聚合度在地域通信网关键节点识别中的应用

介绍了地域通信网的概念,分析了研究地域通信网关键节点识别的重要性。从网络的拓扑结构出发,给出了两种聚合度的定义方法,并把这两种定义方法应用到关键节点识别中,通过实例对两种方法进行分析对比它们的优缺点,得出方法二更适用于地域通信网这样复杂网络的关键节点识别中。     

一种新的地域通信网关键节点识别方法

分析了地域通信网的网络模型。根据地域通信网的典型特性,针对节点容量法和节点连通度法的缺点,提出了一种新的关键节点识别方法,并给出了关键节点识别流程,同时进行了实例分析。首先比较节点连通度的大小,定义连通度最大者为关键节点;其次,当存在某两节点的连通度一样大时,取节点的容量大者为关键节点。实例分析表明了该方法的有效性、简单性和准确性。     

一种野战地域通信网网络节点和链路重要性的评估方法

评估网络节点和链路的重要性,是研究野战地域通信网网络可靠性的重要内容。在采用节点收缩法判断网络节点重要性的基础上,结合实例,提出了利用层次分析法确定连接于核心节点的各条链路权重值的方法,进而得出野战地域通信网网络节点和链路重要性的评估方法,为野战地域通信网的可靠性研究和电子对抗作战提供参考。     

基于节点的地域通信网抗毁性评价及应用

分析了战场条件下地域通信网抗毁性评价的需求和现有地域通信网抗毁性评价方法存在的不足,确定了节点失效条件下地域通信网抗毁性评价的标准和计算流程。从节点失效的实际出发,给出了节点重要度的分析方法,并以该方法为基础,综合考虑节点逐个失效的整个过程,给出了基于节点的地域通信网抗毁性评价方法。最后,将这种方法应用于地域通信网拓扑优化,并给出了应用实例。     

地域通信网干扰效果评估指标研究

目前地域通信网是战术通信网的主体和主要发展方向。介绍了地域通信网的特点,分析了对地域通信网的干扰方法。针对地域通信网的工作特性,提出了采用误码率和网络阻塞概率作为对地域网干线节点干扰的效果评估指标,最后以四个节点组成的栅格状地域通信网作为研究对象,采用数学仿真方法对多种情况下的误码率、网络阻塞概率进行了仿真评估。     

一种基于神经网络的通信网节点重要性评价方法

准确地评估通信网中节点的重要性,对于通信网的设计、维护管理以及提高整个通信网的可靠性都有重要作用。现有的一些评估方法通常只是考虑单一的影响因素,其评估结果不准确。提出一种基于自组织神经网络的通信网节点重要性评估模型,将通信网中节点的度、节点的网络凝聚度、节点对通信网生成树的影响程度和节点对通信网可靠性的影响程度作为节点重要性的评价指标,对通信网中的节点进行重要性等级的划分。实验结果表明该模型能够全面地评估节点的重要性。     

基于改进跳面节点法的地域通信网抗毁性评价

为了提高地域通信网对抗训练的有效性,需要对地域通信网的抗毁性和节点链路的重要性作出评价。针对跳面节点法的问题和不足,提出了一种基于改进跳面节点法的地域通信网抗毁性评价方法,并对改进的结果进行了对比,最后对抗毁性评价方法在地域通信网对抗训练中的应用情况进行了分析。     

基于地域通信网流量攻击方法的仿真研究

地域通信网中各节点之间的正常通信是保障作战胜利的关键,由于地域通信网中各节点间的连接多采用无线链路,可以使用流量攻击的方法对链路进行攻击,使各节点通信中断。在分析流量控制和拥塞控制的基础上,结合OPNET仿真软件建立网络模型,通过仿真研究验证了流量攻击法可以有效地使地域通信网通信中断,达到攻击的目的。     

基于OPNET的地域通信网网络仿真研究

针对无线通信情况下地域通信网中心交换机节点间的通信质量,采用模块化的方法描述节点对象的行为并对节点进行建模,通过OPNET网络仿真工具对地域通信网各网络节点的仿真模型以及组成各节点的进程模块进行设计实现,结合地域通信网的一个实例,得出了节点受不同干扰情况下的全局数据业务丢包率和话音业务呼损率。     

基于业务临近度的电力通信网脆弱性分析

电力通信网脆弱性分析对确保电力系统安全运行和加强电网健壮性具有重要意义。以网络端到端时延理论为基础,建立基于业务临近度的电力通信网的脆弱性分析和评估模型。通过分析电力通信网的运行情况和业务分布,估算出端对端的传输时延、业务临近度和相邻节点的业务临近度相关性,建立业务链和节点的脆弱性分析模型。以IEEE-30节点系统为例进行仿真,完成对通信网络的脆弱性分析。对节点和业务链进行脆弱性排序,结果表明节点时延、业务分布和节点相关度三者与电力通信网的脆弱性密切相关。     

公安复杂网络节点重要度研究

公安信息网是警务信息化工作的技术支撑,为了达到准确合理评估公安信息网稳定运行的风险度,需要对组成网络的各节点重要度进行评估分析。总结了在复杂网络环境下网络节点重要度常规计算方法并进行了相应分析,通过确立节点重要度关联指标体系,采用以度中心性和聚集中心性为核心参数的评估算法,对某型公安网络节点进行重要度计算评估实验,实验所得节点重要度值基本上反映了网络节点在整体拓扑结构中的地位,可以为复杂网络的建设及管理运维提供相应的工程借鉴和参考意义。     

基于重要度传输矩阵的复杂网络节点重要性辨识方法

复杂网络中节点重要性辨识对分析网络结构和功能具有重要作用.为了辨识节点重要性,分析节点自身和关联节点的作用,本文构建了一种基于重要度传输矩阵的节点重要性辨识模型.首先,基于关联节点与节点之间的最优路径长度、最优路径数目和信息传播率定义了节点间的传输能力.其次,依据度值和传输能力构建重要度传输矩阵,综合节点局部重要性和全局属性指标评价节点的重要性.最后,对"ARPA"网络和四个真实网络进行破坏性仿真分析,结果本文方法表明对网络造成更大的破坏,证明了该方法的有效性和可靠性.     

基于边生命周期的短波IP网络随机图模型

针对短波IP网络中物理连接存在生命周期和接收节点选择方式不同对网络拓扑结构和性能产生的影响,提出了一种基于边生命周期和接收节点多种选择方式的随机图模型。模型中节点之间边生命周期服从正态分布,而新边建立的节点选择方式按照随机选择、度值择优选择和度值反择优选择的方式,用来模拟短波IP网络不同的通信过程。理论分析和仿真也发现,接收节点选择方式的不同将会对网络的度分布、平均最短距离、网络总的度值和节点最大度值及聚集系数都产生影响,而小的连接生命周期将显著减少网络中总的度值和节点的最大度值,减少对物理层资源的占用,提升网络的效能。     

Research on Methods for Improving Robustness of Cascading Failures of Interdependent Networks

The issue about cascading failures of interdependent networks is a hot research field based on the current complex network basic theories. This paper mainly researches methods for improving robustness of interdependent networks. At first, a model of interdependent network cascading failures was established to carry out robustness analysis of three different interdependent networks including BA–BA, WS–WS and ER–ER. Then, methods for improving robustness of interdependent networks under random attacks and targeted attacks were researched respectively. (1)Under random attacks, based on the overall idea of network addition, the paper summarized four common methods for improving robustness of a simple complex network, including random addition, low-degree node addition, low-betweenness node addition and addition based on algebra connectivity. After that, according to inherent characteristics of interdependent networks, the paper put forward an interdependent network addition algorithm based on internal similarities. It is shown in cascading failure simulation calculation results of three interdependent coupling networks, that the method put forward in this paper can most effectively improve robustness of interdependent networks under random attacks. (2)Based on the overall idea of protecting key nodes under targeted attacks, the paper put forward a method for analyzing key nodes of interdependent networks based on natural connectivity. Then, under the BA–BA interdependent network, the paper analyzed this method in comparison with the commonly approved Max-Cas algorithm. It is shown in simulation calculation results that, the method put forward in this paper can more obviously improve robustness of an interdependent network under targeted attacks and can be applied flexibly.     

基于信任评估的Ad Hoc网络关键节点选取算法

Ad Hoc网络中存在关键节点,它们的失效会严重影响网络性能。为了有效地选取重要且可信的关键节点,给出了关键节点的定义,提出了一种基于信任评估的关键节点选取算法。首先利用节点收缩法计算节点的重要度,然后结合D-S证据理论,建立节点的信任评估模型,通过该模型得到节点的客观信任值来判断节点的可信度,最后综合考虑节点的重要度和可信度来选取关键节点。仿真实验结果表明,通过该方法得到的关键节点失效后将造成网络性能急剧下降。     

基于局域信息和能量因素的WSN关键点判定算法

In the existing key node decision methods for wireless sensor network,the judgment index was so single that the result judged was deficient.In order to solve this problem,a new key node decision algorithm(KNDA)based on local information and energy factor was proposed.Firstly,the local information model based on the degree and neighbor information of node was established.Secondly,according to the residual energy of node and the change of network energy consumption after the node failed,the models of energy factors were established.Finally,an aggregative key node decision model was formed.Extensive simulation experiments were carried out in the MATLAB simulation platform,by comparing with other algorithms,the results verify that the key nodes obtained by this algorithm are more sufficient.Meanwhile when the key nodes judged by KNDA are protected,the network can show strong invulnerability.     

异质网络中基于节点影响力的相似度度量方法

异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的链接结构,也保留了网络中的语义信息,同时区分不同类型节点对异质网络的作用.在异质信息网络环境下,通过启发式规则区分并量化不同类型节点的影响力权值,并结合网络链接结构和节点间语义关系,解决了提高相似度学习准确性的问题.实验结果表明,该方法能够有效地对异质信息网络不同类型节点进行相似度度量,可以应用在网络搜索、推荐系统以及知识图谱构建等不同领域.