基于相空间融合的异构网络数据拓扑重构技术

为了提高分布式异构网络数据动态拓扑重构能力,提出基于相空间融合的异构网络数据动态拓扑重构算法.构建模糊层次空间异构网络数据库的异构存储结构模型,采用网格分块特征检测和特征重组技术实现对模糊层次空间异构网络数据库的动态拓扑设计,挖掘模糊层次空间异构网络数据库的关联规则特征分布集,采用相空间融合和模糊C均值聚类方法,实现对...     

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.     

概率模型下异构传感器网络部署算法的研究

目前采用虚拟力方法解决传感器节点部署问题的算法均基于同构传感器网络,面向异构传感器网络的部署需求,提出扩展的虚拟力算法.该算法采用概率感知模型,部署时根据感知半径的悬殊采用静态部署与动态部署相结合的策略,根据节点感知半径差异度决定最佳距离的取值,节点移动时采用接替移动法.仿真结果表明该算法能够根据应用需要将异构传感器节点合理地部署于目标区域内,同时能有效地均衡网络节点的能耗,延长网络的生存时间.     

基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法

针对当前节点多属性网络链路映射长度较长、网络请求接受率和收益开销较低的问题,提出基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法.根据无向图描述节点多属性网络映射问题,采用拓扑结构感知,构建节点多属性网络模型和节点链路映射评测指标,利用回溯算法,计算sumTR值,获得备选网络节点集合.使用子区域作为物理节点映射区域进行资源分配,按照映射优先级排列网络节点依次映射,分析节点多属性,使用最短路径算法,排序跳数最小链路映射,实现节点多属性网络映射.实验结果表明,所提算法能够有效缩短链路映射长度,提高网络请求接受率和收益开销.     

无线通信节点传输能量均衡优化算法

针对现有异构网络算法负载不均衡和网络寿命短的问题,提出一种基于能量均衡与动态调节的节点筛选算法。根据网络节点间的相邻性与链路结构特点计算节点的距离和能量,引入方向因子与能量调节因子对节点选择概率进行优化,实现网络节点的动态选择。在此基础上,利用节点的关联性选取目标路径,并通过建立节点筛选机制实时排除能量不足的节点,从而保证网络正常运行与能耗均衡。实验结果表明,该算法能有效延长网络寿命,具有较好的稳定性,并且在时间充裕的情况下具有较高的准确率与数据接收率。     

数据中心网络拓扑感知型拥塞控制算法

针对数据中心网络（DCN）的链路拥塞问题,提出了一种拓扑感知型拥塞控制算法（TACC）。首先,根据广义超立方体拓扑多维正交和单维全连接的结构特点,结合网络流的最大流最小割定理,提出了拓扑感知地选取分布流量请求的不相交路径策略;然后,根据带宽需求自适应选取不相交路径;最后,利用已选取路径的剩余带宽为权重动态调整每条路径的流量分配比例,从而达到缓解网络链路拥塞、均衡网络负载和减轻目的节点侧数据重组压力的目的。实验结果表明,与链路关键性路由算法（LCRA）、多路径健忘路由算法（MORA）、最小割多路径路由（MCMP）算法和免拥塞路由策略（CFRS）相比,TACC算法在均衡链路负载和优化算法部署时间方面有良好的表现。     

去中心化云存储网络的存储任务分配算法

针对联邦学习客户端数据集的存储任务分配问题构建新型模型,为保证去中心化云存储网络的负载均衡,缩短存储数据上传/恢复时间,减少客户端存储总花费,提出了一种考虑客户端需求和全局负载的数据存储任务分配算法——URGL＿allo(Allocation Based on User Requirements and Global Load)算法。在节点分配阶段考虑全局负载、拓扑属性及客户端关注的存储价格和数据恢复时间等节点资源,结合万有引力定律定义新的节点排序方法,选择最佳存储任务分配节点。在链路分配阶段,使用Dijkstra算法计算以客户端节点为中心到网络中其他节点的最短路径,并选择两节点间最短路径集合中带宽值最大的路径进行分配。仿真结果表明,相比基于随机策略的分配算法(Random＿allo),所提算法的负载均衡指数、客户端存储总花费分别降低了41.9%,5%,并且与基于链路带宽的贪婪算法的数据恢复时间相差不大,都稳定维持在(0,2]之间,是Random＿allo算法的1/20,在全局负载和服务质量上的综合表现优于对比算法。     

面向物联网的能耗感知虚拟网络映射算法

物联网中传感器节点间规模庞大的数据交互使得能耗过大问题日趋严重,传统能耗感知算法无法适用于节点能耗不均的物联网环境。针对该问题,重新构建基于无线传感器网络的能耗模型,在考虑节点异构性和链路时效性的同时保证能耗最小。在此基础上,提出一种改进的能耗感知虚拟网络映射算法,在节点映射阶段,基于最接近剩余容量原则将虚拟节点映射至同类型且能耗最小的物理节点上,并为不同时延下的链路分配合适的资源。仿真结果表明,相比EA-VNE、EA-VNEH算法,该算法通过资源整合的方式,可以提高底层资源利用率,降低虚拟网络映射能耗,且随着引入参数的增加,能够实现更细粒度的资源分配。     

基于节点度估计的三维WSN拓扑控制算法

为提高无线传感器网络性能均衡性,延长网络生命周期,对其三维拓扑控制进行研究。定义判断拓扑变化程度的节点度因数,构建评价网络综合性能的节点度估计模型,并提出基于该模型的拓扑控制算法,通过布置传感器节点、创建网络拓扑结构、生成数据传输链路和修正节点发射功率实现拓扑创建与优化。仿真实验和节点度因数、网络能量衰减、网络能效均衡性等对比结果表明,与LEBTC算法相比,该算法性能均衡性强,拓扑综合性能较好。     

基于拓扑结构和节点性能的应用层组播算法

针对当前应用层组播节点具有异构性和存在传输延迟等问题,提出一种基于拓扑结构和节点性能的应用层组播算法。根据拓扑感知的方法对网络进行分层分簇,在构建组播树时考虑节点的异构性,使高性能的节点接近源节点,低性能的节点接近叶子节点。实验结果表明,该算法能提高组播树的效率,降低端到端的延迟,减小链路压力和控制开销,在大规模节点环境中有效改善组播树的性能。     

自适应异构传感网节能优化拓扑控制研究

针对传统的节能优化算法没有充分考虑节点间的通信距离和节点失效后重新分簇等问题,为了延长网络的生存期,提出一种自适应优化异构无线传感器网络拓扑结构控制算法.提出的算法首先基于传输数据跳数和相邻传感器之间通信距离,依据相似三角形几何原理,结合具体应用场景对传感器节点的分簇、成簇等操作进行自适应优化控制.仿真实验表明:改进的...     

基于抽象消减和流量估计的并行网络模拟拓扑划分算法

大规模并行网络模拟已成为目前研究Internet的主要方法,针对传统网络拓扑划分方法划分不均衡的问题,提出基于抽象消减和流量估计的并行网络模拟拓扑划分算法.采用抽象消减技术,将拓扑中度为1的节点递归抽象到其相连路由器上;采用流量估计技术,首先对拓扑中所有节点和链路利用估计算法进行权值初始化,然后将节点间流量转换为节点间权值,并将相应节点和链路的权值进行叠加.同时为避免权值差距过大,对权值进行规范化处理.实验结果表明,该划分算法相对于传统划分算法,节点压缩率在93.7%以上,缩减子域数约56.9%,减少远程链路数约22.9%,减少模拟时间约12.63%,提高了模拟的规模和效率.     

一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法在传感器节点部署密集或稀疏区域存在网络拓扑链路冗余、个别节点负载过重、瓶颈节点和网络生命周期短等问题。针对这些问题,提出一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法,该算法首先划分目标区域并随机抛洒传感器节点,在每个子区域内进行博弈并选出簇首节点,利用区域分裂与合并思想,在节点密集区域进行分割再博弈,防止部分节点负载过大,在节点稀疏区域利用权重链路进行合并,防止出现瓶颈节点以保障网络连通;然后对所有簇首节点实施二次势博弈生成簇首拓扑结构连接各子区域。仿真结果表明,该算法能够有效缓解节点负载,均衡节点能耗,延长网络生命周期。     

无线传感执行器网络中多源容错拓扑控制算法研究

拓扑控制是延长无线传感器网络生命时间的关键技术.针对异构网络的复杂性,提出了基于功率控制的分布式多源容错拓扑控制算法MSFT.在由大量计算、能量受限的传感器节点和少量性能较优的执行器节点组成的异构无线传感执行器网络模型中,算法保证任意传感器节点与执行器节点之间至少存在k条不相交路径同时选择权值较优节点使路径总功耗尽可能少,这样当任意k-1个节点失效时并不影响网络的连通性.理论分析证明算法能以O(n)的时间和消息代价构造网络拓扑,仿真实验进一步证实算法的有效性.     

AdHoc网络基于能量均衡的拓扑控制算法研究

为了延长无线AdHoe网络的生存期,降低节点传输过程中的功率消耗,该文提出了一种基于能量均衡的分布式拓扑控制算法,通过引人综合反映能量消耗及剩余能量两方面因素的路径权值函数,根据节点剩余能量的实时变化动态优化网络的拓扑结构。仿真结果表明,算法可以构建具有连通性的网络拓扑结构,与其它算法相比,能够均衡整个AdHoc网络节点的能量,显著地延长网络的寿命,从而保证网络长时间的可靠运行。     

基于节点交互度的社会网络链路预测

链路预测是通过已知的网络拓扑和节点属性挖掘未来时刻节点潜在关系的重要手段, 是预测缺失链路和识别虚假链路的有效方法, 在研究社会网络结构演化中具有现实意义. 传统的链路预测方法基于节点信息或路径信息相似性进行预测, 然而, 前者考虑指标单一导致预测精度受限, 后者由于计算复杂度过高不适合在规模较大网络中应用. 通过对网络拓扑结构的分析, 本文提出一种基于节点交互度(interacting degree of nodes, IDN)的社会网络链路预测方法. 该方法首先根据网络中节点间的路径特征, 引入了节点效率的概念, 从而提高对于没有公共邻居节点之间链路预测的准确性; 为了进一步挖掘节点间共同邻居的相关属性, 借助分析节点间共同邻居的拓扑结构, 该方法还创新性地整合了路径特征和局部信息, 提出了社会网络节点交互度的定义, 准确刻画出节点间的相似度, 从而增强网络链路的预测能力; 最后, 本文借助6个真实网络数据集对IDN方法进行验证, 实验结果表明, 相比于目前的主流算法, 本文提出的方法在AUC和Precision两个评价指标上均表现出更优的预测性能, 预测结果平均分别提升22%和54%. 因此节点交互度的提出在链路预测方面具有很高的可行性和有效性.     

基于加权的无人机集群组网分簇算法

在无人机集群组网中,节点的高速移动会造成网络拓扑结构更新频繁,使网络管理变得更加复杂。分簇能够增大网络容量,实现空间资源的复用,是优化网络管理的有效手段之一。针对大规模、高速移动的环境进行了研究,提出了一种多参数加权分簇算法。该算法将最大速度相似度分簇算法中的分簇指标引入到加权分簇算法中,并且对链路保持率、节点度差、节点剩余能量进行改进,综合考虑这四种参数,通过加权组合的方式选举具有最大权重的网络节点作为簇头。仿真结果表明,该分簇算法不仅能够减少簇的数量和簇间切换率,提高分簇的稳定性,而且能够延长最小节点生存时间,改善网络的整体续航能力。     

基于重构SPT的单链路故障路由保护方法

为了减少故障对网络运行带来的影响,提出了一种基于重构SPT的单链路故障路由保护算法SLFRPRSPT。该算法在最短路径树SPT的基础上实现,通过制定一系列定义和规则,对SPT进行重构,搜索节点关系发生改变的节点,为每个节点计算最佳备份下一跳节点,从而达到提高路由可用性的目的。经过实验验证,其在网络拓扑中故障保护率可以达到1,并且具有较低的路径拉伸度,可以有效避免单链路故障带来的影响。该方案支持增量部署和逐跳转发,便于实现。     

基于最小节点负载优先的逻辑承载网构建方法

针对现有节点映射算法在节点负载不均衡的问题,提出了最小节点负载优先的映射策略(MinNLP),该策略以节点内存负载作为判断节点忙闲度的参数,通过计算物理节点的负载强度,选择具有最小负载和较大剩余资源的物理节点来接受映射,并采用K短路径算法进行节点间的链路映射。实验结果表明,采用基于最小节点负载优先的映射策略并与K短路径思想相结合的方法来构建逻辑承载网比用贪心节点映射算法能得到更高的资源利用率、构建成功率和链路均衡度。