拒止环境下无人机集群安全通信问题分析

近年来发生的几场局部战争表明，具有自主协同功能的无人机集群协同作战将是拒止环境下无人作战的主要发展方向。为提升无人机集群在拒止环境下安全通信的能力，首先对拒止环境下无人机集群的任务阶段进行了划分，而后结合无人机集群在各任务阶段的网络拓扑结构，总结了无人机集群通信网络所面临的通信安全问题，提出了相对应的安全防护技术和策略，为保障拒止环境下无人机集群通信网络安全提供参考。     

基于剩余负载率的动态负载均衡研究

为进一步提高集群系统服务的性能,在对静态负载均衡和动态负载均衡的优缺点分析的基础上,提出一种基于剩余负载率的动态均衡机制.该均衡机制采用剩余负载率作为负载状态的评价标准;针对服务器各节点性能的不同,提出采用BP神经网络训练节点;并设计了一种基于流表的静态分配策略和基于负载预测的动态分配策略相结合的任务分配策略来实现任务在集群系统各节点间的动态分配,从而降低了服务器各节点之问任务重新调度的次数,提高了集群系统的服务性能.实验结果表明,该均衡机制是可行的、有效的.     

面向SDN的动态网络策略部署与实现

软件定义网络（SDN）为未来网络业务的管理要求提供了一种新的解决方案。以动态服务功能链作为服务功能编排模式、以高级网络编程语言作为服务功能部署工具,并结合虚拟网络映射设计了业务到策略、从控制器到网络节点的部署方案。基于SDN三层结构,提出动态策略管理系统。动态策略管理系统可以根据反馈的网络状态信息调整网络策略,并对同一节点上的网络策略进行冲突检测,根据不同的冲突类型选择组合方式,有效避免了网络策略冲突,实现网络服务的自适应部署。最后,通过实验验证了动态策略管理系统从业务到策略的完整部署过程。     

面向拒止环境的无人机集群数据链网络拓扑优化策略研究

针对现有无人机集群在卫导和通信拒止环境下，由于网络连通性降效导致任务遂行能力严重降级的问题，分析了国内外基于数据链网络降低拒止环境影响的最新研究现状，提出了一种基于任务优先级的动态优化连接度拓扑自适应位置选择策略，实现多个无人机集群在拒止环境下通过大区域拓扑连接获取拒止区域外信息，从而降低或抵消拒止影响，有效提升了无人机集群生存能力和任务遂行能力。     

基于Q学习的异构无线网络动态切换策略

提出了一种基于Q学习的动态切换策略,用于最大化用户体验(QoE).基于Q学习的动态切换策略选择最佳网络,不仅利用当前网络状态还利用了未来网络状态和用户终端状态.不同于其他动态规划算法,该算法不需要获取无线网络环境的信息,而是通过利用用户终端过去经验来学习最优策略.仿真结果显示,该动态切换策略能以较少网络间切换次数来接近甲骨文优化算法性能,从而使用户体验得到更优质的网络音频服务.     

基于多架构集群一体化动态监控软件的实现

随着高性能运算技术的发展,对于一个超过2800CPU以上多套PC集群的超大型计算中心,开发一体化的、能够全面监测系统运行状态的集群监控软件是十分必要的.通过大规模多架构PC集群一体化动态监控软件的研发,实现了在统一界面下,实时、动态地监控多套、不同架构PC集群各个节点的处理器、内存、网络和磁盘等关键子系统的性能数据和运行状态,同时,对各子系统的异常情况提供实时、准确的报警功能,对提高集群整体性能起到至关重要的作用.     

集群攻击的传感网络稳定控制方法研究

研究集群攻击下的控制传感网络稳定控制算法,可以提高控制系统的稳定性。外部集群攻击下的控制传感网络失稳PID控制难以满足高精度控制要求,无法达到理想的控制效果。提出一种更为精准的适用于集群攻击的传感网络稳定控制算法。依据大规模集群攻击伪装行为的特性,构建传感网络稳定控制模型,引入遗传算法与PID控制理论相结合,搜索模型最优解,实现对集群攻击下的控制传感网络稳定的有效控制。实验结果表明,改进的控制方法可以减小控制过程的信号扰动,提高传感网络稳定性与控制精度,具有较强的鲁棒性。     

基于本体的战术SOA动态安全策略

战术网络中构建面向服务的通信网络,将战术网络中的计算资源、存储资源和网络资源等以服务的形式呈现,实现信息服务在用户、系统之间的广泛共享。战术环境的动态特性和去中心化服务特性为战术SOA的安全机制提出了新的要求。针对战术环境的动态特性和去中心化服务的安全需求,提出一种基于本体的战术SOA动态安全策略,详细描述了该策略的框架、概念和形式化表达。并针对具体的动态语境分析了战术SOA动态安全策略如何应对战术环境的动态特性,同时体现了去中心化操作的能力。     

云数据中心集群间网络性能优化的探讨

现代的大规模云计算任务往往需要多个集群协作完成,因此,规划连接集群的网络、保证网络的性能具有重要意义.通过介绍一次集群间网络的性能问题及其解决过程的真实案例,对数据中心集群间网络性能优化进行了探讨.这个案例来源于一个用于大规模实时数据处理的数据中心,在一次大规模并发任务中发现,在带宽并未完全使用的情况下发生了严重的分组丢失现象.基于对拓扑结构的分析,对性能瓶颈进行了定位.通过搭建测试环境并进行实际测试,对性能瓶颈的来源进行了发掘,发现是某交换机在链路未满负荷时由于处理能力和缓存不足造成的.最后,基于模型,分析了各个要素对于性能的影响,并基于分析结果设计了基于增加帧长度的解决方案.     

大规模UAV目标编队的局域世界演化模型

针对大规模UAV编队执行任务中的目标分配问题,提出了一种新的基于局域世界演化的网络模型。首先通过对复杂网络社团生成过程的分析,改进了局域世界选择策略,同时考虑目标威胁评估对单UAV的合作意愿的影响,改进了择优连接策略。最后对生成的网络进行社团识别,根据社团划分结果的不同处理方法,得到目标分配问题不同的解。仿真的结果表明,生成网络具有明显的社团结构,同时具有很好的动态扩展性。     

面向高动态移动自组织网络的生物启发分簇算法

分簇可以有效地提高大规模移动自组织网络的性能.但高动态的移动自组织网络具有节点移动性强、网络拓扑变化快的特点,应用传统的分簇算法会造成网络性能迅速下降,频繁的簇拓扑更新造成了簇结构的不稳定和控制开销的增加.为了解决传统分簇算法无法适应高动态的大规模移动自组织网络的问题,提出了一种基于生物启发的移动感知分簇算法,该算法对多头绒泡菌的觅食模型进行了改进,使其适用于移动自组织网络领域.由于该算法与节点的移动特性进行了结合,所以该算法可以有效地在高动态移动自组织网络中进行簇的建立与维护.实验结果表明,相较于其他传统分簇算法,本文算法提高了平均链路连接保持时间和平均簇首保持时间,使得簇结构更加稳定,提高了对高动态、大规模移动自组织网络的适应能力.     

宏微协同组网下基于小区分簇的联合传输与无线资源分配

针对宏微协同组网下小区间无线资源管理问题,文章提出一种大规模多入多出系统下基于微小区分簇的联合传输和动态频谱分配策略,该策略分两步执行以优化网络加权和速率.首先,所提算法根据各用户当前的信道状态执行微小区分簇,以尽可能地降低小区间干扰,提升系统容量.接着,宏基站和各微小区簇根据所服务用户当前的业务请求信息分别为其动态分配子载波,以最大化网络加权和速率,并提升资源利用率.仿真结果显示,该文提出的微小区分簇和动态频谱分配策略能在尽可能降低宏微协同组网中用户间干扰的同时,有效地提升系统吞吐量.     

A local dynamic cluster self-organization algorithm in wireless sensor networks for rainfall monitoring

Wireless Sensor Networks for Rainfall Monitoring (RM-WSNs) is a sensor network for the large-scale regional and moving rainfall monitoring, which could be controlled deployment. Delivery delay and cross-cluster calculation leads to information inaccuracy by the existing dynamic collaborative self-organization algorithm in WSNs. In this letter, a Local Dynamic Cluster Self-organization algorithm (LDCS) is proposed for the large-scale regional and moving target monitoring in RM-WSNs. The algorithm utilizes the resource-rich node in WSNs as the cluster head, which processes target information obtained by sensor nodes in cluster. The cluster head shifts with the target moving in chance and re-groups a new cluster. The target information acquisition is limited in the dynamic cluster, which can reduce information across-clusters transfer delay and improve the real-time of information acquisition. The simulation results show that, LDCS can not only relieve the problem of “too frequent leader switches” in IDSQ, also make full use of the history monitoring information of target and continuous monitoring of sensor nodes that failed in DCS.     

基于用户QoS的网络资源分配策略研究

针对5G网络在网络资源分配存在的问题,从用户业务QoS等级角度提出基于贝叶斯模型的网络资源优化分配策略模型。在对用户业务QoS等级划分的基础上采用优先节点自主控制策略进行网络资源分配,通过构建贝叶斯模型评价网络状态并进行动态学习推理,指导网络优先节点的控制决策,实现优先节点对最佳信道的优先选择。实验表明,与基于信道容量的信道资源分配策略相比,本文的策略在网络总体容量和网络公平性上具有更好的表现,能够更好满足异构网络的实际需求。     

Trust management-based and energy efficient hierarchical routing protocol in wireless sensor networks

The single planar routing protocol has a slow convergence rate in the large-scale Wireless Sensor Network (WSN). Although the hierarchical routing protocol can effectively cope with large-scale application scenarios, how to elect a secure cluster head and balance the network load becomes an enormous challenge. In this paper, a Trust Management-based and ​Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy protocol (LEACH-TM) is proposed. In LEACH-TM, by using the number of dynamic decision cluster head nodes, residual energy and density of neighbor nodes, the size of the cluster can be better constrained to improve energy efficiency, and avoid excessive energy consumption of a node. Simultaneously, the trust management scheme is introduced into LEACH-TM to defend against internal attacks. The simulation results show that, compared with LEACH-SWDN protocol and LEACH protocol, LEACH-TM outperforms in prolonging the network lifetime and balancing the energy consumption, and can effectively mitigate the influence of malicious nodes on cluster head selection, which can greatly guarantee the security of the overall network.     

Backup reprovisioning with partial protection for disaster-survivable software-defined optical networks

As networks grow in size, large-scale failures caused by disasters may lead to huge data loss, especially in an optical network employing wavelength-division multiplexing (WDM). Providing 100 % protection against disasters would require massive and economically unsustainable bandwidth overprovisioning, as disasters are difficult to predict, statistically rare, and may create large-scale failures. Backup reprovisioning schemes are proposed to remedy this problem, but in case of a large-scale disaster, even the flexibility provided by backup reprovisioning may not be enough, given the sudden reduction in available network resource, i.e., resource crunch. To mitigate the adverse effects of resource crunch, an effective resource reallocation is possible by exploiting service heterogeneity, specifically degraded-service tolerance, which makes it possible to provide some level of service, e.g., reduced capacity, to connections that can tolerate degraded service, versus no service at all. Software-Defined Networking (SDN) is a promising approach to perform such dynamic changes (redistribution of network resources) as it simplifies network management via centralized control logic. By exploiting these new opportunities, we propose a Backup Reprovisioning with Partial Protection (BRPP) scheme supporting dedicated-path protection, where backup resources are reserved but not provisioned (as in shared-path protection), such that the amount of bandwidth reserved for backups as well as their routings are subject to dynamic changes, given the network state, to increase utilization. The performance of the proposed scheme is evaluated by means of SDN emulation using Mininet environment and OpenDaylight as the controller.     

Applications drive secure lightpath creation across heterogeneous domains

We realize an open, programmable paradigm for application-driven network control by way of a novel network plane - the "service plane" - layered above legacy networks. The service plane bridges domains, establishes trust, and exposes control to credited users/applications while preventing unauthorized access and resource theft. The authentication, authorization, and accounting subsystem and the dynamic resource allocation controller are the two defining building blocks of our service plane. In concert, they act upon an interconnection request or a restoration request according to application requirements, security credentials, and domain-resident policy. We have experimented with such service plane in an optical, large-scale testbed featuring two hubs (NetherLight in Amsterdam, StarLight in Chicago) and attached network clouds, each representing an independent domain. The dynamic interconnection of the heterogeneous domains occurred at Layer 1. The interconnections ultimately resulted in an optical end-to-end path (lightpath) for use by the requesting grid application.     

基于动态灰色多指标决策的异构网络选择

将异构网络中的网络选择转化为典型的动态多指标决策问题,提出了一种基于动态多指标决策理论和灰色关联理论的网络选择策略。在考虑用户偏好、业务应用和网络参数当前好坏程度的基础上,进一步考虑了网络参数的动态变化趋势,从而为用户提供全面的QoS保证。仿真结果表明,这种策略能为用户提供合理的接入选择。     

动态社区演化研究进展

社区结构是社会网络普遍存在的拓扑特性之一.挖掘社会网络中的社区结构、探测并预测社区结构的变化是社会网络研究中重要的研究课题.主要从时间片处理和动态增量的策略对动态社区演化进行阐述,时间片处理策略介绍了时间片的对比演化、聚类演化、融合演化的研究方法;动态增量策略描述了核心社区、聚类、指标的动态演化的研究方法;最后对社区演化预测的框架进行了归纳总结.