基于SDN的数据中心网络流概率路径选择方法

为提高数据中心网络(DCN)的链路带宽利用率和吞吐量,提出一种基于软件定义网络(SDN)的流概率路径选择方法。在最短路径选择方法的基础上,利用SDN控制器对网络流进行分类处理,同时计算每条数据流在调度过程中的带宽占用情况以减少数据链路碎片化,并优化DCN数据流量调度,从而实现网络负载均衡。实验结果表明,该方法能降低网络传输时延,提高链路利用率及负载均衡度。     

LEDBAT协议优先级反转抑制的启发式动态阈值算法

近年来,随着通信技术和网络传输能力的大幅度提升,应用需求呈现多元化的增长态势(视频会议、在线游戏等交互式应用要求低时延、低抖动,而软件更新等应用则要求高吞吐).为满足时延不敏感的数据传输并保证高效的瓶颈带宽利用率,低优先级拥塞控制算法(如LEDBAT(low extra delay background transport))受到广泛关注.该类算法能在链路空闲时占用未被使用的带宽,而在链路负载较高时释放占用的带宽以保证时延敏感数据的传输.然而,当中间路由器部署主动队列管理算法时,低优先级拥塞控制算法存在优先级反转问题,即链路高负载时无法释放占用的带宽,使其退化为普通拥塞控制算法.为解决该问题,针对LEDBAT中的固定时延阈值造成的优先级反转,提出启发式的动态阈值调整算法,其在运行时动态搜索最优的动态时延阈值,确保LEDBAT与主动队列管理算法共存时仍能保持低优先级特性,同时不降低链路的利用率.为验证算法的有效性,在网络模拟NS2中建立了不同网络场景并对算法进行大量的评估.实验结果表明：与已有低优先拥塞控制算法相比,新算法能够有效解决优先级反转的问题,同时保证链路的带宽利用率.     

一种低复杂度的网络链路时延估计及仿真研究

网络时延是重要的网络性能指标,是网络服务质量测量与分析领域的重要目标之一.在网络拓扑已知且稳定及链路性能时空独立性的假设前提下,给出了网络链路时延估计模型和端时延数据采集方法,提出了一种低复杂度的网络链路时延估计方法.首先应用伪似然估计,然后确定可解的探测单元,通过限制平均采样精度和探测单元链路数的增加来显著降低计算复杂度,解决了计算复杂度过高的链路时延估计求解问题.最后利用基于NS2的仿真研究验证了时延估计方法的有效性和准确性.     

基于节点综合重要度排序的服务功能链部署优化方法

为满足5G网络环境下高可靠性、低时延的要求，同时降低网络带宽资源消耗，面向流量与可靠性优化提出一种基于节点综合重要度排序的服务功能链（SFC）部署方法。首先，基于流量改变率聚合虚拟网络功能（VNF），从而减少部署的物理节点，提高链路可靠性；其次，通过节点的度、可靠性、综合时延与链路跳数定义节点综合重要度，并依据该重要度对物理节点排序；然后，将VNF依次映射到底层物理节点上，同时通过约束链路条数以减少“乒乓效应”并优化流量；最后，通过k-最短路径算法映射虚拟链路，从而完成整个SFC的部署。相较于原有聚合方法，所提方法的SFC平均可靠性提升2%,SFC端到端平均时延降低22%，平均带宽开销降低29%，长期平均收益开销比提高16%。实验结果表明，所提方法能有效提高链路的可靠性，降低端到端的时延与带宽资源消耗，起到了良好的优化效果。     

面向软件定义车联网的链路故障快速恢复方法

针对软件定义车联网（SDIV）的车-路实时查询类通信场景中单链路故障的问题，提出一种面向SDIV的链路故障快速恢复方法，综合考虑了链路恢复过程时延和恢复后路径的传输时延。首先，对故障恢复时延建模，将最小化时延的优化目标转化为0-1整数线性规划问题。然后，分析该问题，力图最大化复用已有计算结果，并根据不同情况提出两种算法：在流表更新时延相对路径传输延迟不可被忽略的情况下，提出基于拓扑划分的路径恢复算法（PRA-TP）；在流表更新时延相对路径传输延迟较小可被忽略的情况下，提出基于单链路搜索的路径恢复算法（PRA-SLS）。实验结果表明，相较于Dijkstra算法，PRA-TP的计算时延和路径恢复时延分别降低25%和40%,PRA-SLS的计算时延降低60%，可实现快速的汽车端的信息传输单链路故障恢复。     

基于显式计算的单播链路时延估计

为提高基于单播测量的网络链路时延分布估计速度,提出了一种基于显式计算的单播链路时延快速估计方法.由于网络设备多样化导致链路时延特征存在差异,首先根据端到端测量数据为各链路分配不同的离散间隔;然后利用背靠背探测包在网络中引入的二层二叉树结构,通过显式计算推断各链路的时延分布,能明显提高估计速度.仿真结果表明,该方法将链路时延分布的估计时间降低至数百毫秒,同时更准确地捕获链路时延特征.该方法基于显式计算,计算复杂度非常低,因此能够满足实际应用的实时性要求.     

基于SDN的异构空间信息网络传输策略

在空间信息网络大时空尺度和节点稀疏特性的环境下,传统网络的异构性会降低网络传输效率,星间通信过程易中断,无法充分利用已存在的异构节点,导致星间链路频繁切换,使得平均传输时延增大与服务质量降低。为此,以空间信息网络为背景、以软件定义网络架构为核心对Floodlight控制器模块进行改进,运用控制器实现IP包与ATM包之间相互转换的策略,提出一种基于网络有效性的路由算法。仿真结果表明,与传统空间信息网络模型架构和卫星网络架构相比,通过该算法改进后的SDHSN架构在单位时间片内网络平均传输时延降低约3.75%,吞吐量提升7.22%～11.49%。     

基于以太网的列车通信网络及交换机开发

随着列车中大容量设备的增加,高带宽的工业以太网用于列车通信网络已成为一种趋势;生成树冗余与VLAN技术应用在基于以太网的列车通信网络中能有效地保证该通信网络的可靠性、稳定性和实时性,为了支持生成树协议(STP)和VLAN相关协议,设计了一款基于KSZ8995MA的交换机,介绍了其硬件设计和软件实现的关键部分;利用OPNET软件建立生成树冗余链路和冗余链路模型并进行时延仿真,仿真结果表明生成树冗余链路的时延小于冗余链路的时延,有效地提高通信网络的稳定性和实时性。     

软件定义的内容中心网络的分段路由策略

为降低软件定义的内容中心网络(SD-CCN)的内容请求时延,减少网络拥塞,快速应对网络中的节点或链路故障,借用软件定义网络(SDN)流量工程中的分段路由思想设计了软件定义的内容中心网络的分段路由策略(SD-CCN-SR)。通过控制器选取最优的缓存或内容源节点作为目的节点查找最优路径,向入口边界节点下发分段标签序列。将分段标签序列中的标签依次作为分段的目的节点进行最短路径转发,实现控制器通过少量控制信息对兴趣包上行链路的整体控制。仿真结果表明,本策略能够有效降低平均请求时延及平均路由跳数。     

针对大规模软件定义网络的子域划分及控制器部署方法

针对大规模软件定义网络（SDN）的多控制器部署模型计算复杂度高的问题,定义了控制链路可靠性等多个衡量网络服务质量的指标,并提出一种针对大规模SDN的子域划分及控制器部署方法。首先,该方法利用改进的标签传播算法（LPA）将网络划分成多个子域,然后在子域中分别部署控制器。在考虑控制链路平均时延、可靠性以及控制器负载均衡等多个性能指标的基础上,将问题模型的计算复杂度降低至仅与网络规模呈线性关系。实验结果表明,所提算法与原始的LPA相比,控制器负载均衡性得到明显优化;与容量受限的控制器部署（CCP）算法相比,模型的计算复杂度和网络服务质量得到明显改善：在Internet2拓扑中,控制链路平均时延最多减小9%,控制链路可靠性最多增强10%。     

基于移动代理技术的移动IP网络中链路快速建立方法

提出了一种新型移动IP漫游切换过程中链路建立方法,通过在移动主机中集成移动代理,并结合MPLS来完成链路建立时的自动信令和自主建立过程,可以改变目前移动IP网络中树状的网络体系结构,使得切换时建立新链路的信令过程大大简化,显著减小切换时延。给出了链路建立过程和性能分析,通过仿真模拟可以减少时延27%~41%。     

适用于网络内容审计的SSL/TLS保密数据高效明文采集方法

为解决互联网上使用安全套接层/传输层安全(SSL/TLS)协议保密的数据难以审计的问题,提出了一种基于中间人原理的SSL/TLS保密网络数据的明文采集方法,将作为合法中间人的数据采集器串行接入服务端与客户端之间,在SSL/TLS握手阶段通过修改通信双方传输的握手消息,取得通信双方用于数据加密的密钥,达到解密保密数据、采集其明文的目的。该方法比已有的基于代理服务器原理的采集方法传输时延更短,SSL吞吐率更大,占用内存资源更少;比已有的采集器持有服务端私钥的方案应用范围更广,且不受网络丢包的影响。实验结果表明提出的方法与基于代理服务器原理的采集方法相比,传输时延降低了约27.5%;SSL吞吐率提高了约10.4%,且SSL吞吐率已接近理想情况下的上限值。     

基于分离卷积二值化网络的模型压缩方法研究

深度卷积神经网络(DeepConvolutional Neural Networks, DCNNs)在各个领域的应用愈加广泛，而在实际应用中DCNN需要大量的计算和内存资源，在资源有限的移动设备上难以部署。因此提出了一种基于深度可分离卷积二值化网络的模型压缩与优化加速的方法，首先在深度卷积神经网络中使用深度可分卷积代替传统的卷积，其次将网络中的权重和激活值进行二值化，并通过教师网络引导训练，在最大限度的增加计算速度和减少内存资源占用的同时，保持网络的分类精度。实验结果表明，使用上述方法对花卉数据集进行分类识别，在精度仅下降2.2%的情况下，可大幅减少计算时间和内存资源的占用，有利于移动设备的部署。     

面向非易失性内存文件系统的NVM模拟与验证方法

现有非易失性内存文件系统都以DRAM模拟非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)进行测试,而没有充分考虑两者间的写时延和写磨损特性差异,使得测试结果无法准确反映文件系统在NVM物理设备上的写性能以及对NVM造成的磨损情况。现有NVM模拟器准确度不高,且仿真接口不完备,无法满足内存文件系统对NVM的仿真需求。对此,提出一种面向非易失性内存文件系统的NVM模拟与验证方法。首先,结合非易失性内存文件系统本身的数据读写特性,提出内存文件系统中NVM写时延的模拟方案;其次,跟踪内存文件系统对NVM的读写操作,以验证文件系统对NVM物理设备的写磨损分布情况。选取多个典型内存文件系统实现上述方法。实验结果表明,提出的写时延模拟方法能够将写时延的模拟误差平均降低65%,写磨损验证方法能够较准确地反映内存文件系统对不同粒度NVM页面的磨损分布情况。     

基于资源需求预测的动态服务功能链迁移方法

针对网络功能虚拟化环境下服务功能链资源需求变化引起的底层网络过载问题,提出一种基于资源需求预测的动态服务功能链迁移方法.首先,综合考虑迁移开销和迁移后底层网络的资源占用情况,建立底层网络开销模型.其次,利用经验模态分解将资源需求序列分解成本征模函数分量与残差分量,再通过径向基函数神经网络实现对各分量的预测,神经网络的训练过程采用粒子群算法进行参数优化.最后,对下一时隙即将过载的物理节点或链路,选择对过载资源占用最多的虚拟网络功能或虚拟链路进行迁出,并基于流量优化的原则,通过对全局拓扑的感知选择能最小化底层网络开销的物理节点迁入.仿真实验表明,所提的资源需求预测模型在提高预测精度的同时能缩短预测时间,所提的服务功能链迁移方法在降低底层网络开销、减少端到端时延和提高服务功能链可靠性等方面有较好性能.     

主动端到端离散式时延分布估计方法研究

对于网络质量评估链路性能推测无疑是至关重要的,然而现有的估计方法通常只能推测层次数有限的简单网络,无法应用于大规模网络。提出了一种基于不完整数据极大似然估计算法,估计网络内部链路时延分布,该方法通过不同的发包策略将树状网络拓扑划分成不同的两层三链子树,针对每个子树估计每条＂链＂的时延,随后通过移植算法将路径时延划分到各链路中,逐一对每个子树使用该方法计算从而得到整个网络链路时延情况。利用NS2仿真实验验证了该算法的可行性和准确性。     

基于UDP协议的网络监控系统设计与实现

针对多样化的网络管理需求,提出一种基于UDP协议的网络监控系统。介绍了系统的体系结构及功能组成,并分析了软件设计中主要模块的关键技术和实现机理。测试表明,该系统网络时延小,内存占用少,具有一定的可扩展性和适用性。     

基于风险均衡度的电力5G通信链路自动选择方法研究

为有效自动选择通信链路，降低通信全局风险度，提出了一种基于风险均衡度的电力5G通信链路自动选择方法。首先，以最低全局风险度、最高业务通道可用性为目标函数，以通道带宽、时延与丢包率为约束条件，建立电力5G通信链路自动选择模型。以业务风险度与网络业务风险均衡度等为指标，评估业务风险度。按照风险度大小，由低至高排序通信业务，利用通信链路自动选择模型，优先为风险度较低的业务选择链路。通过量子遗传算法求解通信链路自动选择模型，获取最低全局风险度与最高业务通道可用性值，完成通信链路自动选择。实验证明：该方法可有效获取各通信业务风险度，自动选择通信链路，降低全局风险度，提升业务通道可用性和通道带宽，减少通道时延与丢包率，风险均衡效果较优。     

城市车联网V2V链路时延动态预测

链路时延是决定车联网(vehicular ad hoc networks, VANETs)许多网络性能的重要标准.现存的VANETs基于节点移动性解决链路时延的问题,但是都没有预测的功能,不适合实际VANETs中动态预测车-车(vehicle to vehicle, V2V)链路时延.提出动态预测任意2车链路时延的数学模型DPLD,考虑2车相对速度分布、相对距离变化、交通密度和城市场景中交通灯因素对2车之间链路时延的影响,因为这些因素在链路连接过程中是变化的.通过考虑相对速度的分布,模型能够实时地调整原则自适应车速变化.通过自动调整2车之间相对距离计算方法,DPLD模型能够自适应2车间相对距离的变化.因此该模型能够有效地预测预期要发生的2车之间的链路时延.这个模型实现取决于相对速度分布参数的估计方法、指数移动平均法对车速异常处理以及交通灯对链路时延影响的概率建模并且详细给出2车遇到不同交通灯的具体链路时延预测方法.仿真结果表明:DPLD模型预测的城市环境的2车之间链路时延准确性很高.     

基于PTP的加权时钟同步算法

时钟同步在计算机网络领域中应用广泛,是实现许多网络功能的重要基础。软件定义网络(SDN)作为一种新兴的网络架构,其中的确定性时延、同步传输、网络虚拟化等研究都依赖于网络协议进行软件时钟同步。研究如何通过软件方式提升时钟同步精度在SDN系统中有着重要的意义。本文对现有的PTP的时钟同步方式进行了介绍与分析,在此基础上提出了一种改进的时钟加权算法,通过利用网络中上一层多个节点的时钟信息来提升多跳同步的时钟精度。在对典型网络的仿真测试中,每个节点时钟同步精度的提升幅度从1倍到2.6倍不等。网络中的链路越多,算法提升效果越明显。