面向虚拟路由器平台的资源管理平面的设计与实现

通过研究与分析虚拟路由器平台在管理与维护等方面存在的问题,提出了三层的虚拟路由器体系框架：控制平面、转发平面和资源管理平面。控制平面和转发平面是虚拟路由器的两个基本功能平面,分别承载逻辑控制平面和逻辑转发平面。为了动态地管理虚拟路由器平台,引入了资源管理平面。它是管理物理资源和维护路由器实例的重要功能平面。通过阐述资源管理平面的框架以及实现机制,实现了支持路由器实例的静态创建和动态调整的原型系统。实验结果表明：资源管理平面的最大处理能力为3205条命令/秒,在1 min内完成路由器实例的创建任务,能够满足虚拟路由器平台的管理需求。     

基于并行处理的PIM—SM注册消息高速转发方法

在国家863重大课题"大规模接入汇聚路由器(ACR)"设计PIM-SM(Protocol Independent Muhicast-Sparse Mode)组播路由协议的分布式实现中,针对现有处理PIM-SM协议控制报文中的注册消息(Register message)的方法会引起路由器控制平面与数据处理平面交互信息量过大,并且消耗路由器处理负载最多的缺点,提出一种基于并行处理的高速转发方法,该方法便于直接在转发引擎以硬件实现,在不影响线速转发组播数据的前提下,无需将组播数据上报路由器主控平面,减少了两平面交互的数据量,缩短了组播报文在路由器内部的处理时间,能够达到更好的组播数据转发性能.     

基于组播的分布式路由器转发表快速同步

控制平面与数据平面的转发表同步问题是影响分布式路由器可靠性与可扩展性的重要因素。通过分析分布式路由器的结构特点及各功能实体的逻辑关系,提出一种基于组播的分布式路由器转发表快速同步方法(RIMcast),并进行了总体设计。理论与仿真分析表明,RIMcast方法对于多块分布式路由器接口板具有良好的时延特性。     

PIM-SM在T比特路由器中的设计和实现

提出了在T比特路由器中PIM—SM组播路由协议高效实现方法。将PIM—SM协议规范中涉及数据转发的操作加以分解,并将它们分布于转发引擎和主控,转发硬件转发数据包仅需一次查表,与控制平面尽量隔离,实现了组播包的线速转发。     

基于HCM的可扩展路由器体系结构MER

本文提出了基于层次化协同模型的多维可扩展路由器MER。参考Open Router路由器模型,利用层次化协同模型实现了独立于数据层的控制平台CSP,奠定了开放控制的基础;基于功能插件和抽象插件构造了基于插件的路由器抽象层PRA,分离了控制与转发平面,支持路由器转发平面功能的动态扩展;并举例说明了MER中高效的网络应用控制路由选择机制,体现了直接控制原理,有助于设计更为复杂的控制策略。模拟结果表明,MER具有良好的扩展性,支持网络应用直接控制,为控制平面智能化奠定基础。     

基于能耗的虚拟路由器转发实例动态迁移机制研究

虚拟路由器平台是支撑网络虚拟化技术的关键网络设备。传统的虚拟路由器平台存在着物理资源利用率低,能耗损失严重等问题。现有的节能机制大多是通过虚拟路由器平台间的虚拟路由器实例动态迁移来降低能耗,并未有学者研究平台内部虚拟路由器实例动态迁移对能耗的影响。提出一种基于能耗的虚拟路由器转发实例动态迁移算法。该算法将转发实例动态迁移到更少的物理服务器,调整平台内部的转发实例与物理服务器之间的映射关系,关闭空闲服务器。实验表明,该算法能够提高虚拟路由器平台的物理资源利用率,降低平台总能耗。     

一种新型IPv6路由器控制平面的设计与实现

转发与控制分离体系结构将路由器严格划分为控制和转发两个层面,具有开发成本低、系统可扩展性强、可靠性高等优点。文章介绍了一种基于转发与控制分离设计思想的IPv6路由器,给出了控制平面软件模块设计,包括路由子系统、内核协议栈、OpenRouter Master、OpenRouter Agent等模块。     

一种分布式路由器抽象平台

提出了一种对分布式路由器结构的抽象平台,定义了虚拟网络接口、虚拟转发引擎、虚拟内部连接等虚拟设备,为上层软件提供一个统一的虚拟设备环境。使用这种抽象平台时,路由器原有的各种应用（包括路由协议、管理软件、转发引擎等）均可无更改平滑移植,最大程度上满足分布式结构下的开放性和扩展性。同时,该抽象平台还在很大程度上支持集群工作能力。     

一种基于网络地址转换的LVS数据转发模式

研究Linux虚拟服务器(Linux Virtual Server, 简称LVS)工作原理, 分析其数据转发流程. 针对LVS在多虚拟局域网环境下的部署应用问题, 设计实现了一种基于网络地址转换的数据转发模式Double-NAT. Double-NAT模式重新组织连接哈希表为双向桶结构, 使用系统分配的端口区分IN和OUT方向的数据流, 使得多VLAN下的数据包均能通过网络地址转换后转发. 测试结果表明, Double-NAT数据转发模式配置简单、性能良好, 能够有效应用于多虚拟局域网环境.     

基于单片机的WiFi智能小车设计

WIFI视频智能小车由马达、小车底盘、电机驱动、舵机、摄像头、无线路由器、控制主芯片MC9S12XS128MAL、电源等主要硬件构成.WiFi视频智能小车利用电脑或手机等配备无线网卡的设备连接路由器,在上位机软件上显示摄像头采集到的通过无线路由器转发的实时视频数据,通过无线路由器将指令转发给主芯片处理,主芯片控制电机驱动就可以完成小车前后左右的动作.     

UGC网站用户画像研究

近几年,社交网络的高速发展使人们的工作、生活、学习方式发生了重大改变,人们获取知识的方式呈现明显的网络化趋势.人们通过网络获取信息的同时,也在其上留下了个人的痕迹,考虑到现实中获取个人信息成本高昂,捕捉其在网络中留下的痕迹,研究其在网络社会中的“映射”,不失为一种可行的方法.用户画像作为真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的用户模型.通过对“知乎”网站的深入挖掘,构建了基于用户基本属性、社交属性、兴趣属性和能力属性四个维度的动态用户画像模型,并对“知乎”网站PM 2.5话题下1303位用户进行实证分析.     

OSM/高德路网匹配融合技术在道路空间化中的应用

“六合一”道路编码是交管业务中用来定位事故和违法的基础文本数据,缺乏空间位置信息,而已有的常用路网数据如高德路网,都是基于多车道路段表达的路网且现势性相对于OSM（OpenStreetMap）路网较低,难以满足交管业务的需求。针对上述问题,以高德路网作为基础、高现势性的OSM路网作补充,将轨迹聚类分析中的LCSS（longest common subsequence）算法应用在路网匹配过程中,并对匹配后的路网使用Stroke方法进行路网融合。实验结果表明,使用LCSS算法可以达到良好的路网匹配效果。最后基于此开发了一套路网匹配融合程序,并在武汉市交通管理局投入使用。     

基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型

联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以使得各客户端在不分享隐私数据的前提下共同建立共享模型。然而现有的联邦学习框架仅适用于监督学习,即默认所有客户端数据均带有标签。由于现实中标记数据难以获取,联邦学习模型训练的前提假设通常很难成立。为解决此问题,对原有联邦学习进行扩展,提出了一种基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型ANN-SSFL,该模型允许无标记的客户端参与联邦学习。无标记数据利用自编码神经网络学习得到可被分类的潜在特征,从而在联邦学习中提供无标记数据的特征信息来作出自身贡献。在MNIST数据集上进行实验,实验结果表明,提出的ANN-SSFL模型实际可行,在监督客户端数量不变的情况下,增加无监督客户端可以提高原有联邦学习精度。     

融合信任用户的协同过滤推荐算法

推荐系统中普遍存在的数据稀疏性问题使得协同过滤算法所要求的近邻搜索准确性降低,以及搜索到的最近邻用户过少,这对整个推荐系统的推荐质量和推荐的准确性产生重要影响,而这个问题对于传统的协同过滤推荐是难以解决的.针对这个问题,通过将用户之间的信任关系与对项目的评分相似性相融合,提出一种融合信任用户的协同过滤推荐算法,利用有向网络图构建的用户之间的信任关系,弥补了仅仅依靠计算用户间相似性不能准确衡量用户之间关系的缺陷.实验结果证明,该算法能够提高系统的推荐质量和准确性.     

多域网络中基于时延感知的虚拟网络映射方法

随着各种时延敏感型应用的出现,如何提高系统的时延性能已经成为了学术界的热门话题。然而,现有的多域映射算法很难满足虚拟网络对时延性能的要求。因此,为了解决这一问题,提出了一种基于时延感知的多域虚拟网络映射算法（time delay sensitive virtual network embedding,TDS-VNE）。在节点映射阶段定义了一个节点传播时延评价函数（D）,在链路映射阶段定义了路径时延感知参数。仿真结果表明,提出的映射算法降低了平均网络传播时延且在虚拟网络请求接受率、长期收益成本比等指标上具有良好的效果。     

基于SDN的混合分段路由概率流调度机制

针对数据中心网络流量路径分配不均匀、易造成大流碰撞,以及控制器流表开销大等问题,提出了一种基于SDN的混合分段路由概率流调度机制SRPFS（segment routing probability flow scheduling）。利用SDN集中控制与全局视图特性,首先采用混合分段路由完成流量初始转发;然后选用粒子群优化算法,重定义粒子群内部寻优过程来对流量进行筛选;最后构造全局节点概率矩阵,设计概率调度算法选举出流量转发最优路径。实验结果表明混合分段路由转发技术在流表开销方面优势较大,并且SRPFS相比于其他较典型的流传输机制,在平均网络吞吐量、链路利用率、标准网络吞吐率等方面有明显优势,能够有效减轻控制器的流表负载,保证了较好的网络性能。     

少样本文本分类的多任务原型网络

少样本文本分类中,原型网络对语义利用不足、可迁移特征挖掘不够,导致模型泛化能力不强,在新任务空间中分类性能不佳。从模型结构、编码网络、度量网络等角度提高模型泛化性,提出多任务原型网络(multiple-task prototypical network, MTPN)。结构上,基于原型网络度量任务增加辅助分类任务约束训练目标,提高了模型的语义特征抽取能力,利用多任务联合训练,获得与辅助任务更相关的语义表示。针对编码网络,提出LF-Transformer编码器,使用层级注意力融合底层通用编码信息,提升特征的可迁移性。度量网络使用基于BiGRU的类原型生成器,使类原型更具代表性,距离度量更加准确。实验表明,MTPN在少样本文本情感分类任务中取得了91.62%的准确率,比现有最佳模型提升了3.5%以上;在新领域的情感评论中,基于五条参考样本,模型对查询样本可获得超过90%的分类准确率。     

基于微信的数据安全自毁服务平台

针对社交软件中数据信息易泄露的现状,展开了社交软件数据安全自毁服务平台的研究.利用微信,结合TLS协议,一种基于网络的数据自毁方法以及微信的第三方网页授权OAuth2.0机制构建了基于微信的数据安全自毁服务平台,以微信作为基础推广平台,用TLS协议保障客户端和服务器之间的数据传输的安全,核心为改进后的一种基于网络的数据自毁方法作为服务器端的数据安全自毁方案,最后使用微信的第三方网页授权OAuth2.0机制为基础完成对用户身份的识别.通过结合实例与理论分析,验证了设计方案的可行性和安全性.     

农村电网最优电压组合方案的研究

电网的经济技术指标是选择最优电压组合的重要依据。因此，如何科学地计算出不同电压组合的待建农村电网的相关经济技术指标，就成为研究此类问题的关键所在。提出一个基于统计数据，辅以《农村电力网规划设计导则》的电网模型来研究经济技术指标。该模型是出线、变电站容量和导线截面都随负荷密度变化而变化的动态模型。该方法避免了采用固定值建立适应性差的模型，使模型更加合理、更加符合实际情况。实例证明该方法是有效和可行的。     

The architecture of a multi-vector processor system, VPP

The VPP system is a multi-vector processor system which mainly aims at effective satellite image processing. It consists of up to 64 element processors (PUs), an S-D loop network, and an image memory. The PUs can execute flexible vector processing by a new vector access method, ‘Index-set’. The S-D loop network achieves high-speed and contention-free data transfer among the PUs. With these components, a new method for parallel processing, ‘Processor Pipeline’, can be realized on the VPP system.