多信道多跳无线网络端到端时延最小化路由评价指标的研究

提出一种适用于多接口多信道无线网络的路由评价指标,DSRM.与传统的评价指标单纯注重网络吞吐量相比,DSRM采用整条路径的端到端时延作为评价指标,以适应日益频繁的时延敏感的应用需求.在DSRM中,综合考虑了网络传输过程中的竞争接入时延、基于等效带宽计算的传输时延、节点内的信道队列因素,并分析了整条路径的端到端重传时延.通过Qualnet仿真,证明了DSRM较WCETT、WEED等路由评价指标在平均端到端时延等网络性能参数上有了明显提升.     

并行多路传输中数据调度算法的研究

针对传统并行多路传输中数据调度算法存在的问题,基于MPTCP协议,提出了带宽预测和前向时延的数据调度算法(data-scheduling algorithm using bandwidth estimation and forward trip-time,DA-BEFT)。该算法充分考虑子流间传输时延差较大的影响,结合性能好的重传选路策略,减轻接收端因数据乱序导致的缓存阻塞,提高整个连接吞吐量。通过仿真实验验证了DA-BEFT在子流时延差变化时能够提高带宽利用率,提高网络的吞吐量。     

气象网格环境下大数据的端到端传输机制研究

以八个区域中心建立气象网格计算环境(CMAGrid),有效整合利用各区域中心现有的高性能计算资源,以提高气象行业资源利用率和气象作业运行效率。气象作业运行过程中的输入和输出都需要在各区域中心之间进行数据传输,大量的气象数据文件较大,因此,在CAMGrid环境下实现高效的气象大数据传输是个值得研究的课题。本文重点研究CMAGrid环境中各区域中心间端到端的气象大数据的高效传输机制。在气象网格环境搭建的基础上,根据气象大数据的特点,分析影响大数据传输效率的关键问题,基于缓冲区、数据切分、多路并行传输等机制研究一种大数据的端到端高效传输机制,有效利用现有的网络带宽,以提高气象骨干网环境下的数据传输能力。     

基于Internet的网络控制系统端到端时延分析

端到端时延是影响基于Internet网络控制系统(NCS)稳定性的一个重要因素。该文通过OPNET建模仿真,分析了系统的端到端时延特征、时延组成及时延瓶颈。讨论了不同的数据包大小对端到端时延的影响及其原因,把该时延用于一个NCS仿真实例,分析了其对系统稳定性的影响。在NCS的设计过程中,明确端到端时延特征有助于提高系统的稳定性。     

多路并行传输中数据调度算法的优化

针对异构无线网络环境中,基于流控制传输协议（SCTP）的多路并行传输协议（CMT-SCTP）存在接收缓存阻塞和路径负载失衡等问题,提出一种改进的轮询数据调度算法。该算法根据每条路径上的发送队列信息和拥塞状况对网络状况进行估计,并按照各路径上的网络状况分配相应的传输任务量,缩短数据包在接收端缓冲区的平均排队时延,减少接收端乱序数据包的数量。仿真结果表明,改进的轮询数据调度算法能有效提升CMT-SCTP在异构无线网络环境中的传输效率,有效缓解接收缓存的阻塞,且对不同的网络场景具有很好的适应性。     

SDN中的端到端时延

随着大规模SDN的不断发展,用来管理和衡量网络性能的指标也越来越重要。端到端时延就是其中重要的部分,针对该指标已经提出了很多计算的方法,主要分为主动探测和被动探测,但是各有优缺点。因此,提出一种主动探测和被动探测相结合的方法,通过特殊方法计算出第一个数据包的时延,再通过快速方法计算相邻数据包端到端时延之差,得到所有数据包的端到端时延。实验结果表明,新方法在时钟不同步的情况下,可以有效地计算出端到端时延。     

基于指数上鞅的统计端到端时延分析

借助有效的端到端时延分析可实现大规模网络的QoS控制,运用统计网络演算理论中最小加代数的卷积运算规则计算端到端时延界日益引起人们的重视.随着网络规模的不断扩大,统计端到端时延界应同时具有良好的可扩展性和一定的紧致性,而目前满足这一要求的理论成果还比较少.通过结合最小加代数的卷积运算规则和Doob不等式,并采用矩母函数(Moment Generating Function,MGF)对到达曲线和服务曲线进行描述,文中给出了一种基于指数上鞅的端到端时延界表达式.该时延界不仅可以线性扩展,而且数值分析结果表明,在相同假设条件下,该时延界比现有的线性时延界具有更好的紧致性.     

一种新的提高互联网端到端时延精度的测量方法

由于端到端网络时延的测量中存在收发时钟不同步的问题,在测量中大多是通过测往返时延来间接求得端到端时延,测试结果误差较大.本文利用主动探测方法,在互联网上通过在一端发送带有时间戳的IP数据包,在另一端记录该测量分组的到达时间戳来获得端到端的时延测量值,然后利用线性规划的方法来消除了收发时钟的初始相位差和相对频差等影响,计算出网络的端到端时延真实值.通过实例测试,结果表明该方法消除了时钟不同步带来的误差,提高了测试结果的精确度.     

基于SDN的数据中心动态优先级多路径调度算法

随着云计算技术和分布式业务的发展,数据中心内部“东西向”大象流量激增,这部分大象流在调度不当的情况下容易发生碰撞,造成链路拥塞。本文提出一种基于软件定义网络（SDN）的动态优先级多路径调度算法（DPMS）。该算法根据数据中心流量的特点制定大象流和老鼠流调度模型,充分利用各网络节点间的冗余链路,提高资源利用率;并结合组表优化SDN架构中控制器和交换机的通信模式,降低了数据包处理时延。实验结果表明,相比ECMP和Hedera这2种调度策略,DPMS提高了网络吞吐量和链路利用率,减少了平均流完成时间,网络的整体性能有所提高。     

基于度约束最短传输树的多路径传输协议

无线传感网络因为它的应用领域广泛性,在工业领域和理论研究领域得到了越来越多的关注。针对传输网络的数据传输可靠性的问题,提出了一种基于度约束最短传输树的多路径传输协议,该协议实现了网络中每个节点均有两条互不相关路径到达汇聚节点并且传输距离最短,同时对子节点的数量进行约束,减少了“热点问题”的发生。针对多汇聚节点网络中部署问题,提出了中间位置优选策略和边缘位置优选策略,对网络的鲁棒性和均衡节点负载进行了分析。通过实验验证了基于该协议的传输网络具有很强的健壮性和抗干扰性。     

基于历史传输效率的最小传输延迟算法设计

机会网络的数据交换不需要完整的路径,且传递数据是基于节点机会移动和机会相遇。相对于传统网络来说,达到了绿色节能的目的。但是,机会网络中节点逐跳传递数据存在较大的传输时延和大量的数据副本,造成传递过程中节点能量的过度消耗,为了取得较小的传输时延和较少的数据副本,本文提出基于历史传输效率的最小传输延迟算法MDBHE算法,根据历史的传输效率构建一条局部效率高且传输时间短的传递路径。仿真实验结果表明,MDBHE算法与传统的机会路由算法相比,缩短了传输时延,提升了机会网络的传递成功率。     

基于BP神经网络的网络控制系统调度

为了在复杂的网络环境下能更合理地分配网络资源,提出了利用BP神经网络,通过对网络调度器产生的历史和当前数据进行训练,预测调度器下周期可能产生的数据,进而对下一调度周期的死区大小进行调整。实验仿真表明,所设计的反馈调度器能进一步改善网络控制系统的性能,进一步提高应对负载变化的能力。     

基于交互式斜率比较的数据包节能传输调度

为了节省无线传感器网络中的数据包传输耗能,提出交互式斜率比较(ISC)算法进行速率控制调度.该算法根据数据包到达和截止曲线,通过不断比较到达点和截止点对应的斜率,得出每个传输段及其速率.所提ISC算法在离线模式下可以实现最低能耗数据包传输,扩展到在线模式后,传输能耗也可以逼近最小值.考虑在1 s时间内传输500个包,所提方法在离线和在线模式下的能耗分别仅为传统方案的0.413％,0.483％.     

基于免疫连通模型的多路径传输选择算法

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题，提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时，免疫机制被用来选择路径的适应度函数，从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示，所提算法可更好地平衡负载，延长网络的生命周期，以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。     

基于免疫连通模型的多路径传输选择算法

为解决无线传感器网络（WSN）中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题,提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时,免疫机制被用来选择路径的适应度函数,从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示,所提算法可更好地平衡负载,延长网络的生命周期,以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。     

广义同余神经网络及BP神经网络的比较研究

从神经网络的结构、激励函数、权值调整算法等方面对三种广义同余神经网络(generalized congruence neural network,GCNN)及传统BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)的异同点进行了比较和研究.通过对正弦函数的逼近性能比较,表明最新改进的第三种GCNN既继承了前两种GCNN收敛速度快的优点,又具有传统BPNN稳定性好的优点;既克服了前两种GCNN不稳定性的缺点,又克服了传统BPNN收敛速度慢的缺点.采用分段线性激励函数有利于GCNN的推广应用.     

基于叠加编码及多用户调度的高斯传输信道优化算法

为了提高高斯传输信道的数据传输效率,提出了一种基于叠加编码及多用户调度的高斯传输信道优化算法(MGSC)。首先,该算法提出了高斯传输信道的系统模型,分析源-端的距离概率密度函数和累积分布函数以及用户的平均功率增益;接着,在高斯传输信道上采用最优的叠加编码与连续干扰消除的方法,并根据各个用户的效用函数来执行最佳的功率和速率分配,并通过概率优化方法来对信道用户进行选择,接入最佳的传输信道;最后,实验仿真结果表明,在信道接入用户变化的情况下,相比双向中继信道无线信号和功率传输优化算法(TWRC)以及基于矩阵与格球解码(LSD)技术的数据传输算法,MGSC的信道总数据传输速率分别提升10.2%和21.7%,并且信道增益的平均效果分别高出5.7%和6.4%。因此,MGSC在信道传输速率和信道增益上有较好的优化效果。     

WiMAX Mesh网络中一种集中式QoS调度算法

针对WiMAX Mesh网络集中式下资源的调度和分配,分析了现有调度算法的研究进展与优缺点,结合标准对Mesh模式的QoS定义,提出了一种WiMAX Mesh网络集中式下基于分组的QoS调度算法。通过区分数据流的优先级方式对不同业务数据流进行分组,并计算组内流节点的权值,保证同种业务流间高传输要求和低传输节点的公平性。仿真结果表明,与HRF和LRC算法相比,该算法对于分类业务的时延和网络吞吐量具有明显的优势,实现了区分业务的QoS保障。