基于EDF调度算法的端到端延迟保证方法

EDF(EarliestDeadlineFirst)是一种高效的调度算法。为了将其应用于提供端到端延迟保证,提出了一种新的算法JT-EDF(JitterTunableEDF),并证明了所有的端到端EDF调度算法都可以在相同的条件下保证相同的端到端延迟界。     

基于消耗量的无状态核心节点调度算法

随着多媒体应用的不断发展,未来的核心网络将负责提供大容量、无状态的数据调度,而流量控制等内容则由边缘节点来完成。基于上述思路提出一种与消耗量有关的无状态核心节点调度算法,对该算法下的数据调度性能进行仿真分析,结果显示与用户所缴费用相对应的消耗量和网络所提供的服务性能大致呈线性关系。     

自适应分组长度策略获得最低延迟*

无线网络容易受到干扰、信道质量波动大。为了保证实时性要求较高的应用的延迟要求、减少分组头部开销,通过对网络层以及物理层的联合优化提出了基于符号个数的自适应分组长度策略（简称K-PK策略）。这个策略是将泊松分布到达的符号流中连续到达的k个符号聚合,添加固定长度的分组头部形成分组。仿真与分析表明,在一定信道误码率条件下,存在一个最优k值能获得最低延迟,平衡分组头部开销。K-PK策略相比基于固定时隙组包策略（简称T-PK策略）更能适应信道质量比较差以及波动大的情况,更符合现实的需要。     

高吞吐量的核心无状态公平队列算法

提出了一种优化的核心无状态公平队列凋度算法(xCSFQ),在CSFQ的基础上,根据缓冲区占用率和数据流到达速率决定丢包概率,缓存管理上采用基于CHOKC原理的机制进行缓存管理,解决了CSFQ链路利用率低的问题,提高了带宽在UDP流和TCP流之间分配的公平性,最后对算法进行了仿真分析。     

Xen虚拟网卡自适应中断调度优化策略

对于Xen网络工作模式来说,高负荷网络环境下大量的CPU资源将会被频繁到达的网卡中断占用,导致系统遭遇性能瓶颈,提出一种可以根据网络繁忙程度进行轮询的中断自适应调整机制,通过定义面向两种优先级不同的虚拟缓冲区,根据缓冲区中数据队列长度进行判断处理,以保证不同业务的服务质量。该机制不需要增加额外的处理单元。实验表明,当外部网络数据频繁到达时也不会引发过多的CPU中断,从而提高了CPU的利用率。     

核心无状态队列管理算法的公平性研究

研究了以CSFQ为主要代表的核心路由器中无状态公平排队技术,在该算法的基础上,针对其实际实现公平性方面的不足,提出了一种改进的MCSFQ算法。在链路产生拥塞时,新算法根据队列长度的变化情况,对公平共享速率进行不同程度的调整,使公平共享速率的取值更加合理。仿真实验证明,该算法在保持了CSFQ算法优点的基础上,进一步改善了在不同数据流间带宽分配的公平性。     

核心无状态公平排队算法的改进研究

本文针对在缓冲队列为空或占用率很低的情况,仍然以一定概率丢弃分组,造成链路利用率降低,资源浪费等现象,在计算丢弃概率时,结合缓冲队列占用率来考虑,避免了对TCP等流的过分抑制,提高了网络链路的利用率。网络仿真实验表明,改进的算法比原有算法性能更优。     

一种核心无状态保存的自适应成比例公平带宽分配机制

提出了一种核心无状态的自适应比例公平带宽分配机制CSPAFA（core stateless proporitonal adaptive fair allocation)，在边界路由器完成基于每个流的状态处理，将所有流分成标记流和非标记流两种业务类型，采用DPS（dynamic packet state)技术将有关信息编码进IP分组头，在核心将输出链路带宽分成两部分，核心根据当前的网络负荷对标记流按服务规格成比例的分配输出链路带宽，对未标记流公平分配带宽，并且能自适应地调整两类业务的带宽共享比例，最后，给出了在NS网络仿真环境下的仿真实验结果。     

延迟容忍网络基于节点综合状态的数据转发策略研究

为更好解决延迟容忍移动无线传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)中的数据收集及转发问题,提出了一种基于节点综合状态的数据转发策略NCSD(Node Comprehensive State Data Delivery Scheme).NCSD根据模糊综合决策得出各节点的转发优先级作为传输时选择下一跳的依据.为优化消息副本管理,采取动态消息队列,根据消息生存时间决定消息的丢弃原则.仿真实验表明,与现有的数据传输算法相比,NCSD有更高的数据传输成功率与更小的传输延迟,并具有相对较长的网络寿命.     

IPv4网络与IPv6互联网的无状态通信机制

在IPv4/IPv6过渡进程中,针对一些尚未升级到IPv6的IPv4网络仍需要与IPv6互联网互联互通的问题,提出了一种无状态的双向通信机制,完善了目前IPv4/IPv6翻译的整体框架。首先,针对IPv4服务器被IPv6用户访问的场景和IPv4网络访问IPv6资源的场景分别提出了相应的通信流程,结合已有的无状态通信机制,形成统一的IPv4/IPv6无状态通信框架。其次,对IPv6到IPv4的单向映射函数的需求进行了分析,提出了三个定量评价标准,并用实际数据对各种哈希函数进行了分析和比较。实验表明,FarmHash哈希算法的处理时间短、冲突频率低、反向查询复杂度低,适合用于IPv4网络与IPv6互联网相互通信的两类场景,从而验证了该机制的可行性;与现有的有状态通信机制相比,该机制具有很好的可扩展性和可溯源性,能够支持双向发起的通信,因此可以有效促进IPv4到IPv6的过渡。     

一种基于聚类的核向量机参数C选择算法

核向量机可以高效学习大样本数据集,却有泛化能力低的缺陷.针对已有参数C选择算法缺乏启发性以及选取困难的不足,本文在分析了核聚类算法和距离比较算法的基础之上,提出基于核聚类的相对距离比较方法,该算法利用核聚类算法在特征空间对样本点进行聚类分簇,然后根据样本点到簇心相对距离的比值,得到参数C.本文在理论和实验两个方面,证明该算法有效地选择参数C,从而提高核支持向量机算法的泛化能力.     

基于zSpace的岩心钻机虚拟拆装系统

提高虚拟拆装系统的交互性和立体显示效果,对虚拟仿真项目的实际应用具有积极意义.以地质工程中的关键设备岩心钻机为对象,利用Unity3D和zSpace软硬件平台,开发一套岩心钻机虚拟拆装系统.系统拆装模块主要利用六自由度触控笔,对岩心钻机整机和分动箱、回转器等重要部件,实现抓取、缩放、爆炸、模型重置等交互操作.通过zView插件包,实现拆装过程的增强现实显示效果.添加配套的钻机简介、工艺流程、安全规范等理论知识模块,完善虚拟实训体系.实践表明,该系统具有交互性强,显示效果佳的特点,在实践教学中取得了较好的效果.     

分布式虚拟环境综述

在分布式虚拟环境中,位于不同物理位置的多个用户或多个虚拟环境通过网络相互联结,进行信息共享和交互.该文结合作者的研究工作,从分布式虚拟环境的产生、需求和特征、模型和结构以及系统关键技术这几个方面对分布式虚拟环境的研究情况进行综述,讨论了存在的问题和进一步的发展方向.     

基于用户兴趣的寻找虚拟社区核心成员的方法

发现虚拟社区中的核心成员对于社区数据挖掘等应用问题有着相当重要的应用价值。为解决该问题,作者首先分析了一些虚拟社区中成员的兴趣相似性分布情况,从中发现核心成员间的兴趣存在相对较高的相似性。据此,作者提出了基于兴趣集中性的核心成员求解算法,并在豆瓣网的虚拟社区中进行了实验分析,实验结果证明了算法的有效性。     

基于SVM的虚拟企业伙伴决策系统的设计与实现

如何在众多的伙伴企业中选择最佳合作伙伴是运营虚拟企业的核心问题。一般决策方法是将所有竞标企业进行综合评价及优选,伙伴企业的数量直接影响决策过程的效率。针对这一问题,该文应用支持向量机技术(SVM)对竞标企业进行自动分类与筛选,向决策者提交最优伙伴列表,再结合其它决策算法实现智能伙伴选择;设计并实现了基于SVM的虚拟企业伙伴智能决策系统。     

基于单声矢量传声器虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法

为解决单声矢量传声器(Acoustic vector sensor, AVS)可跟踪声目标数目少、跟踪性能差的问题, 提出了基于AVS虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法. 首先, 引入高阶累积量预处理过程并建立高阶似然函数, 不仅能够抑制高斯噪声、提高估计精度, 还可通过AVS的虚拟扩展增加可跟踪目标数目. 然后, 在边缘化$\delta$广义标签多伯努利(Marginalized $\delta$-generalized label multi-bernoulli, M$\delta$-GLMB)滤波框架下, 提出了基于累积量的增广运动模型状态的M$\delta$-GLMB (Cumulants-based augumented motion model state M$\delta$-GLMB, Cum-AMMS-GLMB)算法. 算法引入多种运动模型, 并将表征不同模型的索引标号作为目标状态的增广参数, 通过各模型间的加权混合获取优于单一运动模型的跟踪性能. 除此之外, 算法的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现过程中, 依据高阶预处理获得的归一化空间谱拟合检测概率函数, 抑制了杂波向可用粒子扩展, 进一步增强了高似然区域的粒子. 最后, 推导了AVS目标跟踪的后验克拉美罗下界(Posterior cram$\acute{e}$r-rao lower bound, PCRLB), 并通过仿真实验验证了算法的量测噪声抑制能力和声目标跟踪性能.