patterns by transmitting messages from sources or to destinations within faulty blocks via multiple “intermediate nodes.” A method employed by RIFP is first introduced to generate intermediate nodes using the local failure information. By its aid, two communicating nodes can always exchange their data or intermediate results if there is at least one path between them. RIFP needs two virtual channels per physical link in meshes     

面向家庭的无线便携老年人健康信息远程获取系统

针对家庭日常生活老年人和社区医疗设施的实际状况,尝试构建面向家庭的无线便携老年人健康信息远程获取系统,其架构由无线传感网络生理数据采集器、社区医疗服务中心生理参数远程获取系统两部分组成,采集器基于nrf24l01由一个中继路由节点协调控制多个生理参数采集节点的星型网络构建,采集节点基于STC12系列MCU作为主控搭建系统,具有生理参数测量、历史记录查询、数据发送等功能;中继路由基于LPC2132 ARM7芯片作为主控MCU搭建系统,实现汇总采集器各节点采集数据,通过WIFI发送至社区医疗中心PC服务器数据获取系统;社区远端服务器数据获取系统作为服务端,基于SOCKET为ARM中继路由客户端服务,采用长连接方式,安全可靠通信获取数据,为社区医疗服务中心、远端大型医疗中心远程医疗监护提供可靠的健康信息支持,有助于提高老年人日常生活质量.     

A hybrid topological–stochastic partitioning method for scaling QoS routing algorithms

This paper presents a new partitioning strategy with the objective of increasing scalability by reducing computational effort of routing in networks. The original network is partitioned into blocks (subnetworks) so that there is a bi-directional link between any two blocks. When there is a connection request between a pair of nodes, if the nodes are in the same block, we only use the small single block to derive routings. Otherwise we combine the two blocks where the two nodes locate and in this way the whole network will never be used. The strategy is generic in that it can be used in any underlying routing algorithms in the network layer and can be applied to any networks with fixed topology such as fixed wired sub-networks of the Internet. The performance of this strategy has been investigated by building a simulator in Java and a comparison with existing stochastic partitioning techniques is shown to give superior performance in terms of trade-off in blocking probability (the probability of failure to find a path between source and destination satisfying QoS constraints) and reduction of computational effort.     

在3D-Mesh网络中的两种路由研究

在研究并行计算机系统容错时,路由算法是一个极为重要的研究课题。主要研究的是自适应路由算法和确定性路由算法在3D-Mesh网络上的性能。在每个结点具有独立的出错概率的模型下,提出的方法使得能够严格地推导出路由算法的成功概率,从而能够对算法进行分析和比较。研究结果表明,自适应路由算法具有明显的优势。一方面,自适应路由算法基于局部信息而变得高效;另一方面,自适应路由算法对于结点出错和网络规模具有更好的健壮性,而使其具有更高的成功概率。     

Opportunistic sampling-based query processing in wireless sensor networks

High resolution sampling of physical phenomenon is a prime application of large scale wireless sensor networks (WSNs). With hundreds of nodes deployed over vast tracts of land, monitoring data can now be generated at unprecedented spatio-temporal scales. However, the limited battery life of individual nodes in the network mandates smart ways of collecting this data by maximizing localized processing of information at the node level. In this paper, we propose a WSN query processing method that enhances localized information processing by harnessing the two inherent aspects of WSN communication, i.e., multihop and multipath data transmission. In an active WSN where data collection queries are regularly processed, multihop and multipath routing leads to a situation where a significant proportion of nodes relay and overhear data generated by other nodes in the network. We propose that nodes opportunistically sample this data as they communicate. We model the data communication process in a WSN and show that opportunistic sampling during data communication leads to surprisingly accurate global knowledge at each node. We present an opportunistic query processing system that uses the accumulated global knowledge to limit the data collection requirements for future queries while ensuring temporal freshness of the results.     

多层星形网络的特征值谱及同步能力分析

多层网络是当今网络科学研究的一个前沿方向。针对多层双向耦合星形网络的特征值谱对网络的同步能力进行了研究。通过严格推导出多层双向耦合星形网络特征值的解析表达式,分析了节点数、层数、层内耦合强度和层间耦合强度与网络同步能力的关系,重点分析了层数对网络同步能力的影响。网络的同步能力除了受层内耦合强度和层间叶子节点之间的耦合强度影响外,当同步域无界时,若层间叶子节点之间的耦合强度较弱,网络的同步能力还依赖于层数。当同步域有界时,网络的同步能力随节点数、层间中心节点之间的耦合强度增大而变弱;若层内耦合强度较弱,网络的同步能力随层数增大而减弱;若层间叶子节点之间的耦合强度较弱,网络的同步能力随层数增大反而增强。