Tomography技术中的多参数网络拓扑推断

为了减少拓扑推断中采用单一参数在推断时的限制,提出了一种结合端到端时延和丢包率的算法,该算法在应用时仅需适量的计算而无需增加测量流量,并且该算法能适应不同负载的网络环境。理论分析了多参数拓扑推断算法的正确性并通过网络仿真器(NS2)进行了仿真,仿真结果表明多参数的网络拓扑能在不同负载的网络环境下准确的推断网络拓扑。     

基于往返时延的网络拓扑推断

为了减少拓扑推断中采用单向性能参数需要多个节点合作的限制,提出了一种基于往返时延的拓扑推断算法,设计了网络拓扑推断中的往返时延测量方法,基于往返时延的拓扑推断不需要时钟同步及目标节点的配合。从理论分析了基于往返时延推断网络拓扑结构的可行性和正确性,并通过NS2进行了仿真实验。仿真结果表明,基于往返时延的推断算法能够较准确地推断网络的拓扑结构,与基于单向性能参数的拓扑推断算法相比,基于往返时延的拓扑推断算法受到的限制较少。     

基于四元分组测量的网络拓扑推断算法

针对在基于层析成像技术的拓扑推断中测量节点性能时大都需要节点间的时钟同步,并且受到网络负载的影响比较大的问题,提出了一种可以测量时延抖动和丢包率的四元分组序列测量方法,并设计了根据2个网络性能参数计算节点相关性的拓扑推断算法.理论分析与仿真实验证明,该算法受到网络负载的影响较少.     

自适应的基于IPDV的网络拓扑推断技术

为了克服基于层析成像的拓扑推断技术中时钟同步及节点间合作的限制,有效减少测量流量,在拓扑推断中提出了自适应的基于时延抖动的拓扑推断算法,该算法不需要节点间的时钟同步和节点间的合作,并且产生的测量流量较少. 从理论上分析了自适应的基于时延抖动推断自适应网络拓扑的可行性和正确性,通过NS2进行了仿真,仿真结果表明,自适应的基于时延抖动推断拓扑结构的效果比基于端到端单向时延推断拓扑的效果好,并且受到的限制少.     

路径质量感知的MANET自适应Internet接入策略

提出了一种跨层设计及路径质量感知的移动自组网(MANET)自适应Internet接入策略. 综合考虑网络剩余带宽、投递率以及节点负载等因素,设计一种综合多目标性能参数的路由判据,均衡网络负载,满足互联时多媒体业务的服务质量需求. 同时,根据网关负载和网络拓扑情况自适应调整网关通告的广播范围和发送间隔,实现网关的最佳覆盖. 仿真结果表明,该算法能有效提高网络的互联性能,并保持合理的控制开销.     

一种无线传感器网络分层拓扑推断算法

无线传感器网络中网络拓扑对配置网络资源、优化网络性能具有十分重要的作用.根据在汇聚节点收集到的网络节点报文接收/丢失的信息,提出了一种基于数据聚合的分层拓扑发现算法,该算法同时可以实现对传感器网络节点的分层.针对目前的拓扑发现算法在网络链路丢包率较低的情况下无法快速推断出网络拓扑的问题,提出了一种使部分节点进入睡眠状态的方法推断低丢包率条件下的网络拓扑.仿真结果表明,提出的算法可以利用较少的观测数据准确快速地推断传感器网络的拓扑.     

基于非参数假设检验的拓扑推断算法

针对基于门限比较的二叉树修剪拓扑推断算法稳健性差的问题, 提出了一种基于非参数假设检验的网络拓扑推断算法. 该算法首先应用经典的二叉树拓扑推断算法获得树状网络的二叉树结构, 然后应用维尔科克森秩和检验算法逐个判断二叉树中的每条内部链路是否需要修剪, 最后修剪二叉树, 删除所有需要修剪的内部链路, 得到真实的树状拓扑. 由于该算法使用统计检测的方法, 无需设置门限, 相对门限比较法具有更好的稳健性. 仿真实验表明, 该算法相比基于门限的二叉树修剪算法具有更高的推断精度.     

多目标融合势博弈无线自组网络拓扑控制算法

针对基于博弈论的无线自组网络拓扑控制算法存在个别"瓶颈节点"负载不均衡、冗余链路多、生存时间短的问题,提出了一种多目标融合的网络拓扑控制算法。首先通过分析网络的连通性、节点发射功率、剩余能量、节点度、链路质量和链路长度对节点负载的影响,设计了一种改进的综合效用函数;建立多目标融合的网络拓扑控制势博弈模型,并证明该模型是序数势博弈且存在纳什均衡解;在维持网络k-连通的基础上,再采用最小路集算法对博弈后的网络拓扑链路进行优化,剔除冗余链路。仿真实验及对比分析结果表明,所提算法在保证网络连通性的前提下,实现了网络负载均衡,消除了冗余链路,生存时间相较于分布式能耗均衡拓扑控制算法、能量平衡拓扑控制博弈算法和节能容错拓扑控制博弈算法分别提升了25.4%、92.6%、36.8%。     

基于三元分组序列的网络拓扑推断

为了更精确地推断网络的拓扑结构,提出了可以测量目的节点共享链路中生存时间和排队时延的三元分组序列测量方法.三元分组序列测量方法通过在测量分组中加入递增的生存时间值以测量目的节点共享链路的生存时间,同时还能测量节点共享链路的排队时延,由此设计了基于排队时延和共享生存时间的拓扑推断算法.理论分析和NS2仿真结果表明,通过节点共享链路的生存时间和排队时延可以推断出更准确的网络拓扑结构.     

改进型链路负载自适应抽样测量算法

为了提高网络负载测量的效益和灵活性,在对自适应控制理论及实际流量特征进行研究后,提出了一种改进型的网络负载自适应抽样测量算法, 并对该算法的优越性及改进前后算法的性能对比进行了仿真研究. 结果表明,改进型算法不仅降低了测量开销,而且还可将测量精度提高40%以上. 另外,该算法可提供不同可视化粒度输出,使网络负载测量具有更大的灵活性和可操作性,更适宜于高速、高突发程度的网络测量环境.     

采用单测量源的拓扑推断算法

为了减少拓扑推断中需要时钟同步和节点间合作的限制,提出了一种仅需要单个测量源并且不需要时钟同步的“运输车”测量方法,该方法可以测量目的地址共享链路的排队时延。设计了根据排队时延推断拓扑结构的算法。理论证明了基于“运输车”测量方法和排队时延推断网络拓扑的可行性和正确性,并通过NS2进行了仿真,仿真结果表明基于“运输车”测量方法和排队时延能够准确的推断网络拓扑结构。     

基于ANFIS控制的交流变频调速系统研究

针对交流电动机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而使性能变差的问题,设计了一种基于自适应神经网络的模糊推理系统作为交流电动机矢量控制系统的速度调节器。仿真实验结果表明,具有自适应神经网络的模糊推理系统控制的异步电机矢量控制系统不仅动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性。     

无线传感器网络无标度容错拓扑的级联失效研究

针对无线传感器网络无标度容错拓扑的级联失效问题,首先借助概率母函数法,推导出单一随机节点失效下无线传感器网络无标度容错拓扑的级联失效规模,进而在幂函数负载分布条件下,求解出触发无线传感器网络无标度容错拓扑级联失效的临界负载值.研究结果表明,在无线传感器网络无标度容错拓扑中,当网络负载参数超过其临界值时,一个随机故障节点将引起整个网络的级联失效.仿真结果验证了解析推导的正确性.     

Topology inference of uncertain complex dynamical networks and its applications in hidden nodes detection

The topological structure of a complex dynamical network plays a vital role in determining the network’s evolutionary mechanisms and functional behaviors, thus recognizing and inferring the network structure is of both theoretical and practical significance. Although various approaches have been proposed to estimate network topologies, many are not well established to the noisy nature of network dynamics and ubiquity of transmission delay among network individuals. This paper focuses on topology inference of uncertain complex dynamical networks. An auxiliary network is constructed and an adaptive scheme is proposed to track topological parameters. It is noteworthy that the considered network model is supposed to contain practical stochastic perturbations, and noisy observations are taken as control inputs of the constructed auxiliary network. In particular, the control technique can be further employed to locate hidden sources (or latent variables) in networks. Numerical examples are provided to illustrate the effectiveness of the proposed scheme. In addition, the impact of coupling strength and coupling delay on identification performance is assessed. The proposed scheme provides engineers with a convenient approach to infer topologies of general complex dynamical networks and locate hidden sources, and the detailed performance evaluation can further facilitate practical circuit design.     

IP/WDM网络中自适应区分权重的HTA动态业务流疏导算法

为了实现全网负载均衡以减小网络拥塞,针对业务持续时间已知的特点,依据链路的剩余生存期和未来拥塞度设置链路权值,提出基于区分权重的持续时间已知的业务流疏导与选路算法(DWG-HTA).设计了DWG-HTA算法流程,提出IP/WDM网络中动态业务流疏导问题的整数线性规划ILP模型.仿真结果表明,DWG-HTA算法比典型选路算法最多降低网络阻塞率达24%,并验证了其负载均衡的有效性.针对小型网络拓扑和预先规划业务情况,给出了DWG-HTA算法与ILP模型的阻塞率对比和DWG-HTA算法的性能提升空间.     

基于串-并行计算BP网络拓扑结构的研究与实现

在传统BP网络拓扑结构及学习算法的理论分析基础上,提出了一种更接近人类大脑思维方式的采用串一并行计算构造的神经网络拓扑结构的方法:将样本特征三大问题中的"排序"问题的解决体现在网络的拓扑结构上,有效地提高了神经网络的学习速度和识别精度。