基于信息流动力学的通信网络性能可靠性建模与分析

为了分析流量变化对网络性能可靠性的影响,首先基于信息流动力学建立了通信网络流量模型,在此基础上定义了信息流传输时延和分组丢失率表征网络性能可靠性的指标和评估模型,进而分析了某局域网络在泊松流量和突发性约束流量下的网络性能可靠性。结果表明,2种流量模型下的网络性能可靠性都存在明显相变行为,相变点刻画了网络在性能约束下的最大传输能力。     

应用层行为与网络性能的关联模型研究

论述了应用层行为对于网络性能分析的重要性,深入研究基于复杂网络理论的网络拓扑与演化机制模型,重点分析无尺度网络的幂律分布特性,最后以应用层行为的幂律特性为基点,建立了应用层行为与网络性能的关联模型,分析了不同幂指数下应用层行为对网络性能的影响.     

基于PageRank的缓存替换策略

为了提高代理缓存的性能,提出了基于PageRank的缓存替换策略。该算法是从用户访问行为对文件对象价值具有影响的角度提出的,该算法首先将用户和文件对象类比为网络中的节点,将用户和文件对象之间的访问关系抽象为网络中的连线,然后采用PageRank算法计算文件和用户的权重值,最后在需要进行缓存替换时,优先替换文件权重值小的文件。仿真实验的结果表明,相对于LFU算法,该算法具有较高的请求命中率和字节命中率。     

电力光纤通信网的复杂网络特性实证分析(本期优秀论文)

提出运用复杂网络理论,从网络拓扑结构的角度对电力光纤通信网的复杂性进行分析。通过拓扑建模、参数计算和网络特性分析,验证了电力光纤通信网在发展到一定规模后,网络具有较大的集聚系数及较小平均路径长度,表现出明显小世界效应,并当网络处于稳定状态后,节点度分布符合有限空间的幂律分布特性。     

一种新的主动节点资源访问控制策略

较传统网络而言,主动网络的复杂性引起了更加严峻的资源安全问题,特别在主动节点方面.文章详细分析了主动节点资源访问的研究现状和存在的问题,设计了主动节点资源访问安全体系,提出了一种新的主动节点资源访问控制机制.并提出利用权能对资源访问控制策略进行描述,动态维护.采用基于角色的访问控制方法实现对用户的管理.     

基于信誉的延迟容忍网络激励方案

由于长延迟、频繁中断等特性,延迟容忍网络采用“存储-携带-转发”的路由方式实现报文的传递.这种传输方式建立在网络节点互相信任,诚实合作的假设之上.然而,由于受到自身资源的限制,网络中存在自私节点拒绝参与网络合作的行为,导致网络传输性能下降,甚至无法正常运行.针对此类问题,本文提出一种基于信誉的延迟容忍网络激励方案,鼓励节点共享资源,并约束自私行为.设计了一种观测协议,以解决延迟容忍网络环境下对网络节点行为的观测问题;提出了一种信誉模型,通过信任值评价节点的可信程度,从而优化路由决策,惩罚自私节点.仿真结果表明了本文提出的激励方案的有效性和可行性.     

认知无线电网络中基于功率有效性的最优功率分配

在资源受限的认知无线电网络中,如何提高次用户网络的功率利用率是一个值得考虑的问题。针对这个问题,本文首先提出了认知无线电网络中基于功率有效性的次用户最优功率分配算法,该算法不仅考虑主用户网络中断概率对次用户发射功率的限制,而且兼顾次用户网络本身的中断概率要求。其次,为了进一步降低节点的计算复杂度,本文通过降维处理将目标最优化问题转化为两个子问题进行求解,从而提出一种次优的低复杂度功率分配算法。仿真结果表明,次优算法相比最优算法仅带来有限的性能损失,但是却有效地节省了计算时间和存储空间;此外,当中继节点靠近源节点时更有利于系统功率效率的提高,源节点到目的节点链路相比中继链路对系统的性能影响更大。      

用户行为感知与网络边缘内容分发优化策略研究

本文针对移动端视频服务特性,设计了基于用户内容偏好和移动行为感知的网络边缘节点内容分发优化策略,该优化策略能够快速响应移动端用户兴趣,大大减少主干网络带宽资源的消耗,同时提升了用户的收视体验,有利于广电网络运营商优化网络配置并提升服务质量。     

基于关系的微博重要度算法研究

近年来微博已经发展为一个影响力巨大的社交网络平台。针对微博的复杂网络特性,提出了对微博用户重要度的算法,从海量微博信息中智能提取重要内容。算法考虑到社交网络的节点间影响以及用户行为的传递性,同时为了提高对海量节点的处理能力,进行了有效的子网分划。通过实验,证明算法能有效分析网络中节点贡献内容的重要度,有助于提高社交网络中舆情监控、分析、管理等工作的效率和准确性。     

面向话题的微博网络测量研究

针对话题生成网络的动态时序特性,设计定量计算方法,从微博内容、网络结构、用户行为角度开展面向话题的新浪微博网络测量研究,结果发现：少数微博被大量转发,转发次数与对应微博数呈现近似的幂率分布;话题热度呈现明显的突发性和变化趋势,局部波动率能够有效地在大量背景微博中发现突发话题;基于话题生成的转发网络的小世界特性并不明显,且密集的关注关系不一定引发频繁的转发行为;传播能力强的话题中含有较大比例的持续参与用户,用户行为的话题相关性能够有效检测潜在关键用户。测量结果有助于了解话题生成网络的内容传播特点、网络结构特性及用户行为模式,测量指标能够有效应用于微博话题影响力分析等相关研究。