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标记分发协议(LDP)是多协议标记交换(MPLS)网络中的信令协议,运行在TCP连接之上。介绍了一种 LDP的容错(FT)机制,在TCP连接出现故障时,保存所建LSP的转发状态和资源信息,尽可能减少数据丢失。 相似文献
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VPN是MPLS技术的一项重要应用。对MPLSVPN工作原理进行了分析,提出了一种基于MPLS的VPN的实现方法。 相似文献
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袁姣红 《电信工程技术与标准化》2022,(9):50-53+80
传统的仅依赖监测特定告警标题发现重要故障的方法存在较大的局限性,无法主动监控到所有高危故障并提前预警,容易引发用户批量投诉,严重影响用户感知。同时传统的通信设备故障预测方法无法直接适用于虚拟化网络的故障预测。因此,本文提出一种基于AI的虚拟化网元的故障预测方法,通过采集告警数据、性能指标和工程状态等信息,利用随机森林算法开展故障预测,有效提升了高危故障的预警能力和预测准确率,保障了虚拟化网络的质量。 相似文献
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本文提出了一种基于ElGamal公钥算法和(t,n)门限的密钥恢复方案.它将要托管的密钥K分成n份并交给n个托管代理保管,当需要恢复时,任何t个代理托管的子密钥均可以恢复密钥K,而任何少于t个代理托管的子密钥均无法恢复.在密钥和子密钥的传送过程中,采用了ElGamal算法和ECC算法作校验,分两个阶段实现,提高了安全性和灵活性. 相似文献
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基于模m的n方根的前向安全数字签名方案的分析与改进 总被引:1,自引:0,他引:1
前向安全在实际应用中起着有效减少因签名密钥泄露而带来损失的重要作用,在密码学研究中成为热点.针对基于模m的n方根难题的前向安全数字签名方案进行了详细的安全性分析,发现此类方案均存在安全隐患,不具备前向安全性,并总结出前向安全数字签名方案攻击者成功伪造有效签名的本质原因.同时,根据有限域上数字签名所基于的困难性问题,通过利用与当前私钥有关的信息进行签名的方法对其中一种前向安全数字签名方案进行了改进.详细的安全性和效率分析表明,改进方案具有前向安全性和抗伪造性,有效地提高了签名的速度.改进方法也同样适用于此类基于模m的n方根难题的其他签名方案,对于进一步设计前向安全代理签名、前向安全群签名、前向安全多重签名等一些特殊数字签名方案具有指导意义. 相似文献
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一种用于光网络故障恢复的网络分割策略 总被引:2,自引:0,他引:2
网络规模的增大和复杂程度的提高给现有的集中式故障恢复策略的实施带来了困难。本文提出了一种分布式子网分割策略,这种方法可以将大型光网络分割成若干个具有中心节点的环形子网,进而在每个子网中实施分布式管理和故障恢复。文中给出了具体的网络分割过程,并给出了相应的子网恢复策略。最后通过一个实际的网络对这种网络分割策略进行了测试。实验结果验证了此策略的可行性和实用性。 相似文献
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电力线载波通信面向广泛的设备对设备的数据交互和通信应用,具有免于部署,易于直连通信的优势,成为一种有效快捷的新型通信方式。但在使用中经常由于通信拥塞或电力干扰,造成各种通信故障,故需要高效的恢复机制保证数据可靠传输。本文引入多标记交换协议(MPLS)技术,设计了一种新型的电力线载波通信可区分故障恢复算法Diff_RECV,在考虑不同生存性服务质量(QoS)要求的同时,将保护恢复机制和重路径恢复机制结合,实现了区分流量保护与恢复。通过实验验证,所提出的Diff_RECV算法能够全部恢复故障业务流量,并且比扩散法有更高的恢复速度。 相似文献
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国家电网信息通信网络依靠两套运维系统,分别实现对信息网络与通信网络的故障定位与分析,然而通信网络故障往往会引发信息网络故障,如何高效精确地进行通信信息网络故障联合定位是亟需解决的问题.针对信息通信网络的联合故障定位问题,提出了基于二分图模型的故障联合定位算法.首先依据通信网网络节点的关联性对网络分簇,并将每一簇作为一个子域.其次在每个子域内建立基于二分图的故障关联影响模型,最终利用目标排序法并行地对多个子域内网络故障进行分析,从而实现通信信息网络关联故障高效精确的联合定位.实验结果表明,该联合故障定位分析方法的故障诊断率达85%~95%. 相似文献
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针对复杂机载环境应力条件下航空电子产品故障预测所面临的退化趋势差异大、训练数据样本量小等问题,提出了一种改进长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络模型与集成学习框架相结合的故障预测方法,以满足现代综合航空电子系统智能调度管理与自主维护保障的需求。该方法在LSTM模型中引入Dropout机制,构建基于不同历史数据集的差异性LSTM模型组,以解决故障预测时序信息记忆问题与小样本条件下数据驱动模型训练过拟合问题;采用Adaboosting算法计算模型权重,并基于实时数据动态调整,以滤除复杂机载环境应力引入的预测误差,解决多模型融合的性能差异问题。最后,采用NASA公开的锂电池退化数据集进行仿真验证,实验结果表明,相较于传统BP神经网络、经典LSTM和LSTM基模型,该方法具有更高的趋势拟合度和预测精度。 相似文献
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