基于流量自相似性的网络队列管理算法

网络流量的自相似性会导致数据突发状态持续,传统队列管理算法无法对网络流量突发状态进行预测,从而影响网络端到端时延、丢包率和吞吐性能。针对该问题,提出一种基于网络流量预测的主动队列管理算法P-ARED。基于网络流量的均值和方差给出网络流量等级的概念,讨论网络流量等级转移概率与Hurst参数之间的关系,提出基于贝叶斯估计思想的网络流量等级预测方法。在此基础上,在对自相似网络流量环境下的平均队列长度、缓存队列长度最小阈值等参数优化设置的基础上,基于Hurst参数和自相似流量等级预测结果,重新设计ARED算法中分组丢弃概率的计算方法,以提高缓存队列长度的稳定性。仿真结果表明,P-ARED算法与对比的主动队列管理算法相比,降低了网络端到端时延和丢包率,提高了端到端吞吐性能,其中平均吞吐量最高提升7.63%,平均时延最多降低17.52%。     

基于流量特征的网络流量预测研究

传统的非线性模型已经不再适用于网络流量建模,为了能够更精确地对网络流量建模,必须考虑到网络流量的特性。针对网络流量的自相似、长度分布、周期等特征进行分析,结合小波变换与时间序列模型,有效地建立流量预测模型。首先对流量的自相似和平稳性进行分析,并对长度、周期等特征进行描述,其次根据实际流量的自相似性和平稳性选择小波变换与时间序列相结合的方法进行建模,产生预测结果,最后根据长度与周期特征粗略判断预测的合理性。根据实验验证与分析,该方法具有极大的灵活性,相比单一的小波-FARIMA模型可以减少大量的运算,同时能够描述网络流量的短相关与长相关特性。     

自相似业务下拥塞避免机制的实现

传统拥塞避免机制所采用的随机早期检测（Random Early Detection,RED）算法是建立在网络流量按Poisson分布的基础上,因此不适应具有自相似业务流量特征的Internet网。针对自相似业务流量特点,对RED算法进行了改进,提出了一种基于时间间隔的随机早期检测（Based Interval Random Early Detection,BIRED）算法。BIRED算法能够在自相似业务流量特征下,通过控制平均队列长度,避免网络进入拥塞状态。通过仿真比较了BIRED和RED的动态性能,显示了BIRED具有更好的鲁棒性,证明了BIRED比RED、DropTail更能适应自相似业务流量,减小系统负担,有效稳定平均队列长度,改善系统的暂态特性。     

自相似网络流量可预测性及其在AQM中的应用

从网络流量的自相似性带来的可预测性入手,小结了两类常用的预测方法,并对其进行了比较;然后根据已有预测算法,将预测结果引入经典主动队列管理机制——RED算法中,提出了基于流量预测的RED算法;最后通过仿真实验表明,该算法能较好地控制平均队列长度,提高主动队列管理的性能。     

基于自相似流量的一种新的队列管理算法

鉴于网络流量的自相似特性,结合应对该特性可采用的两种主要措施,提出了一种应对该特性的一种新的队列管理算法。算法包括两部分,一是缓冲区管理算法,另一是队列调度算法。新算法在缓冲区管理上采用了一种“伪扩充”缓冲区的方法。“伪扩充”维持缓冲区总空间的不变的情况下,按照策略增加一个用于处理自相似突发流量的队列。针对“扩充”后的缓冲区,采用基于静态优先级和轮询的队列调度算法。从理论上分析了,两部分的结合产生的新的队列管理算法在应对自相似突发流量中的有用性。     

非线性自适应拥塞控制算法研究

研究丢弃概率的变化率与队列长度稳定性间的关系,分析ARED算法及REM算法的丢弃概率计算函数,采用非线性化函数计算丢弃概率,提出一种非线性自适应拥塞控制算法(NLACCA),根据队列长度与目标队列长度中值的偏离程度动态地调整丢弃概率的变化率,从而减小队列长度波动,提高算法稳定性。在NS-2上进行的大量实验结果表明,该算法具有队列长度抖动性小、平均时延低、丢包数少等特点。     

一种改进的自适应随机早期检测算法

为了进一步减小Adaptive RED算法中队列长度的波动性,在对丢弃概率的变化率与队列长度稳定性的关系进行研究后,对Adaptive RED算法的丢弃概率计算函数进行了非线性化,使得算法能够根据平均队列长度与目标队列长度区间中值的偏离程度动态地改变丢弃概率的变化率,减小了队列长度的波动,进而提高算法的稳定性。     

基于平均变化率和空闲长度的丢包概率模型

针对RED队列丢包概率模型在计算丢包概率时精确性不足且未考虑网络流量的自相似性问题,提出了基于数据包入队速率平均变化率和队列空闲长度的队列丢包概率模型（DRED）,给出了相应的实现算法。DRED将网络流量状态引入到丢包概率的计算过程中,丢包概率随着网络流量状态的变化而变化,克服了RED队列丢包概率模型在平均队列长度大于队列最大阈值小于队列最大长度时直接将到达的数据包全部丢弃的弊端。实验结果表明,与RED相比,DRED丢包概率的计算更加精确,丢包率有所降低,吞吐量相对提高,端到端时延虽稍有增大,但时延抖动较小,网络的整体性能有一定提高。     

网络自相似流模型研究及其排队性能分析

本文提出一种带有随机参数的线性映射模型来拟合实际网络流量的自相似特性。数学分析和仿真验证结果说明该模型能在不同的网络环境下全面地描述网络流量的统计特性。对比传统基于泊松到达过程的排队分析结果,拟合流量的排队分析结果表明该模型能够很好的运用于网络性能评估。     

一种基于自相似流量速率估计的主动队列管理算法

通过分析当前较常用的流量速率估计算法指数加权滑动平均算法的优缺点,结合自相似流量的特点,提出一种新的速率估计算法PLMA.基于PLMA算法,设计了一种鲁棒性较强的主动队列管理机制,以估计速率作为标记概率的决定因子之一,增强了主动队列管理机制对网络拥塞状况的反应灵敏度.该机制能够快速响应流量变化,同时保持队列稳定性.仿真结果表明该算法优于RED及尾丢弃算法.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -