一种有效的无线Mesh网络流量整形模型

流量整形对QoS(quality of service)控制有着重要的影响.研究并分析发现,无线Mesh网络具有自相似性,其自相似性对网路的QoS性能具有较大的影响.总结并优化了最近几年发展起来的能够深刻透视计算机网络业务流控制问题的网络演算技术,分析发现统计网络演算可以用来计算性能的概率或统计边界问题,适合于无线Mesh网络.运用统计网络演算建立了无线Mesh网络自相似业务流的贪婪分形整形器的数学模型;推导了贪婪分形整形器的统计性能模型.包括整形器的输出特性、队列长度与延迟等性能;数据分析证明贪婪分形整形器对无线Mesh网络自相似业务进行整形不会增加网络端到端延迟和缓冲区容量需求.     

改进的漏桶算法对输出业务流自相似特性的影响

漏桶算法是基于速率调节进行业务流控制的一种重要方法.在自相似业务流输入下,将模糊控制机制加入漏桶算法中,分析了改进的漏桶算法对业务流自相似特性的影响.计算机仿真实验结果表明,在负载较重的情况下,改进的漏桶算法对于业务流输出的自相似特性有较好的性能,同时对缓冲区容量的需求和输入流的方差变化上也有很好的自适应性.因此,改进的漏桶算法比简单漏桶算法更适用于自相似业务流的整形.     

网络业务流自相似传播特性研究

对网络业务流自相似特性进行分析研究,证明了业务流自相似在不同会聚业务流之间以及不同网络节点之间均具有传播特性,新增业务流的注入不会“破坏”原有自相似背景流的自相似特性。这些研究结果能较好地解释目前网络业务流自相似现象的普遍存在,并对有效利用网络共享资源、路由选择、负载均衡以及排队性能分析等方面具有一定的参考价值。     

无损分形整形器模型及其性能分析研究

在自相似网络入口处利用分形整形器对输入业务流进行监控是实现自相似网络QoS保障和避免拥塞的必要手段。基于网络演算建立了无损分形整形器的数学模型,进而给出了无损分形整形器的性能模型,分析并讨论了无损分形整形器的引入对自相似网络性能的影响。     

基于Petri网的非相似余度飞控计算机可靠性分析

应用混合Petri网建立故障诊断模型,应用广义随机Petri网建立Boe ing 777非相似余度飞控计算机故障行为模型.描述了非相似余度系统的结构以及故障的产生和传播的动态过程,分析了该系统的可靠度和容错度,并有效地消除了瞬态故障对分析系统可靠性的影响.     

基于Petri网的物流仓储系统的建模研究

Petri网作为一种离散事件动态系统的建模和分析方法,提供了在逻辑时序下研究系统特性和性能的有效手段,并有图形方法的直观性和逻辑方法的概括性.运用Petri网建立入库子模型及出库子模型,并使用基本Petri网和随机Petri网的化简规则对相应模型进行化简继而分析,得出优化结论,从而实现物流仓储系统的建模研究.     

无线传感器网络LEACH协议的Petri网模型及性能分析

Petri网是分析网络协议一种有效的形式化建模工具,基于对无线传感器网络LEACH协议运行机制的分析,为协议建立广义随机Petri网(GSPN)性能模型,并用SPNP软件对建立的性能模型进行分析,模型数据验证了模型的有效性,同时讨论了性能模型对协议的低功耗改进所起的指导作用。     

一种新的光突发交换网络业务流的小波模型

最近大量研究发现实际业务流表现出分形特性,这对业务流的性能产生较大影响。针对光突发交换（OBS）网络边缘节点的汇聚业务流,首先在多重分形条件下利用小波变换提出新的模型。与普通分形模型不同之处,该模型不仅考虑小波变换中各尺度因子的优化,而且充分考虑了实际网络环境（如缓冲区、利用率）等因素。同时经过实验证明业务流性能并非仅由业务流的相关性决定,而且与网络环境有较大的关系,在一定程度上甚至超过了相关性的影响。最后通过对业务流进行的尺度刻画和性能评价,验证了模型的有效性。     

基于超爱尔兰分布的自相似网络排队模型研究

现有网络的业务流研究表明,多种通信业务中普遍存在自相似特性,但是如何对自相似业务流进行建模和分析一直是个难解问题。基于超爱尔兰拟合算法,建立了到达为泊松分布,服务时间为超爱尔兰分布的M/HErD/1/K自相似排队模型,推导得到呼叫损失概率、平均排队队长等排队性能的解析解。在实际业务环境下和传统的M/M/1/K排队模型进行了仿真对比,结果表明M/HErD/1/K模型不仅可有效表征业务流的快挂业务特性,而且能仿真出该网络在业务负荷较重时潜在的运营风险,对实际网络运营管理具有重要的指导作用。     

基于随机Petri网的动态蜜罐系统性能分析

动态蜜罐是一个即插即用的蜜罐系统,它通过监控和自学习实时的网络环境、收集网络中计算机的信息来自动地对蜜罐进行配置.为了进一步研究动态蜜罐系统的稳态可用性和安全性能,论文采用随机Petri网(Stochastic Petri Net,SPN)建立普通蜜罐和动态蜜罐系统的性能评价模型,并对二者的性能进行了理论推理分析对比.最后采用PIPE(Platform Independent Petri Net Editor)对两个蜜罐模型进行了模拟实现,对蜜罐性能分析模型的有效性及蜜罐性能的理论分析结果进行了实验验证.通过理论分析和实验验证表明,与普通蜜罐相比,动态蜜罐可以进一步增强系统的安全性,并减少蜜罐配置的时间消耗.     

Stochastic Analysis of Deterministic Routing Algorithms in the Presence of Self-Similar Traffic

Many performance models for deterministic routing in multicomputer interconnection networks have been derived and analyzed under the assumption of the traditional Poisson stochastic arrival process, which is inherently unable to capture traffic self-similarity revealed by many real-world parallel applications. In an effort towards understanding the network performance under various traffic loads and different design alternatives, this paper presents an analytical model for dimension-ordered routing in k-ary n-cubes when subjected to self-similar traffic. As the service time, blocking probability and waiting time experienced by a message vary from a dimension to another, the design of such a model for dimension-ordered routing poses greater challenges. The developed analytical model is then used to investigate the efficiency of two different ways to organize virtual channels for deterministic routing and to evaluate the impact of self-similar traffic with various Hurst parameters on network performance.     

针对一类特殊随机petri网的一种压缩方法

状态空间爆炸是petri网性能评价的主要问题之一。文献[1]中针对一种特殊的有色网DSPN(Dodicated stochastic petrinet)提出了一种新的组合子模型的方法，称为MIMOG(Multiple input multiple output graph)组合方法。但原文中的MIMOG法不能用于随机petri网，该文给出利用DSPN的变迁表计算出合并后SPN的变迁速率的方法，从而扩大MIMOG法的应用范围。     

Effects of the transmission control protocol congestion-control mechanism on the self-similarity of network traffic

A number of studies on traffic measurement from a variety of working networks have demonstrated that actual network traffic is self-similar in nature (traffic observed at different time resolutions has similar statistical properties, and this phenomenon cannot be modeled well by traditional traffic models such as Poisson and Markovian processes). The causes of self-similarity of network traffic must be identified because understanding the nature of network traffic is critical to properly design and implement computer networks and network services. In this paper, the effects of the transmission control protocol congestion-control mechanism on traffic self-similarity are investigated. This text was submitted by the author in English.     

报文审批系统的赋时着色PN建模

报文审批系统(RAS)是一种典型的离散事件动态系统,适合用Petri网技术对其进行分析。考虑到传统Petri网具有一些固有的缺陷,文中基于高级Petri网———赋时着色Petri网(TCP-Net)理论,对RAS进行了分析,构造了RAS的赋时着色Petri网模型,给出了颜色转移函数。并且为了使用户能直观地了解当前报文的审批情况,还给出了流程跟踪算法。最终结果可以看出与传统Petri网模型相比,TCP-Net模型的复杂度已大大降低,并且结构简单清晰。     

网络随机接入ON-OFF重尾流的准入控制研究

近年来的许多研究表明,随着网络带宽的增大,业务量不断增多,网络中的数据流呈现出自卡相似性,具有很强的长相关特点,这就使得传统的基于短相关的Markov流量分析方法不再适用,该文对渐进自相似流进行了分析,在分析了系统输入固定数据量叠加的ON-OFF重尾间隔流排队模型基础之上,提出了随机接入重尾数据流的准入控制算法,并进行了仿真分析。     

网络业务流的自相似特性研究

网络业务流的自相似特征显著影响网络的流量控制与排队分析,已经引起人们的极大重视.本文分析了产生自相似性的原因,以及它对网络技术的影响,介绍了自相似业务流的研究进展,指出了存在的问题,同时展望了未来的研究方向.     

A three-dimensional probabilistic fuzzy control system for network queue management

A novel probabilistic fuzzy control system is proposed to treat the congestion avoidance problem in transmission control protocol （TCP） networks. Studies on traffic measurement of TCP networks have shown that the packet traffic exhibits long range dependent properties called self-similarity, which degrades the network performance greatly. The probabilistic fuzzy control （PFC） system is used to handle the complex stochastic features of self-similar traffic and the modeling uncertainties in the network system. A three-dimensional （3-D） membership function （MF） is embedded in the PFC to express and describe the stochastic feature of network traffic. The 3-D MF has extended the traditional fuzzy planar mapping and further provides a spatial mapping among ＂fuzziness-randomness-state＂. The additional stochastic expression of 3-D MF provides the PFC an additional freedom to handle the stochastic features of self-similar traffic. Simulation experiments show that the proposed control method achieves superior performance compared to traditional control schemes in a stochastic environment.     

长程突发通信量的分数自回归预测

以数据包传输的通信量在不同网络条件下均表现出自相似性,自相似通信量在各时间尺度上均具有长程突发特性,其是以泊松过程为模型所描述的短程相关通信量所无法描述的.近来对自相似通信量的高精度测量与研究证实:网络中广泛存在的重尾特性是通信量自相似产生的原因.同时充分提取通信量的自相似性与重尾特性相关信息,是准确预测长程突发通信量的关键.在一种α-基于平稳过程的自相似通信量模型基础上,提出两种独立的自回归预测方法:FAR(Fractional AutoRegressive)预测、FNAR(Fractional Nonlienar AutoRegressive)预测.对这两种预测值进行不同方案的混合预测得到最终预测结果,进一步提高预测精度.     

基于自相似流量的一种新的队列管理算法

鉴于网络流量的自相似特性,结合应对该特性可采用的两种主要措施,提出了一种应对该特性的一种新的队列管理算法。算法包括两部分,一是缓冲区管理算法,另一是队列调度算法。新算法在缓冲区管理上采用了一种“伪扩充”缓冲区的方法。“伪扩充”维持缓冲区总空间的不变的情况下,按照策略增加一个用于处理自相似突发流量的队列。针对“扩充”后的缓冲区,采用基于静态优先级和轮询的队列调度算法。从理论上分析了,两部分的结合产生的新的队列管理算法在应对自相似突发流量中的有用性。