基于自适应和可靠机制的电力宽带网络通信

针对目前电力自动化系统已建成的宽带通信网络存在的带宽未能有效利用以及采用UDP协议传输数据时存在的不可靠问题,提出了一种自适应机制和一系列可靠机制。其中自适应机制应用一个计算模型,以发送合适的数据通信量自动适应当前网络的状况,使当前网络带宽得到充分利用;可靠机制包括类似于TCP协议的重传、流量控制策略以及缩减通信量策略,使UDP传输具备可靠性.实验结果表明自适应机制和可靠机制可以改善电力自动化系统宽带网络通信的带宽利用率及数据传输的可靠性。     

P2P流媒体中动态分级传输模型及传输算法

针对流媒体直播系统中因带宽利用率低带来的传输延迟过高的问题,提出了根据节点上传带宽进行动态分级的传输模型。给出了模型初始分级及动态调整的量化依据和方法,并设计了在该模型下的并发传输算法。同级节点并发地进行数据主动传输,同时每个级别节点以几何增长率产生种子并不断向其直接下级节点发送,不断加速该级别节点内部的并发传输,从而实现了带宽的最大化利用并降低了传输的整体延迟。与现有的传输算法进行了仿真对比,结果表明:并发传输算法在将数据内容切分到足够多的份数时,数据块传递到全部节点所花费的总时间单元及节点耗费的平均时间单元均最少。     

远程医疗中Kinect点云数据的实时传输

提出一种基于Kinect点云数据的远程运动康复系统,并设计一套点云数据实时传输动态压缩方案,来解决系统对网络带宽的高要求。设计方案通过帧丢弃技术确定实际需要传输的帧数,来计算点云数据传输的最低带宽要求,和当前网络可实现带宽,得出点云数据最低压缩倍数,然后得到16叉树压缩数据,来进行网络传输。数值分析和工作流程模拟显示,设计方案能够在有限带宽条件下提高数据传输质量,以保障整个系统的实时通信。     

网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法

为提高网络控制系统的性能,提出一种用于网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法.首先,通过二次平方根映射函数,根据控制回路数据传输误差对各个控制回路赋予不同的动态权重;然后,根据当前网络运行状况,通过比例控制预测新的网络利用率,同时利用最小二乘支持向量机算法预测各回路数据包传输时间;最后,在网络带宽资源受限的情况下,利用回路动态权重、网络利用率预测值并结合控制回路数据包传输时间,动态的调整回路的采样周期,使得网络控制系统的性能得到优化.仿真实验表明,提出的变采样周期调度算法能够使得网络利用率收敛到设定值,减少了控制回路的数据传输时延,提高了系统的输出响应与控制性能.     

DeduBS:一种基于Hash匹配的数据消重远程备份系统

数据备份规模的不断增大,网络带宽成为了远程数据备份系统的瓶颈.针对这个问题,本文提出了一种基于Hash匹配的数据消重远程备份系统:DeduBS系统.DeduBS系统通过数据消重,避免了在数据备份过程中传输重复数据,有效地提高了网络传输效率.DeduBS系统在源节点和目标节点建立Hash库存储数据块的Hash值,数据传输前通过比对Hash值判断其是否为重复数据,只传输重复数据的Hash值和非重复数据,对于重复数据接收端通过Hash库恢复数据.实验数据表明,DeduBS系统可以减少网络传输的数据量,在降低成本、节省能耗的同时,提高数据备份的效率.     

南水北调工程异构网络下的视频监控方案

针对南水北调中线工程在异构网络下的视频监控传输问题,提出了一套包括基于网络状况的带宽评估方法,以及参数可调的网络视频编码传输方式的异构网络视频监控解决方案.该方案对南水北调工程异构网络环境下视频监控系统的整体架构进行了设计,并基于实时传输协议/实时传输控制协议(RTP/RTCP)对网络参数进行了评估.在得出的网络带宽评估结果基础上,设计了一种码率可调的编码传输方案.最后结合所实现的系统,对系统性能进行了详细测试和分析.通过在南水北调中线工程的实际应用证明,本系统能够对当前带宽下的视频编码进行优化,提高异构网络下的视频编码传输效率,且性能指标达到了4路720P视频监控的设计要求.     

测量报告数据的谱分析压缩算法

针对网络带宽难以满足海量测量报告传输要求,定义了测量数据的谱,并提出了测量报告数据的谱分析压缩算法.该算法通过分析测量数据的谱,提出了对数据完成两次排序的预处理方案,减少了数据冗余的间隔距离,以期提高上下文的命中率.其次,该压缩算法构建了测量数据的多个上下文模型,并作为单层神经网络的输入结点.神经网络通过对每个上下文模型的预测概率线性组合,得到对下一比特的预测概率,并用真实的下一比特来调整对应输入结点的权重,提高匹配历史信息的概率.实验结果表明,在采用该压缩算法后,算法的运行时间明显减小,压缩率随被压缩数据量的增大而提高.与其他通用压缩算法相比,该算法能有效提高测量数据的压缩率,从而达到减少网络数据传输量的目的.     

业务持续时间的带宽可变节能调度算法

在绿色光网络中,业务传输时隙分配策略和路由选择算法很大程度上决定了光网络的传输能耗大小.针对业务持续时间的传输能耗问题,提出了一种基于灵活时间带宽预留型业务带宽可变节能调度算法.通过构造业务的调度权值矩阵,计算不同备选传输路径在不同时隙内被各个业务选择的次数,并基于贪婪算法为业务选择最小能耗的传输时隙和路径;同时,为充分利用已建光路的可用带宽,还设计了一种带宽调整策略,能根据不同时隙内光路的可用带宽调整业务的传输带宽,最小化网络中光路的数目.仿真结果表明,提出的带宽可变节能调度算法可有效地降低网络的传输能耗和业务阻塞率,提升网络的性能.     

认知无线电网络自适应带宽分配机制及性能分析

为充分利用认知无线电网络中授权用户未占用的带宽,提出了一种自适应带宽分配机制(ABAM),采用二维Markov链对认知无线电网络中ABAM机制性能进行了建模分析,得到了带宽利用率等系统性能指标的解析结果.理论分析及仿真结果表明,与传统的固定带宽分配机制相比,ABAM允许认知呼叫根据授权呼叫占用带宽情况自适应调整其传输带宽,可有效地提高系统的带宽利用率.     

基于节点拓扑感知-数据传输能力映射机制的无线传感网稳定传输算法

为解决当前无线传感网稳定传输算法过程中难以感知节点拓扑,且其数据传输能力易受路径抖动影响问题,提出了基于节点拓扑感知-数据传输能力映射机制的无线传感网稳定传输算法。仿真结果表明,与当前常用的WKSD,FDSR稳定传输算法相比,本文算法能够有效消除网络数据抖动,具有更高的数据投递成功率,以及更低的带宽拥塞率与网络最大时延。所提算法能够有效提高无线传感器网络的数据传输性能,具有较好的实际应用价值。     

视频码流流量的实测描述模型

以视频码流流量的实测包络为基础,提出了一种流量描述模型. 该模型逐一地提取包络切点并将其代表的速率和突发性等特征定义为切点描述;进而,在对各个切点描述进行汇总与筛选后形成了最终的描述结果. 由于实测包络是最贴近流量的包络,所以该结果可全面且确定性地表示视频码流的流量特征. 另外,还提出了一种简化描述结果的方法,以确保该模型能够在预留带宽的优化等方面得到实际的应用. 所提模型既克服了当前常见模型（如令牌漏斗模型等）的缺陷,又具备了与这些模型的兼容性,并从根本上弥补了IntServ体系内保障性业务机制中的缺陷.     

基于重复数据删除的快速文件归档方法

为了提高归档系统的存储效率及性能,提出了一种基于重复数据删除的快速文件归档方法（RAMBDD）,利用文件分块、比较数据块指纹、删除重复数据,实现了文件的数据块级归档。RAMBDD中给出了一种基于winnow-ing的重复数据删除方法LMCA,它在提高文件冗余检测率的同时也保证了文件分块的效率,并通过使用指纹快速检索方法和局部指纹缓存方法,减少了在查找不存在的数据块指纹时的磁盘读取次数,加速了查找重复数据块的过程。实验结果表明,与传统的文件归档方法相比,本方法大大节省了归档数据的存储空间和网络传输带宽,缩短了归档时间,提高了文件归档的效率。     

网络流行为模式和分类方法

网络流行为描述是网络异常检测的基础,首先提出了网络流行为模式的概念,给出了利用行为模式对网络流进行分类的思想,然后设计出一个高效准确的分类算法,实现对网络流的实时分类,为基于网络流的网络行为异常检测提供了依据。     

适用于云存储冗余的半随机线性网络编码

为了实现数据冗余备份,根据云存储的结构特点和可用性要求,提出半随机线性网络编码(SRLNC)算法,使用有限域GF(2s)上的单位行向量和随机行向量组成编码矩阵,对数据块分片、编码后进行冗余存储,采取单位行向量优先的策略进行解码.分析了该算法的解码方程组存在唯一解的概率,并提出衡量算法运算时间的"每字符运算次数"指标.实验结果表明,新算法在解码过程的运算时间随结点可用性的增加以指数级减少,当冗余度≤3且结点的可用性≥0.8时,比随机线性网络编码算法的编码运算时间快33%以上,比解码运算时间快5倍以上,适合应用于"一次写多次读"的云存储系统.     

基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测

针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集质量。其次,针对流量数据的特征冗余,利用信息增益率和主成分分析法构建IGR-PCA特征选择算法,筛选出最优特征子集实现数据降维。然后,根据工业控制系统流量数据的时间序列特性,在较大规模的源域数据集上,利用时间卷积网络（temporal convolution network,TCN）对时间序列数据优异的处理能力,构建源域时间卷积网络预训练模型。最后,在较小规模的目标域数据集上,结合迁移学习（transfer learning,TL）微调策略,获取源域样本数据的流量特征,构建目标域TCN-TL模型。利用公开的工业控制系统数据集进行实验测试,实验结果表明：流量数据经本文特征算法处理后,相较于其他方法,在降低数据维度减少计算量的同时仍具有良好的检测效果;在较大规模的源域数据集和较小规模的目标域数据集上,本文模型均取得了良好的检测效果,在目标域中利用迁移学习微调策略能够学习到源域中的知识,模型检测准确率为99.06%,在训练时间对比中,本文模型训练时间消耗更少,具有更好的泛化能力,能够更好地保护工业控制系统安全。     

改进IGI的可用带宽测量方法

初始间隔递增（IGI）算法的精度会随着网络负载突发性的下降而下降,就此研究了队列长度及负载突变对包间隔的影响,明确了误差的产生原因,进而提出了一种以递推方式计算负载流量的方法,完成了对原算法的改进,提高了测量精度及其稳定性. 此外,在测量可用带宽的同时,进行包间隔的直方图分析,由稳定的众数完成了对瓶颈带宽的估计,从而回避了对该特征的单独测量,减小了测量时间,提高了测量效率.     

基于特征符号表示的网络异常流量检测算法

为了准确检测网络中的流量异常情况,确保网络正常运行,提出基于特征符号表示的网络异常流量检测算法（NAAD-FD）. NAAD-FD算法利用趋势转折点将网络流量数据按照基于趋势特征的符号表示方法进行转化,按照表示结果将原始数据转化为包含7项特征值的子序列,将7项特征值运用到提出的距离计算方法中;结合基于密度的算法,按照时间序列的网络异常流量定义执行异常检测. 通过对算法参数、仿真数据和真实网络流量数据的实验与分析可知,该算法具有较强的鲁棒性,验证了该算法的有效性和稳定性. 该算法通过降维简化表示,显著降低了算法的时间复杂度,有效加速异常检测过程约40%.     

支持MPLS流量工程的选播路由

对选播服务的网络负载均衡做了研究,提出一种支持多协议标签交换（MPLS）流量工程的选播路由算法（ART）．ART基于最小冲突路由机制,通过MPLS约束路由的标记分发协议（CR LDP）建立1条从选播服务器到客户方向的标记交换路径（LSP）,并预留带宽资源．仿真结果表明,ART能平衡网络的负载,在选播服务中实现网络资源的优化利用,并且在传输服务数据流时,能减少时延及数据包的丢失．     

多纤IP over WDM网中的一种新型联合路由算法

对动态自相似业务下,多纤IP over WDM网中的联合路由问题进行了研究,提出了一种新型的基于备用选路策略的联合路由算法——最小影响算法(min_influence)。该算法能精确地描述新建光路对全网状态的影响,更利于促进网络资源的合理分配,从而改善全网的阻塞概率性能。以连接阻塞概率（CBP）及带宽阻塞率（BBR）作为性能指标,通过在几种具有代表性的拓扑上进行仿真,结果表明,在不同的自相似业务参数(突发度、均值、方差)下, 该算法优于已有算法。     

一种网络流量预测算法的研究与实现

网络流量预测是网络QoS管理的一个重要部分,较好的流量预测效果,能有效地提高网络QoS管理的工作效率,提高网络带宽的利用率,所以高效的网络流量预测是非常必要的.本文是在现有的小型专用网络中,根据指数平滑预测模型,提出一种改进的指数平滑预测法,对收集到的实际网络流量数据在小时间片内进行预测,从而达到对网络流量的控制,提高了网络服务的质量.