DHAPM: A New Host Auto-configuration Protocol for Highly Dynamic MANETs

MANETs are self-organizing infrastructure-less networks formed on the fly by a group of wireless nodes. The lack of central administration in these networks necessitates host auto-configuration. The proposed auto-configuration protocols to date are either not robust enough to respond efficiently to the dynamic nature of the MANETs or they are resource greedy. Also, there has been no detailed attempt made to compare the effectiveness of these protocols which is essential to judge relative merits and demerits. This paper presents a new stateful robust host auto-configuration protocol which is based on dynamically selected Address Agents (AAs) that maintain a distributed address table. The performance of the proposed protocol is comprehensively compared with a representative protocol that employs a different address table management technique.

一种基于元胞自动机的无线传感器网络拓扑控制方法

设计良好的网络拓扑控制方法能够减少能量消耗,实现网络能量的高效利用.利用二维元胞自动机,考虑节点的随机分布和工作/休眠/失效三态,建立无线传感器网络系统拓扑的演化规则.在设定初始条件下研究得到了演化规则的最佳控制参数,利用该参数的仿真表明,优化的元胞自动机网络拓扑控制在保证覆盖率和连通度的前提下延长了网络寿命.     

移动自组网中的分段式负载均衡路由协议

在移动自组网中,负载重的节点可能会因为拥塞或较大的延迟而成为网络的瓶颈,从而导致网络性能下降。针对该问题,提出一种负载均衡的分段式路由协议。引入局部负载中心点的概念,对中心点周围区域的负载进行计算并构造虚拟环路。利用虚拟环路进行路由选择,从而避开负载中心点,实现负载均衡。模拟结果表明,该协议能使网络的负载分布更均匀,相比以前的算法有更好的吞吐率。     

关于多跳链路负载均衡的拓扑控制算法

拓扑结构是无线传感网络(WSN)的基础,通过对网络拓扑结构的控制,可使网络资源得到合理高效的利用.本文在经典邻近图算法的基础上,考虑到链路通信能耗最小化和均衡性的问题,提出一种新的基于本地信息的公平选择机制.通过分析多跳链路的结构特点,得出节点间相互选择的权值参数,并将节点的初始能量和剩余能量计入权值,使节点选择的数据链路传输节点是自己的逻辑邻节点.对比K-邻近图算法,实验结果显示,本文算法可使网络能量消耗更加均衡,能够延长网络生存周期.     

基于SNMP物理网络拓扑发现算法

对网络进行准确的拓扑发现,对于网络的故障检测、性能分析具有重要意义。通过对目前网络拓扑发现算法的研究、综合和改进,本文提出了一个完整并且通用的物理网络拓扑发现算法。该算法基于SNMP协议,使得算法具有广泛的适应性,能够完全准确的发现网络中设备以及它们之间的连接关系。     

无线认知网络中拓扑控制方法研究

作为下一代通信网络,无线认知网络已成为当前的研究热点;由于节点的移动性,无线网络拓扑结构动态变化,拓扑控制一直是无线网络的难点问题;通过借鉴移动自组织网络(MANETS)中的拓扑控制方法,提出了无线认知网络中基于博弈论和认知功能相结合的拓扑控制方法;无线认知节点能够通过主动决策调节自身节点位置,在保证网络连通性的基础上实现网络覆盖面积最大;仿真实验结果验证了方法的有效性和收敛性.     

一种支持单向链路的QoS路由协议

设计了一种支持单向链路并能保证实时业务服务质量的路由协议QUR(QoS-supportUnidirectional-linkRout-ing),提出了一种新的带宽计算方法。QUR在路由选择时综合考虑路径的带宽因素和跳数因素,并为实时业务预约资源,提高了网络的整体效率。仿真结果表明:QUR协议保证了实时业务的服务质量,在网络吞吐量和相对控制开销方面优于DSDV协议。     

基于OSPF协议报文的网络拓扑分析算法

OSPF协议报文中含有网络拓扑信息,为有效处理报文数据,提出一种基于OSPF协议数据库描述报文和链路状态更新报文的拓扑分析算法。该算法的主要思想是：将OSPF协议报文按区域划分,采用模拟路由器的工作方式构造链路状态数据库,分别计算各个区域的拓扑,再利用边界路由器连接分散的拓扑得到完整的网络拓扑。实验结果表明该算法能够完整准确地获得网络拓扑图。     

基于SNMP协议的以太网拓扑自动发现算法研究

网络拓扑的自动发现在现代网络管理中非常重要,该文在前人研究理论的基础上,着重于多层网络拓扑自动发现,提出一种基于SN M P协议的全新的实现算法,该算法特别在物理拓扑发现部分进行改进,使得算法实现更简便,效率更高,能完全发现一个通信网内路由器、子网、交换机以及终端主机之间连接结构。     

学习自动机概述

本文概述了学习自动机方面的已有成果,着重叙述学习自动机的基本原理和近期的研究进展,最后介绍了学习自动机的应用.     

基于SNMP协议的网络拓朴发现算法分析

当前,互联网安全管理模块中采用了大量基于SNMP协议的工具,研究该协议网络拓扑发现的步骤和方法,对于保障互联网信息传输的安全性有重要意义。文章通过对SNMP协议、网络拓扑发现技术和算法的研究,设计了一个网络拓扑发现系统,该系统能够对网络结构进行准确、高效的自动发现,从而简化网管部署,提高效率。文章还对网络层拓扑发现、链路层拓扑发现以及相关算法进行了分析。     

基于STP协议的物理网络拓扑发现算法

拓扑发现是网络管理的重要基础。该文提出一种基于网桥生成树协议STP的算法,利用简单网络管理协议(SNMP)获得各个交换机MIB库中的生成树状态信息,根据生成树协议推导出网络的物理拓扑。和已有方法相比,该算法不要求各个网桥FDB表的信息是完备的,同时也能很好地发现备份链路和集线器、哑交换机等不支持SNMP的设备。实验表明该算法是一个准确、全面的拓扑发现算法。     

基于链路层发现协议（LLDP）的物理网络拓扑发现

阐述了基于IEEE新标准802．1AB链路层发现协议（Link Layer Discovery Protocol）物理网拓扑结构生成算法的实现。算法利用LLDP提供的信息能够完全发现网络的物理链路拓扑细节，并且适合多厂商设备混合的网络。     

基于主动策略的覆盖多播拓扑维护协议

针对有度和延时约束的覆盖多播拓扑维护问题,提出一种基于主动策略的拓扑维护协议——局部树重构协议。通过运行该协议,节点预先计算备用父节点,能在多播树发生分裂时高效地完成树的重构。实验结果表明,在较小规模节点数情况下,协议的平均节点交互次数约为被动策略的1／3,而在较大规模节点数情况下,其平均节点交互次数仅为被动策略的1／6。     

基于链路层发现协议(LLDP)的物理网络拓扑发现

阐述了基于IEEE新标准802.1AB链路层发现协议(LinkLayerDiscoveryProtocol)的物理网拓扑结构生成算法的实现。算法利用LLDP提供的信息能够完全发现网络的物理链路拓扑细节,并且适合多厂商设备混合的网络。     

基于学习自动机的最小连通支配集算法

为解决连通支配集的最小化问题,提出基于改进的分布式学习自动机的近似算法,在分布式学习自动机按随机选择进行深度搜索的基础上考虑回溯策略。该算法构造的是网络中的一棵支配树,只需要节点的局部信息。在网络建模图——单位圆盘图上对支配树性质进行分析和模拟实验。实验结果表明,与现有算法相比,该算法能得到更优的最小连通支配集。     

DCPC：基于能量保护的传感器网络分布式拓扑控制协议

在传感器网络中，拓扑控制对于平衡节点负载、增强网络的适应性以及提高网络的通信效率具有十分重要的作用。本文提出了一种通用的分布式拓扑控制机制（DCPC），综合考虑能源和通讯消耗，在保证网络连通性／双向连通性前提下，通过调节功率提高资源利用率，延长网络的生命期。仿真结果表明，相对于传统的LEACH协议，DCPC协议更加合理地利用节点能量，有效地延长了整个网络的生命期。     

基于认知模型的通用多概念学习算法

文章在分析了幼儿认知活动的一般过程基础上,抽象出一个概念学习的认知模型,提出了一个面向通用问题的多概念学习算法。并分析了算法的复杂性,通过实验验证了该算法的优点。最后指出了算法良好的应用前景。     

一种基于机器学习的MANET网络入侵检测性能评估方法研究

移动Ad hoc网络(MANET,Mobile Ad hoc Networks)正得到越来越广泛的应用,相应的网络安全问题也开始得到广泛的关注。研究MANET网络可能遭遇的攻击方式,提出基于机器学习技术的入侵检测性能评估模型,并提出一个综合评价指标,比较了7种机器学习算法在MANET网络入侵检测中的性能表现,对于构建安全有效的MANET网络具有重要的意义。使用GloMoSim仿真工具对MANET网络正常行为及黑洞、洪水、丢包3种入侵行为进行模拟,并详细分析了各种攻击情况下,7种机器学习算法的性能表现。分析结果显示,该评估模型能较好地反映出各种机器学习算法的性能,其中,多层感知器、逻辑回归和支持向量机具有较高的检测率及较低的误报率。     

基于准一致性可串行化的并发控制协议

人们基于准一致性可串行化的正确性标准，提出了一种乐观并发控制协议，提高了事务执行的并发度，更有利于实时事务定时限制的满足。