面向调度数据网的探针部署优化算法研究

文章对大规模电力通信数据网的网络层业务流量监控问题进行了研究,提出了一种基于最小弱顶点覆盖的探针部署方法。该方法在最小顶点覆盖的基础上引入了流量守恒机制,保证了在可以得到每一条链路流量的条件下,流量监测数目的最小化。仿真结果表明,与最小顶点覆盖问题相比较,文章提出的方法所使用的探针数目更少,算法复杂度较低,具有较高的网络性能。     

基于离散粒子群算法的数据中心网络流量调度研究

数据中心网络利用多个并行路径为集群计算等网络服务提供高对分带宽.然而,现有的流量调度算法可能会引起链路负载不均衡,核心交换机冲突加剧,造成网络总体性能降低.本文将流调度问题转化成0-K背包问题求解,提出基于离散粒子群的流调度算法DPSOFS（Discrete Particle Swarm Optimization Flow Scheduling）.该算法根据Fat-Tree结构特点定义了粒子速度、位置和运算规则,以两次迭代冲突流个数差值作为目标函数,并限定路径搜索范围,减少随机搜索的盲目性.仿真实验验证了该算法对减少流冲突快速有效,能提高网络对分带宽.     

利用多样化TD-SCDMA设备及天线进行灵活布网的研究

3G移动通信业务正在蓬勃高速发展,常规的网络组网思路已经不能满足实际复杂的无线环境,随着TD-SCDMA网络设备的成熟,针对不同场景的覆盖方案日益被重视;本项目研究思路是基于不同天线类型与不同通道数量的RRU组合,实现多样化天线的设备组网的方案,从而达到适应无线环境与降低施工难度的目的,给日后的网络补盲和扩容带来新的指导思想。     

阻抗劈散射的MM-PO混合算法研究

本文系统地研究了各向异性阻抗劈绕射的矩量法-物理光学(MM-PO)混合算法.首先研究了任意各向异性阻抗面的物理光学模型,推导出表面物理光学等效电磁流计算式.其次,提出了一种有效的含Hankel函数的弱振荡被积函数无穷积分处理方法.最后,将作者已公开发表的修正绕射电流基函数用于各向异性阻抗劈散射场研究,数值结果和已知的一致性绕射理论结果高度吻合.     

求解三维麦克斯韦方程的时域无网格算法研究

发展了用于求解三维麦克斯韦方程的时域无网格算法.算法基于生成的无网格点云,通过泰勒级数展开结合加权最小二乘逼近计算点云中心点上的空间导数,并构造近似黎曼解处理空间离散涉及的通量运算;空间离散后的半离散方程则采用四步Runge-Kutta格式推进求解.结合求解三维麦克斯韦方程,给出了时域无网格算法的具体实施过程,并基于发展的算法,成功地模拟出金属球、立方体及进气道模型等三维散射目标的电磁散射场,获得的雷达散射截面能与理论解、矩量法或精确控制法等结果吻合.     

一种改进的高精度光谱寻峰算法研究

针对被采样的超弱光纤光栅(FBG)反射光谱含有干扰噪声的问题,提出一种应用于大容量超弱传感网络的高速寻峰算法。该算法引入权重因子加入到最小二乘拟合算法实现加权最小二乘拟合(WLS)算法,对高斯曲线拟合系数进行优化,定位出中心波长,然后再通过非对称高斯修正(AG)对定位的中心波长进行修正,提出WLS结合AG(WLS-AG)的算法,实现抗噪声干扰高精度寻峰。通过实验,对比分析最小二乘拟合算法、质心算法、WLS算法及文章提出的WLS-AG算法分别在不同噪声下的峰值误差平均值,以及变温环境下误差平均值。实验结果表明,在高信噪比的情况下,WLS-AG算法连续20次重复性实验平均误差<1 pm,在低信噪比的情况下,平均误差约为10 pm;在不同温度下的检测误差在1 pm内,且最为稳定,满足超弱FBG传感系统精度解调的要求。     

基于Tile自组装模型的最大匹配问题算法研究

Tile自组装模型作为一种重要的DNA计算模型,在解决NP问题时展现出了巨大优势.文中针对现有最大匹配问题DNA计算算法实验操作复杂,错误率高的缺点,提出了一种基于Tile自组装模型的最大匹配问题新算法.算法所需的Tile分子种类为O(mn),所需生物操作数为O(1),计算时间为O(m),计算空间复杂度为O(mn)(其中m为边数,n为顶点数,且O(m)=O(n²)).与现有的最大匹配问题DNA计算算法相比,本算法不仅可靠性更好,而且更具可操作性.     

基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究

为了应对日益增长的网络流量数据量和对网络安全的需求,提高网络流量数据的处理效率和准确性,文中从云计算架构出发,设计并搭建了一个能承载大规模网络流量数据处理的云计算平台。基于该平台,采用了分布式存储、并行计算和机器学习等技术,对海量网络流量数据的预处理、聚类分析、异常检测等关键环节进行了研究。结果表明,基于云计算的海量网络流量数据分析处理的关键算法取得了显著成果。通过分布式存储和并行计算技术,实现了对海量网络流量数据的高效读写和处理。在预处理阶段,针对流量数据进行采样和滤波,减少了数据量,并保留了关键特征。在聚类分析方面,利用机器学习算法实现了对网络流量的分类和统计,通过构建模型、训练和优化算法,实现了对网络攻击和异常行为的准确识别和及时报警。     

基于概率感知模型的集中式区域覆盖算法研究

覆盖问题是无线传感器网络完成目标监测和信息获取任务的前提。为了更贴近实际地描述区域覆盖问题,采用概率感知模型,并把对被监测区域的覆盖问题转化为对可数个点目标的覆盖问题,然后利用点覆盖算法对整个监测区域的覆盖问题进行了研究。最后通过仿真实验,对网络采用单重覆盖与多重覆盖的效果进行了比较,验证了区域多重覆盖的优越性。     

蜂窝无线网络话务承载能力评估比较算法研究

针对传统GSM蜂窝无线网络蜂窝分析理论的极限性,提出了无线网络话务承载能力增益的新概念及其相关算法,用于比较不同频率方案对无线网络综合性能的改善程度。通过采集不同阶段无线网络的相关测量数据,应用该算法进行分析能实时准确地反映无线网络采用不同频率方案导致的无线网络综合性能的客观变化情况。     

基于最小点覆盖和反馈点集的社交网络影响最大化算法

社交网络中的影响最大化问题是指在特定的传播模型下,如何寻找k个最具影响力的节点使得在该模型下社交网络中被影响的节点最多,信息传播的范围最广。该问题是一个优化问题,并且已经被证明是NP-难的。考虑到图的最小点覆盖和反馈点集中的顶点对图的连通性影响较大,该文提出一种基于最小点覆盖和反馈点集的社交网络影响最大化算法(Minimum Vertex Covering and Feedback Vertex Set, MVCFVS),并给出了具体的仿真实验和分析。实验结果表明,与最新的算法比较,该算法得到的节点集在多种模型下都具有优异的传播效果,例如在独立级联模型和加权级联模型中超过当前最好的算法,并且还具有更快的收敛速度。     

电信运营商网络流量采集模型研究及应用

为了评估网络流量情况,及时扩容拥塞电路,运营商普遍采用基于SNMP的网络流量采集方法,通过计算两次采集间隔的平均速率粗略估计电路流量。为了进一步定性分析流量突发情况,编写了实验程序,缩短采集周期,实现了秒级采集,使用不同采集周期的数据进行计算和对比分析,得到了不同采集周期下的峰值流量的比值,最后提出了更有效的运营商网络流量传统采集加触发式秒级采集的新模型,以期实现精准扩容和更加敏捷的流量调度。     

弹性需求概率型随机平衡下的交通网络设计模型及算法

考虑网络中用户的路径选择行为符合弹性需求概率型随机平衡的条件下,在满足预算约束的同时,以网络所能容纳的交通需求量最大化为目标,给出了交通网络设计的双层规划模型,通过求解一系列弹性需求概率型随机平衡分配问题,将偏导数用差分近似表示,在此基础上,设计了基于差分的启发式求解算法。     

最小化路径代价和流量均衡模型及算法

流量均衡是流量工程中为避免网络拥塞经常采用的路由优化目标,如何选择路径以使流量达到均衡分布是流量路由的研究热点和难点.为了最小化网络拥塞,该文在指出网络拥塞决定于流量路由时所选路径的拥塞特征后,建立了流量分布的最小化路径代价和模型.在流量路由选择路径时,提出基于瓶颈链路的最小代价路径路由算法.在实际的网络拓扑和流量矩阵数据基础上对所提模型及算法进行了实验验证,结果显示:在网络负载较大时最大链路利用率相对于已有模型可降低近20%.     

WSN中负载均衡能量有效的路由算法研究

在PHGASIS建链方法的基础上提出了一种改进的建链方法；在此基础上提出了一种基于双层链结构并由基站集中控制的负载均衡、能量有效的路由算法（LBEERA），此算法充分利用了簇状路由算法和链状路由算法的优点．LBEERA算法将网络划分为多个簇，每个簇的节点组成一条低层链，每条链的链头节点形成一条高层链．仿真试验发现，相对于LHACH算法和PHGASIS算法，LBEERA算法增加了网络生存时间，减少了包传输时延．     

一种可部署在重路由光网络中实现有效连接管理的策略——基于分布式代理与蚁群算法

在大型骨干光网络中, 建立一条从源节点到宿节点的路由至关重要。在集中式网络管理系统体系下, 网络中动态路由信息以及故障状态信息, 通过路由的“泛洪”机制, 被传送到其他节点上实现资源信息共享,这对于连接的迅速建立, 恢复路由的快速启动将是不利的。尝试采用一种启发式算法-蚁群策略, 快速提高光网络中故障恢复的速度。该路由算法平台采用了分布式蚁群算法自动修复故障点, 解决了重路由的快速收敛问题; 依靠分布式代理机制构建管理平面和数据平面相互通信的机制, 完成诸如链路信息素的更新等功能。设计了一个网络故障的场景, 通过实验数据表明, 采用蚁群的分布式路由策略, 可以更快地实现路由信息的汇聚, 找到最佳的恢复路由。     

基于随机分形与马尔可夫模型的网络流量异常检测方法

随着网络带宽的增加,加密技术的应用和IPv6设备的普及,基于网络数据包和网络协议分析的入侵检测技术不可避免的存在漏检率高且系统资源消耗大的问题.文章分析网络流量所具有随机性、自相似性和平稳性的特征,运用自相似性的随机分形和简化的马尔可夫模型的原理,提出了一种新的基于网络流量的异常检测方法.实验证明该方法能从宏观和微观上发现网络流量的异常情况,有效地提高异常检测率,并降低系统资源消耗.     

面向带宽碎片最小化和QoS保障的数据中心网络流量调度算法

随着数据中心网络流量的迅速增长,如何提高数据中心网络性能和服务质量成为了研究热点。然而现有的流量调度算法在网络负载加大时,一方面会导致网络带宽碎片化从而使得网络吞吐量降低,另一方面忽视了流量应用需求导致网络服务质量较差。为此,该文提出一种面向带宽碎片最小化和QoS保障的动态流量调度算法,算法综合考虑了带宽敏感的大流、时延与丢包敏感的小流的不同需求,首先根据待调度流的源地址和目的地址建立最短路径集,其次从中筛选出满足待调度流的带宽需求的所有路径,然后根据路径剩余带宽信息和小流应用需求情况为每条路径建立权重函数,最后根据权重函数值利用轮盘赌算法选择转发路径。实验仿真结果显示,与其它算法相比,所提算法降低了小流的丢包率和时延,同时在网络负载较大时提升了网络吞吐量。

     

无线传感器网络中Min-Max定位算法的研究与改进

常见的基于测距的定位算法有Min-Max定位算法、三边定位算法和最大似然法,在研究这三种定位算法的同时,重点分析了Min-Max定位算法,并对其在定位边界区域误差较大问题提出一种有效的解决办法,并通过仿真进行验证。对比Min-Max及其改进方法的仿真结果表明,改进方法能有效改善定位边缘区域的盲节点的定位精度。