基于动态流量的多拓扑链路权值优化算法

针对网络流量动态变化和不同流量对拥塞控制和传输代价的要求不同的现象,提出一种基于小生境粒子群的多拓扑路由子层链路权值优化算法。该算法以适应网络流量动态变化为目标,设置了以时段划分的业务量矩阵和适应流量动态变化要求的权重因子。优化目标函数从拥塞代价影响和传输代价影响两方面进行了改进,并利用小生境粒子群算法对目标函数进行寻优,以解决一般优化算法存在的容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,算法能够在网络中实现负载均衡。     

基于弧不相交着色树的多链路故障恢复方法

为实现网络多链路故障快速恢复,提出一种基于弧不相交着色树重路由的恢复方法。通过改进着色树机制,建立弧不相交着色树生成模型,提出一种改进的布谷鸟算法,引入动态调整步长操作降低陷入局部极值的概率,优化着色树求解。仿真实验表明,该方法不仅能够实现网络多链路故障的完全覆盖,还可获得较短的恢复路径。     

面向共享风险链路组故障恢复的多路径路由生成算法

为了在IP层恢复网络共享风险链路组(SRLG)故障,提出一种基于改进人工蜂群算法的网络多路径路由生成算法.针对SRLG故障特点建立多路径路由生成模型,最后通过改进人工蜂群算法求解.仿真验证该方法不仅可以生成满足SRLG约束的备用路径,还可以增强故障恢复能力、降低算法复杂度、缩短重路由的平均路径长度.     

基于软件定义网络的多约束QoS双路径路由优化方法

针对当前SDN架构存在路由算法复杂度高、QoS流满意度低和单链路故障等问题,提出了一种基于软件定义网络的多约束QoS双路径路由优化算法(SDN＿MCQDP)。利用控制器获得全局网络状态信息,生成基于目的节点的有向无环图。在多约束QoS路由选择阶段,通过拉格朗日松弛对偶算法将多约束问题转化为线性规划问题。使用反向链路删减得到满足多约束QoS的节点不相交的双路径冗余链路,使链路故障后的数据传输得到保障。从路由计算时间、链路利用率、QoS流满意度等方面对算法进行仿真实验。结果表明,与MODLARAC、QT、RMCDP＿RD、H＿MCOP算法比较,SDN＿MCQDP能够有效降低传输时延,减少路由计算时间,提高链路利用率,且在链路发生故障后仍能满足QoS需求。     

能量捕获无线传感器网络中速率自适应路由算法

能量捕获无线传感器网络是无源感知技术中非常重要的一类,它能够有效解决节点能量受限的问题,保持网络运行的持续性.现有的路由方法并未充分利用节点的能量捕获特性,也没有考虑到链路的成功收包率和节点的传输速率.为进一步提高网络的性能,提出了一种结合链路成功收包率的速率自适应路由算法.通过对节点的剩余能量和链路的成功收包率进行建模,给出了一个节点可作为路由中继节点所需要满足的两个条件;基于优化方程,为传输路径上的每一跳节点自适应配置时延最小化的传输速率;提出路由发现步骤来找出端到端传输时延最小的传输路径.实验结果表明,相比于固定传输速率的路由算法,所提算法所得到的传输路径具有较低的端到端传输时延和较高的吞吐率.     

基于EPA的工业无线的工业无线网络网络网络实时可靠路由算法实时可靠路由算法实时可靠路由算法

针对工业无线网络数据通信的可靠性、确定性和实时性要求,提出一种基于EPA标准的实时可靠路由算法。该算法在短地址分配的基础上,利用周期发送的同步组网报文,结合邻居链表实现多径不相交路由。综合考虑链路质量和剩余转发时间,给出基于最短路径扩散机制的实时路由选择方法,降低链路故障对数据传输的影响,同时通过链路故障处理,以及基于转发记录表与黑名单机制的网络回路检测,保证通信可靠性。性能测试结果表明,该算法将周期数据正确接收率保持在99%左右,平均路径传输延时降低了30%,从而保证网络传输数据的可靠性和实时性。     

基于逐跳方式的单链路故障保护算法

当网络中的某条链路出现故障时,互联网部署的域内路由协议需要重新收敛,在收敛过程中经过该链路的报文将会被丢弃。针对该问题,IETF(the Internet Engineering Task Force)提出了快速重路由保护框架,利用该框架可以有效地解决网络中单链路故障造成的报文丢失问题,然而该方案并不能完全保护网络中所有可能的单链路故障。基于该框架研究者提出了一种基于隧道的解决方案,该方案虽然可以提供100%的单链路故障保护,但是需要辅助机制的协助,开销较大,难以实际部署。因此,提出了一种基于逐跳方式的针对单链路故障的全保护方案,该方案可以解决网络中任意的单链路故障造成的报文丢失问题。     

一种多向链路感知的车载Ad Hoc网络传播协议

为了提高车辆自组织网络（Vehicular Ad Hoc Network,VANET）的数据传输效率,并使车辆间的数据通信能够持续进行,提出一种多向链路感知的车载Ad Hoc网络传播协议。为了保证车辆节点在执行通信任务的过程中实现数据的持续传输,防止通信链路频繁断连影响传输质量,提出了车辆网络的时间关联模型来讨论车辆间的速度差与通信持续时间的关系。为了缩短VANET中用于数据传输任务的总时间,协议基于改进蚁群的方法进行了多向链路感知,从而寻找在保证通信需求时间下的最短传输路径。实验结果分析表明,相比基于改进地理信息路由和基于优化链路状态路由的VANET数据传输算法,该算法的数据传输任务完工时间分别缩短了38.4%和27.3%,平均传输延迟分别降低了25.5%和12.1%。     

基于流量调度的SDN数据中心网络拥塞控制算法

针对采用软件定义网络(SDN)的数据中心网络拥塞的问题,提出一种基于流量调度的数据中心网络拥塞控制算法。当链路发生拥塞时,该算法首先判别拥塞链路中 链路上关键度最大的大流,然后对大流进行重路由计算,选择调度开销最小的流,并进行调度代价计算,最后对调度代价最小的流进行调度。实验结果表明,所提算法能够有效缓解网络拥塞,降低丢包率,提高链路利用率,使得网络性能更为稳定。     

多速率环境下AODV协议的改进

分析AODV协议在多速率环境下的不足,提出一种改进的协议AODV-HC.AODV-HC采用传输容量作为判断路径优劣的标准,通过链路单向稳定性和链路传输能力的度量,构建路径传输容量度量体系.在路径选择上将每条链路的稳定性和链路可承载的容量纳入考虑因素,能有效解决多速率环境下多跳低速链路带来的吞吐量限制.通过对AODV协议的路由请求信息和路由表的扩充以及对路由发现和路由回复过程的改进来实现AODV-HC协议.仿真实验表明基于传输容量度量的AODV-HC协议在节点高密度分布时能够提高网络的饱和吞吐量和分组交付率,降低平均分组传输时延.     

一种基于改进蜂群算法的网络重构技术

空间信息网络在给定拓扑结构和资源受限的情况下,卫星节点间如何优化链路选择,重构网络拓扑结构,使得升级后的空间信息网络具有良好的抗毁性,是非常具有研究价值的问题.本文针对空间信网络拓扑重构问题,综合考虑卫星节点之间的可见性、可连通时间和可连通度等约束条件,建立了卫星网络拓扑链路模型和节点模型并提出基于改进蜂群算法的空间信息网络拓扑重构算法.仿真实验表明,该算法在资源受限的情况下,能够兼顾改善网络的有效性和抗毁性,有效延长网络的生存时间.     

PTN网络的二次断纤链路规划算法

在PTN（PacketTransportNetwork）网络规划建设中,需要对光纤链路留出备份带宽,以保证部分光纤断开时,受影响业务有足够的容量进行路由重组。这也是提高网络生存性的有效方法之一。文中首先遍历网络双链路的失效状态,然后断开网络中任意两条链路,通过逐次增加链路容量来保证失效业务能够重组路由;最后提出二次断纤链路容量规划算法并进行试验仿真。结果表明,该算法在节约网络带宽、降低建造成本以及故障容错方面有着良好性能,能够很好应用于传送网络的链路规划中。     

Urban traffic congestion propagation and bottleneck identification

Bottlenecks in urban traffic network are sticking points in restricting network collectivity traffic efficiency. To identify network bottlenecks effectively is a foundational work for improving network traffic condition and preventing traffic congestion. In this paper, a congestion propagation model of urban network traffic is proposed based on the cell transmission model （CTM）. The proposed model includes a link model, which describes flow propagation on links, and a node model, which represents link-to-link flow propagation. A new method of estimating average journey velocity （AJV） of both link and network is developed to identify network congestion bottlenecks. A numerical example is studied in Sioux Falls urban traffic network. The proposed model is employed in simulating network traffic propagation and congestion bottleneck identification under different traffic demands. The simulation results show that continual increase of traffic demand is an immediate factor in network congestion bottleneck emergence and increase as well as reducing network collectivity capability. Whether a particular link will become a bottleneck is mainly determined by its position in network, its traffic flow （attributed to different OD pairs） component, and network traffic demand.     

广域网出口流量调度SDN部署研究

为解决广域网出口部分的流量调度问题,提出了基于SR Policy/EPE的流量调度优化方法,在运营商网络上模拟实现了互联网出口流量调度方案。所提方法通过有效操控业务流量的流向,可实现端到端的流量分配和全网流量灵活调度,在保证用户体验的前提下,有效提高骨干链路的利用率,优化网络整体结构,极大提升了网络的可扩展性。对于各项性能指标应用SR性能测量功能,可选择最优或次优链路以解决广域网出口拥塞问题,证实了所提方案的可行性。     

面向多径业务传输的快速故障定位机制

为解决WDM光网络中快速准确定位故障的难题,提出一种面向多径业务传输的快速故障定位机制,即建立多径业务传输模型来寻找多条链路分离光通路,在此基础上,各网络节点分布式独立计算故障链路向量,以快速限制定位区域。通过理论分析和仿真表明,所提机制对业务分布依赖性更低,能够迅速实现故障完全定位,并能提升故障定位速度。     

包容性检验和SVM相融合的网络流量预测

模型选择对网络流量组合预测结果至关重要,为了提高网络流量的预测效果,提出一种包容性检验和支持向量机相融合的网络流量预测模型（ET-SVM）。采用多个单一模型对网络流量进行预测,根据预测结果的均方根误差对模型优劣进行排序,通过包容性检验,根据t统计量检验选择最合适的单一模型,采用支持向量机对单一模型预测结果进行组合得到最终预测结果,通过仿真实验对模型性能进行测试。仿真结果表明,ET-SVM降低了网络流量的预测误差,预测精度得到了提高。     

基于MPLS的IP语音网络恢复性能仿真分析*

提出了一种基于MPLS 的IP语音网络恢复性能评估方案,该方案利用OPNET Modeler工具构建一个基于MPLS的IP语音网络仿真平台,分析与评估基于MPLS的两种故障恢复技术。仿真结果表明,采用基于MPLS OAM技术的快速重路由算法可以有效地缩短流量重路由时间与改进IP语音网络服务质量,验证了基于MPLS OAM技术的FRR算法在VoIP网络系统中实现QoS性能网络优化的可行性。     

软件定义卫星网络的链路故障检测和恢复方案

针对具有星间链路的卫星网络,提出了一种软件定义卫星网络架构下的链路故障检测和恢复方案。首先基于软件定义卫星网络架构设计了一种主动上报式故障检测机制,并设计了链路故障检测算法,实现对卫星网络中链路故障的快速发现和准确定位。在此基础上,提出了一种保护加恢复式故障恢复机制来快速恢复因故障导致的业务中断。最后在原型系统中对该方案进行了验证。实验结果表明,该方案可以在毫秒级的时间内快速检测并准确定位到链路故障,并可以在10±2ms的时间内对故障进行快速恢复。同时,该方案可适用于多种卫星网络拓扑。     

基于6LoWPAN的嵌入式多网关系统设计与实现

6LoWPAN是一种在IEEE802.15.4标准基础上IP化实现无线传感器网络的技术。在现有单目的导向的有向无环图（DODAG）环路由协议标准下,存在围绕单边界路由器的网络拥塞和能耗问题。设计了一种嵌入式6LoWPAN多网关协议和系统,嵌入式网关节点具备双模通信功能,可实现无线传感网（WSN）和固定IPv6网络的物理连接,双模网关通过固网建立与6LoWPAN根边界路由器之间的IP隧道来实现上下行路由。通过对现有6LoWPAN协议标准的补充和优化,使双模节点具有网内和网际路由能力,从而实现多网关架构和多径路由功能。优化的多点互通拓扑位置和流量分担算法实现上下行链路的有效负载平衡,也减小了节点多跳路由能耗。通过对多网关平台进行实验测试,并与单网关系统对比测试,结果表明该方案不仅实现了6LoWPAN在以太网的多点接入,降低了网络内数据传输时延和丢包率,并且提升了网络整体吞吐量。     

基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法

为了提高交通标志图像识别的准确性和实时性,提出一种基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法。利用图像聚类算法对原始数据集进行样本优化;采用多种图像预处理操作使样本整体质量进一步提升;构造了深度为9的CNN结构,通过多次训练得到最终的网络模型,将待识别的图像输入到CNN模型来实现自动识别。在德国交通标志数据集（German traffic sign recognition benchmark, GTSRB）和比利时交通标志数据集（Belgium traffic sign dataset, BTSD）上证明了算法的有效性,单张图片的识别速度只需0.2 s,识别精度高达98.5%以上。本算法具有识别速度快、准确率高的特点,可为智能驾驶的可靠性和安全性提供理论依据和技术支持。