面向安全应用消息QoS的接入协议研究

为了实现车联网安全应用消息的低时延高可靠传输,设计了一种基于时分多址(time division multiple access,TDMA)面向安全应用消息服务质量(quality of service,QoS)的多址接入协议QoS-oriented TDMA。该协议采用TDMA技术实现,并同时考虑了协同感知信息(cooperative awareness message,CAM)和分布式环境通知消息(decentralized environmental notification message,DENM)两种安全应用消息的传输需求。采用交通仿真软件SUMO和网络仿真软件OMNe T++相结合的,交通与网络仿真双向耦合、实时交互的车联网仿真平台Veins,对QoS-oriented TDMA协议进行了仿真实现和性能验证。仿真结果表明,CAM传输可靠性虽然没有明显改善,但是QoS-oriented TDMA协议提高了DENM传输可靠性,并降低了CAM和DENM传输时延。与IEEE 802.11p协议相比,QoS-oriented TDMA协议高速场景和市区场景中CAM接收概率分别降低了5.8%和7.1%,传输时延分别降低了11.4%和12.8%;DENM的接收概率分别提高了10.5%和12.9%,传输时延分别降低了13.3%和15.1%。     

基于Q学习的异构网络选择新算法

针对异构网络中的多样业务需求,并且为了能够适应网络环境的动态变化,为每一个会话选择一个最合适的网络为其服务同时实现网络负载的均衡,以HSDPA和WiMax构成的异构网络为背景,基于Q学习算法,提出了一种异构网络环境下无线接入网络选择的新算法。该算法在进行网络选择时不仅考虑到网络的负载情况,还充分考虑了发起会话的业务属性、终端的移动性以及终端在网络中所处位置的不同。仿真结果表明该算法降低了系统阻塞率,提高了频谱效用,实现了网络选择的自主性。     

应急通信异构网络信息传输信道即时选择方法

如果无法确定路由节点在信道中的部署特性,将会导致信道吞吐量低、阻塞率高、信道利用率差的问题,为此提出应急通信异构网络信息传输信道即时选择方法.采集异构网络中的相关信息,利用异构网络信息采集模型分析异构网络中的路由节点部署特点,基于Q-learning理论获取信息传输信道的迭代规则,并以此为基础构建一个有限的马尔可夫决策过程,结合路由节点部署特点的分析结果划分信息传输信道中的动作空间、状态空间以及回报函数状态的转移函数,运用Boltz-mann 规则完成应急通信异构网络信息传输信道的即时选择.仿真结果表明,利用上述方法对信息传输信道进行即时选择时,信道的吞吐量高、信道阻塞率低、信道利用率好.     

异构网络垂直切换决策算法仿真

在异构网络无缝切换的研究中,切换判决是实现异构网络无缝切换中最为关键的一步。在不同接入网之间,为保证业务连续性,需要考虑终端及网络的多方因素,进行综合判决,选择最合适的网络进行接入。以往的垂直切换决策算法普遍存在一些未解决的问题,如考虑的判决因素不全面,决策权值太过主观,对不确定性因素难以描述,算法复杂度和性能无法很好的权衡等。为进一步提高算法性能,针对WLAN/UMTS的异构无线网络环境,提出一种更客观科学的垂直切换决策算法。并用Matlab/Simulink平台进行仿真建模,通过和传统的决策算法的对比分析,验证改进算法的有效性。仿真结果表明,新算法能及时准确地切换至最优网络,各网络负载均衡,且减少了不必要的切换。     

基于可拓模糊层次分析的异构网络选择算法

针对目前异构网络选择算法在确定指标权重存在主观性的问题,提出基于可拓模糊层次分析的异构无线网络选择算法。该算法在分析不同业务类型对网络性能需求的基础上,结合可拓理论,将收集到的性能参数映射到性能标度区间中,通过网络物元模型的建立和相对隶属度的计算,构建了新的判决矩阵,利用模糊层次分析法计算网络性能参数的综合权重。最后,通过对相对隶属度的加权排序,得到最优接入网络。仿真实验证明:该方法能综合考虑不同用户的业务类型和网络的客观性能,提高了异构网络中多模终端选择网络的准确性和有效性。     

异构网络中的网络选择问题

在异构网络中,网络选择的结果应是由主观因素和客观因素,即用户喜好和网络客观属性,两者综合得出的。而在有限方案多目标决策的综合评价方法中,层次分析法具有主观性强的特点,理想值近似排序法的特点则真实、直观、可靠。针对这两种方法的各自特点,在网络选择中,对用户喜好方面采用层次分析法,对网络客观状况采用理想值近似排序法,并提出了一种用户喜好与网络状况协同决策的网络选择算法。仿真结果表明,在不考虑负载的情况下,提出的算法能有效地选择出适合于移动终端当前业务的网络。     

基于SVC分层匹配度的异构网络节点选择算法

随着移动互联网和三网融合的兴起,网络带宽及终端异构性造成所选节点视频和请求节点的终端能力不匹配。为此,提出一种基于可扩展视频编码(SVC)分层匹配度的节点选择算法。在异构网络背景下,综合考虑节点带宽和链路往返时延,将SVC分层层数和网络接入类型相结合。实验结果表明,与随机选择算法相比,该算法使得所选节点的SVC视频分层数与请求节点终端处理能力有较高的匹配度(固网、无线、3G接入网络类型所对应的匹配度分别为77.8,72.2,88.9),并且具有较高的终端平均服务能力(PC为110、笔记本为78.3、手机为38.3)。     

一种面向消息的安全传输中间件模型

面向消息中间件（Message-Oriented Middleware，MOM）的安全消息服务的核心是基于安全协议的代理服务。MOM安全消息的路由和传送主要使用集中式消息服务器，导致消息服务可扩展性差和安全管理对象受限制等问题。针对MOM目前的问题，我们在普通MOM基础上提出一种加密传输中间件TSMQ（Transport Security Message Queue）模型。它采用将路由和传送功能分布在每台客户机上的方法，较普通MOM有更高的可扩展性和安全性，可有效保护敏感数据的传输安全。     

基于TEASE管道技术的异构网络垂直切换安全认证算法

基于WLAN和UMTS构建的异构网络模型,提出一种适合该模型的垂直切换安全认证算法,用临时管道密钥(TTK)对数据进行加密,在接收端再用TTK进行数据解密。用平均切换次数、传输时延和丢包率三个指标评价所提出算法的性能。与已有垂直切换算法进行性能比较,其结果表明,提出的算法能有效减少切换次数,消除乒乓效应,减少传输时延和丢包率,可为实时业务所需的无缝切换提供有力保障。     

异构无线网络选择算法的仿真研究

研究异构无线网络选择问题.异构无线网络选择是下一代无线网络的关键技术及多网融合的基础,决策指标相当多,传统判决指标权重方法具有片面性,无法为用户提供最佳网络选择服务.为了提高异构无线网络选择的准确性,把层次分析和灰色关联评价法结合起来,提出一种组合的异构无线网络选择算法.通过对影响网络选择的指标进行分析,用层次分析法和方根法确定网络决策指示的权重,最后对备选网络进行灰色关联选择,选择最优接入网络.仿真结果证明,相对于传统网络选择算法,更加客观准确地选择与用户需求最佳匹配网络,并降低用户的接入成本,从而可以满足用户的业务需求,为异构无线网络设计提供了参考.     

异构无线网络中基于信任度的接入选择算法

针对异构无线网络不确定性的特点,提出一种基于信任度的接入选择算法。引入直接信任度、推荐信任度、推荐主体可信度和信任时间戳4个参量计算网络的信任度,利用信任度对网络性能指标进行信任加权。同时,综合考虑用户个人偏好,对网络进行逼近理想解排序,得到最佳接入网络。仿真实验结果表明,该方法综合考虑了网络多种性能指标及其信任度,能提高异构无线网络中用户选择网络的安全性。     

马尔科夫模型在异构无线网络选择中的应用

研究异构无线网络接入选择问题.选择网上最佳资源连接,由于通信过程存在随机性,单一方法难以确定最优接入网络.为满足异构无线网络选择准确性,提出一种马尔科夫的异构无线网络选择算法.首先选择网络性能指标,然后采用层次分析法确定网络性能指标权重,再通过马尔科夫模型计算每一个网络的期望总同报值,并选择回报值最大的网络作为当前最优接入网络进行仿真.仿真结果证明,相对于传统网络选择算法,马尔科夫算法能够根据用户需求选择到最优接入网络,可以有效地减少切换次数,提高有效吞吐量和降低丢包率,提高了异构性网络选择的准确性.     

一种基于社区机会网络的消息传输算法

由人携带的具有短距离通信接口的移动设备所组成的网络具有社区性质.当前机会网络中主流的多拷贝路由算法并没有考虑到节点的社区性质,如果将这些算法直接应用到社区机会网络中会造成传输延迟大、消息丢失率高等问题.针对这些问题,提出了一种基于社区机会网络的消息传输算法(CMTS),能够根据节点之间的通信频繁程度,自动将节点划分成不同的社区,自适应地控制消息的拷贝数量并依靠活跃节点将消息传输到目标社区.仿真结果表明,在延迟要求宽松的社区机会网络中,与Spray and Focus算法相比,CMTS算法能够在保证较高消息传输成功率的同时,减少了约20%的消息转发次数,有效地降低了网络资源的消耗.     

适合异构通信网络的信息传输服务

提出一个在应用层解决应急指挥系统中异构通信网络互联问题的传输服务模型,给出模型的主要传输服务功能,对通信节点标识、转发表生成与维护以及扩充性等关键技术进行探讨。该模型结合异构通信网络的特点及发展趋势,将IP网络作为系统通信的主要方式,将其他通信方式作为实现特定通信能力的辅助手段。应用结果证明,该模型可以提升应急指挥能力,减小异构网络互通的复杂性。     

面向异质信息网络的表示学习方法研究综述

网络表示学习旨在为网络中的组件(节点、边、子网络等)学习出低维的表征向量,使得这些向量能够在最大程度上保留组件在原网络中的特性。异质信息网络是由多种类型的节点、链接关系以及属性信息组成的网络,具有动态性、大规模和异质性等特点,在现实生活中普遍存在。融合多种异质信息进行网络表示学习,能在一定程度上解决数据稀疏问题,同时有助于训练出具有高区别力和推理能力的表征向量。但与此同时,也面临着如何有效处理复杂数据关系以及平衡异质信息的挑战。近年来,研究者们针对异质信息网络设计了不同的表示学习算法,在很大程度上推动了该领域的发展。针对这些算法,首先设计一个统一的分类框架,接着对各类别下的代表性算法进行概括介绍和比较,分析它们的时间复杂度和优缺点。此外,分类汇总了实验中的常用数据集。最后给出了该领域的挑战和未来可能的研究方向。     

面向移动查询的邮件消息发布算法研究

1 引言移动查询及优化是移动计算和移动数据库领域的主要研究方向之一,在移动查询计算环境中,用户不再是固定在网络某个位置上,而是具有移动性的节点,除了移动性特点之外,还有网络弱连接性、网络条件多样性和动态性、网络通信的非对称性等。另一方面,用户的移动计算设备具有电源能力、计算、存储能力、人机交互能力的有限性、特殊性和多样性等等(一个典型的移动计算系统模型参见文[12]的图1)。移动查询的计算环境与传统的基于固定网络的计算环境之间的巨大差异,使传统的客户/服务器查询模型不再适应,需要改进或重新设计查询模型。     

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%。     

面向ASON网络实现传送网技术转型

从业务和技术层面来看，目前电信运营商面临的主要冲击来源于“移动”和“IP”两大领域。数据业务的持续增长、3G无线通信技术的发展变化给传统的传送网络实施技术转型带来了前所未有的机遇和驱动力。如何保护已有投资、控削新技术应用风险、做好网络的平滑升级、发挥ASON网络效能是文章的研究重点。文中初步给出了以ASON网络为目标的光传送网技术转型策略。