基于强化学习的SDN路由优化算法

针对SDN控制器中网络路由的优化问题,基于强化学习中的PPO模型设计了一种路由优化算法。该算法可以针对不同的优化目标调整奖励函数来动态更新路由策略,并且不依赖于任何特定的网络状态,具有较强的泛化性能。由于采用了强化学习中策略方法,该算法对路由策略的控制相比各类基于Q-learning的算法更为精细。基于Omnet++仿真软件通过实验评估了该算法的性能,相比传统最短路径路由算法,路由优化算法在Sprint结构网络上的平均延迟和端到端最大延迟分别降低了29.3%和17.4%,吞吐率提高了31.77%,实验结果说明了基于PPO的SDN路由控制算法不仅具有良好的收敛性,而且相比静态最短路径路由算法与基于Q-learning的QAR路由算法具有更好的性能和稳定性。     

RIDSI:一种融合SDN和兴趣域划分的ICN路由机制

信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)中的服务质量(Quality of Service,QoS)路由是分布式的,无法感知其它路由器缓存的内容,因此,基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)的全局视图和集中控制功能,本文提出了一种基于兴趣域划分的ICN路由机制.这种机制旨在减轻内容节点的负载、提高路由成功率和提高PIT命中率.首先,本文提出了基于SDN的ICN网络模型,即软件定义信息中心型网络(Software Defined Information Centric Networking,SD-ICN)模型和QoS评价模型.然后,采用蜂群算法将网络中的路由器划分到不同的兴趣域.最后,基于改进的QoS依赖多播路由(QoS Dependent M ulticast Routing,QDM R)算法计算满足多个兴趣请求的转发路径.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制与对比机制相比在路由成功率、平均路由延迟、负载均衡度等方面都具有较好的性能.     

基于SDN网络的安全设备路由研究

SDN（Software Defined Networking,软件定义网络）是一种新型的网络架构,是网络实现自动化部署灵活管理的一个重要方式。SDN技术将网络的数据平面和控制平面相分离,从而实现了网络流量的灵活控制。因此,基于SDN技术提出了一种基于SDN网络的安全设备路由模型,该模型结合改进的内嵌式安全设备最短路由算法和旁路式最短路由算法及神经网络最短路由算法,得到一种高效的安全设备路由策略,并且在此基础上构建了一个网络安全服务调度系统,能够在安全设备混合部署的复杂网络环境中,按用户需求提供个性化的安全服务;同时,通过计算较低网络成本的最短安全路径,提高了网络的路由效率和资源利用率。     

基于软件定义网络的卫星网络容错路由机制

鉴于卫星网络对安全性和应对故障的能力有很高的要求，引入了软件定义网络（SDN）技术，在网络中放置中央控制器来增强网络对故障的应对能力。首先，基于SDN的思想设计了一种卫星网络模型，计算了三层轨道上卫星运行的参数并构建星座；然后，采用分层路由的方法，设计了一种针对卫星网络的容错路由机制；最后，在Mininet平台上进行了仿真实验，将容错路由算法（FTR）的实验结果与基于链路感知的星间路由算法（LRSR）和多层卫星网络路由算法（MLSR）的实验结果进行了对比。对比结果表明，在网络中无损坏节点和链路的情况下，FTR的路由总延时比LRSR平均降低了6.06%，说明了引入SDN集中控制的有效性；FTR的丢包率比同样以最小延时为目标的MLSR降低了25.79%，说明了在网络模型中为中轨道（MEO）卫星设计临时存储路由机制的有效性。而当网络中节点和链路的失效情况比较严重时，FTR的路由总延时比LRSR降低了3.99%，比MLSR降低了19.19%；其丢包率比LRSR降低了16.94%，比MLSR降低了37.95%，说明了FTR的容错有效性。实验结果验证了基于SDN的卫星网络路由机制具有更好的容错能力。     

基于软件定义网络的可靠性虚拟网络映射保障机制

在软件定义网络（SDN）虚拟网络映射中,现有研究者主要考虑请求接受率方面,而忽视了SDN中底层资源失效的问题。为此,针对SDN中可靠性虚拟网络映射（SVNE）问题,提出了一种联合先验式保护和后验式恢复的虚拟网络映射保障机制。首先,在虚拟请求接受之前,对SDN物理网络区域性资源进行感知;然后,采用先验式保护机制为映射域内相对剩余资源变小的虚拟网络元素预留备份物理资源,并将此扩展虚拟网络通过D-ViNE算法映射至物理网络中;最后,在未备份虚拟网络元素发生故障时,采用后验式恢复算法完成故障的恢复,对节点和链路分别采用重映射和重路由的方法完成恢复。实验结果表明,与基于SDN的生存性虚拟网络映射算法（SDN-SVNE）相比,在虚拟请求接受率方面提高了21.9%。另外,该保护机制在虚拟级别故障恢复率、物理级别故障恢复率等方面也具有优势。     

SDN网络中基于业务划分的路由选择机制

软件定义网络(SDN)是一种新型的网络架构,其路径是根据全局网络拓扑计算得到的。然而,当前SDN网络中依然存在负载不均衡和不能满足网络流量QoS要求的问题。为此,根据SDN控制器掌握全局网络信息的特点,结合网络感知功能和基于流量的业务划分,利用K最短路径算法,提出一种基于业务划分的路由选择机制。实验结果表明,该机制能够为不同业务类型的数据流选择一条最能满足其QoS要求的路径,并使整个网络达到负载均衡,进而提高了底层网络资源的利用率。     

WMSN中的一种实时地理路由算法

针对基于地理位置的路由协议在无线多媒体传感器网络中存在的路由空洞问题,提出了一种新的地理路由算法RTGR.该算法通过周期性的空洞检测收集所有空洞边界节点的位置信息,并利用距离形成一个覆盖空洞的感知域.数据包到达感知域后,动态选择空洞边界上的凸包节点作为中间节点进行转发,形成有效的空洞迂回路径,避免陷入路由空洞.仿真结果表明,该算法的路由平均跳数明显减少,能够保证多媒体数据在多路由空洞环境下的实时传输.     

无线传感器网络一种不相交路径路由算法

无线传感器网络经常被用来采集物理数据,监测环境变化.由于低功耗无线通信不确定性、链路质量不稳定性以及节点失效等问题,传感器网络很容易导致路由数据包丢失.为了提高网络路由的可靠性,人们提出多路径路由算法.多路径路由中源节点到目的节点的多条路径可能含有公共节点,或者公共边,如果公共节点或者公共链路失效,则这个数据包也丢失,因此又有人提出不相交多路径路由算法.不相交多路径路由算法又分为链路不相交多路径路由算法和节点不相交多路径路由算法.提出了一种不相交路径路由算法,可以将感知节点采集到的数据通过不相交路径传送到汇聚节点,提高路由的可靠性.而且,这个算法还可以很方便地应用到多Sink节点的网络当中.该路由算法用到的路由表大小为|K|,其中|K|表示路径数.算法的运行时间复杂度是O(|L|),其中|L|表示网络中的边数.     

基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法研究

软件定义网络SDN(Software Defined Network)通过将网络设备的控制层与数据层分离解耦,能够实现网络的集中控制和流量的灵活转发,因此被广泛应用于数据中心等相关领域。在数据中心网络中,为了提高网络的带宽和吞吐量,多采用具有多路径特性的层次型网络拓扑结构,如胖树拓扑结构。然而传统路由算法对多路径的支持非常有限,无法充分利用网络剩余带宽。重点研究基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法。利用SDN网络集中控制的特点,获取多路径实时状态信息,计算各路径当前可用带宽,根据数据流的带宽需求选择最佳转发路径。实验结果表明,该算法无论在降低网络传播时延还是在提高网络吞吐量等方面都优于传统路由算法,能够实现胖树数据中心网络的多路径负载均衡。     

深度学习在软件定义网络研究中的应用综述

数据转发与控制分离的软件定义网络（Software Defined Networking,简称SDN）是对传统网络架构的彻底颠覆,为网络各方面的研究引入新的机遇和挑战.随着传统网络研究方法在SDN中遭遇瓶颈,基于深度学习的方法被引入到SDN的研究中,在实现实时智能的网络管控上成果颇丰,推动了SDN研究的深入发展.调查了深度学习开发平台,训练数据集,智能SDN架构等深度学习引入SDN的促进因素;对智能路由,入侵检测,流量感知和其他应用等SDN研究领域中的深度学习应用进行系统的介绍,深入分析了现有深度学习应用的特点和不足;最后展望了SDN未来的研究方向与趋势.     

基于系统最优的航空信息网络流量均衡方案

随着未来空战的需求,当前的航空信息网络逐渐暴露出种种不足,如针对不同作战任务网络应具备较强的差异化服务能力、网络中各平台节点间的信息不能得到及时共享、网络规模的增加导致网络中流量发生拥塞和网络架构更加臃肿等问题,而SDN的出现较好地解决了这一问题,通过将SDN与航空信息网络相结合,创新性地提出了一种软件定义航空信息网络。文中面向航空信息网络中的流量传输问题,针对网络中流量分布不均衡的情况,提出了一种基于系统最优(System Optiminzation,SO)的流量负载均衡方案。文中通过构建混合SDN/IP航空信息网络模型,在网络中利用SDN控制器的集中控制特性使SDN节点对业务流量进行多路径转发,进而实现对其调度优化,并定义链路拥塞系数和SDN数据流,以链路利用率最小为目标,利用Wardrop均衡理论分析求解,参照系统最优原则,并提出一种基于SO的流量均衡分配算法。为体现所提算法的优越性,仿真中同时设置了SMR算法和MSR算法,结果表明SOA算法在业务完成率与业务吞吐量方面均有显著提升,如在大规模网络中,MSR和SMR算法的业务完成率分别为58.4%和52.2%,而SOA算法的业务完成率大约为70.5%,性能分别提升了20.7%和35.1%,因此所提算法对网络中流量的转发实现了较好的处理,为解决未来航空信息网络下的流量传输问题提供了一种新思路。     

Improvement of battery lifetime in software-defined network using particle swarm optimization based cluster-head gateway switch routing protocol with fuzzy rules

The software-defined network (SDN) is one of the network architectures, in which the data plane and control plane is divided from each other, and the network can be handled using a sensibly centralized controller and this method is adopted to reconfigure the wireless sensor network automatically. In this article, to implement the SDN in MANET, in which control nodes can be chosen in SDN dynamically for the activation of MANET function to allocate the works to other mobile nodes to the base station. However, in the field of mobile ad hoc networks, the network lifetime, and battery lifetime is one of the major problems and the energy consumption can play a significant rule for the transmission of data in the SDN. Therefore, in this article, particle swarm optimization (PSO) based CGSR (cluster-head gateway switch routing protocol) algorithm with fuzzy rules is proposed to increase the network lifetime of battery powered mobile nodes by reducing the energy consumptions of each node in software-defined MANET. In this proposed method, a routing method that can permit various mobile nodes with low battery power to transmits the data from source node to base station. We design a PSO based CGSR routing protocol by selecting the routing mobile nodes using fuzzy rules for packet transmission. In CGSR process, the formation of cluster and selection of cluster head is executed depending on the particle swarm optimization method. This proposed routing protocol can be used to enhance the battery lifetime by extension of the network lifetime with numerical analysis for efficient route node selection.     

一种基于路径跟踪反馈的SDN网络可信传输方案

针对软件定义网络(SDN)中的转发设备存在不可避免的漏洞和后门、缺乏主动监测或被动检查网络行为的机制等问题,提出一种基于路径跟踪反馈的SDN网络可信传输方案,设计基于跟踪反馈的传输路径可信验证机制,依据反馈信息分析节点的可信性,以此评估路径的可信度;同时,提出一种基于路径跟踪反馈的不相交多路径可信路由算法DMTRA-PTF,能够通过路径跟踪反馈和可信评估引导新的路径及时规避恶意交换机节点,构造不相交多路径路由方案以增强SDN网络传输服务的可信性。对比实验结果表明,路径跟踪反馈机制能够以较小的性能代价准确识别恶意交换机,提出的可信路由算法能够以此为后续路由动态规划不相交多条可信路径,有效提升网络整体的可信性。     

基于PSO-BP数据融合的环境监控系统设计

传统的温室大棚监控系统一般都采用手动布线,存在控制难度大、成本高等问题,已不能满足农业发展的需求。针对上述问题,该文设计了一款基于PSO-BP的无线温室大棚环境监控系统。在大棚内部署Zig Bee传感器节点网络采集环境信息,利用ECDS算法选择路由节点。同时为了能够直观地展示大棚内各环境信息的分布情况,使用Kriging方法构建环境信息分布图。构造了反馈调节系统:由于大棚的各因数之间是相互作用的,为了有一个准确的决策结果,该系统将BP神经网络和PSO算法结合。利用改进后算法良好的映射能力和优化能力,对温室数据进行融合,精确决策。实验结果表明,该系统能够合理分配路由节点节省网络开销,较好地展示环境信息分布情况,同时能够精确地调节大棚环境。     

软件定义空基骨干网中的编码感知机会路由方案

为保障空基通信任务的高效实施,针对软件定义空基骨干网中路由信息交互时存在的时延、开销以及可靠性方面的不足,提出一种改进的兼具软件定义与网络编码优势的CAOR-SD方案。该方案在沿用编码感知机会路由基本思想的前提下,将节点距离与编码收益综合考虑构造转发消耗函数进行候选转发节点优先级的分配,从而提高网络传输效率;同时对控制报文的反馈机制和节点的流表结构进行设计,控制开销有效降低。仿真结果表明,该路由方案可较好地适应空基通信场景,能够降低传输时延和路由开销,提高网络吞吐量和数据成功传输率。     

基于改进萤火虫群优化的无线自组网路由算法

针对无线自组网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,借鉴萤火虫群优化算法,提出了一种改进萤火虫群优化的无线自组网络路由算法.路由算法将萤火虫优化算法中的荧光素强度更新与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量、节点间距离等因素进行相互映射,同时改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成无线自组网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现无线自组网络的稳定传输.仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由算法在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能.     

无线传感器网络中关键节点的节能问题

无线传感器网络是能量受限的网络,近年来发表的路由协议考虑了传感器节点的节能问题,但是未在重要程度不同的节点之间进行区分.将网络拓扑中的关键节点概念与路由协议的设计相结合,给出了如何在路由过程中标示关键节点以及如何进一步为关键节点节能的算法.实验结果显示,算法能够有效地延迟网络的分离.