软件定义的内容中心网络的分段路由策略

为降低软件定义的内容中心网络(SD-CCN)的内容请求时延,减少网络拥塞,快速应对网络中的节点或链路故障,借用软件定义网络(SDN)流量工程中的分段路由思想设计了软件定义的内容中心网络的分段路由策略(SD-CCN-SR)。通过控制器选取最优的缓存或内容源节点作为目的节点查找最优路径,向入口边界节点下发分段标签序列。将分段标签序列中的标签依次作为分段的目的节点进行最短路径转发,实现控制器通过少量控制信息对兴趣包上行链路的整体控制。仿真结果表明,本策略能够有效降低平均请求时延及平均路由跳数。     

RIDSI:一种融合SDN和兴趣域划分的ICN路由机制

信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)中的服务质量(Quality of Service,QoS)路由是分布式的,无法感知其它路由器缓存的内容,因此,基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)的全局视图和集中控制功能,本文提出了一种基于兴趣域划分的ICN路由机制.这种机制旨在减轻内容节点的负载、提高路由成功率和提高PIT命中率.首先,本文提出了基于SDN的ICN网络模型,即软件定义信息中心型网络(Software Defined Information Centric Networking,SD-ICN)模型和QoS评价模型.然后,采用蜂群算法将网络中的路由器划分到不同的兴趣域.最后,基于改进的QoS依赖多播路由(QoS Dependent M ulticast Routing,QDM R)算法计算满足多个兴趣请求的转发路径.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制与对比机制相比在路由成功率、平均路由延迟、负载均衡度等方面都具有较好的性能.     

基于CKSP的分段路由负载均衡技术

针对当前以云计算、大数据为代表的新兴业务需求,现有的MPLS(Multi-Protocol Label Switching)网络存在协议复杂、扩展性差、运维困难等问题。因此文中采用分段路由(Segment Routing,SR)转发技术,根据软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)集中控制、开放编程的特点,提出了一种基于受限K最短路径(Constrained K-Shortest Pathes,CKSP)算法的分段路由负载均衡的技术方案。首先,控制器与各网络节点以OpenFlow协议进行信息交互,对全网拓扑结构和链路速率进行监控;然后,分段路由应用根据北向接口以二级流表、多节点中继的方式实现转发表等初始表项的构建和段列表计算;最后,设计了一种根据链路利用率和跳数进行非均匀加权的CKSP算法。实验结果表明:该技术方案可以增大网络吞吐量,平滑流量分布,降低数据流平均时延和网络总丢包率。     

SDN控制域确定与划分机制

通过将广域网划分成若干规模较小、节点数量均衡的软件定义网络(SDN)控制域,可以提高控制器的服务能力。然而,根据SDN网络拓扑进行控制域的最优数量确定与划分仍然面临许多挑战。提出了一种SDN控制域确定与划分机制,以控制器负载均衡为目标,基于谱聚类算法解决控制域确定与划分问题。首先,基于本征间隙谱聚类算法设计了SDN控制域确定机制,用于确定控制域的最优数量;然后,设计了基于归一化Laplacian矩阵特征向量的SDN控制域划分机制,使得各控制域所拥有的交换机节点数量相对均衡;最后,仿真结果表明,提出的SDN控制域确定与划分机制能够确定最优的控制域数量,并且通过SDN控制域划分可实现各控制域交换机节点数量的相对均衡。     

SDN交换机转发规则TCAM存储优化综述

软件定义网络(SDN)将传统网络的控制平面和数据平面解耦,通过控制平面的控制器灵活地对网络进行管理,目前应用最广泛的控制协议是OpenFlow.三态内容寻址存储器(TCAM)查找速度快、支持三态掩码存储,在SDN网络中应用广泛.但TCAM成本高、功耗大,并且在存储含有范围字段匹配域的规则时候存在范围膨胀问题,因此交换机...     

FDSR:一种面向SD-MANET的快速转发规则下发方法

针对软件定义网络在移动自组织网络里部署传输路径时,需要控制器为路径上所有的节点下发相关流表项,从而造成传输开始需等待较长时间的问题,文中基于分段路由提出了一种快速下发数据转发规则的方法FDSR.控制器会以分段路由的方式,通过在数据包上添加转发路径对应标签的方式下发数据转发规则,并在处理最大堆栈深度问题时,利用标签粘连技...     

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。     

软件定义车联网的数据转发机制

针对现有车联网（VANET）中数据转发效率低的问题,提出了软件定义网络（SDN）的数据转发机制。首先,设计了软件定义车联网的分层次网络模型,该模型由局部控制器和车辆组成,实现控制与数据转发分离,具有可扩展性、独行性等特点;其次,设计了车辆路由转发机制,该机制采用动态规划和二分搜索的方法,以实现高效的数据转发;最后,通过仿真验证,对比无线自组网按需平面距离向量路由（AODV）、目的节点序列距离矢量路由（DSDV）、动态源路由（DSR）和最优链路状态路由（OLSR）算法,所提的数据转发机制在传递成功比上提高大约100%,而端到端延迟时间降低大约20%。实验结果表明,软件定义车联网的数据转发机制能够提高路由转发效率、减小延迟。     

基于SDN和虚拟拓扑的天基网络路由算法

针对天基网络的时变拓扑结构给网路管理和路由设计带来的难题,综合考虑GEO卫星和LEO卫星的优势,建立了一种基于软件定义网络(SDN)架构的天基网络模型,提出了一种基于虚拟拓扑的包含必经节点的天基网络路由算法(VTPN)。通过改进时间片划分策略,提高了计算效率,通过必经节点的设定,改善了链路拥塞问题。仿真结果表明:SDN架构下的VTPN算法与其他算法相比,网络链路利用率和负载均衡性能提高了约50%,丢包率降低了约20%。     

针对大规模软件定义网络的子域划分及控制器部署方法

针对大规模软件定义网络（SDN）的多控制器部署模型计算复杂度高的问题,定义了控制链路可靠性等多个衡量网络服务质量的指标,并提出一种针对大规模SDN的子域划分及控制器部署方法。首先,该方法利用改进的标签传播算法（LPA）将网络划分成多个子域,然后在子域中分别部署控制器。在考虑控制链路平均时延、可靠性以及控制器负载均衡等多个性能指标的基础上,将问题模型的计算复杂度降低至仅与网络规模呈线性关系。实验结果表明,所提算法与原始的LPA相比,控制器负载均衡性得到明显优化;与容量受限的控制器部署（CCP）算法相比,模型的计算复杂度和网络服务质量得到明显改善：在Internet2拓扑中,控制链路平均时延最多减小9%,控制链路可靠性最多增强10%。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

一种无线局域网多安全域间的密钥共识协议

在无线局域网中,不同管理机构下移动用户和认证服务器构成的安全域不同,如果一个安全域的用户需要访问其他安全域时,用户与异地安全域的密钥共识是一个有待解决的安全问题。提出了一种多安全域间的密钥共识协议MKAP,该协议可以解决跨安全域访问时本地安全域的认证服务器与异地安全域认证服务器间的密钥共识以及移动用户与异地安全域的密钥共识,MKAP将跨安全域访问按基于本地的跨域访问和基于移动IP跨域访问两种情形分别提出了解决方案。     

基于卷积神经网络的时频域CT重建算法

针对采用时域滤波器解析重建后图像存在伪影和图像细节丢失等问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的时频域计算机断层扫描（CT）重建算法。首先,在频域中构建了基于卷积神经网络的滤波器网络,实现投影数据的频域滤波;其次,利用反投影操作算子对频域滤波后结果进行域转换得到重建图像;接着,在图像域构建网络对来自反投影层的图像进行处理;最后,在采用最小均方误差损失函数基础上引入多尺度结构相似度损失函数组成复合损失函数,减轻神经网络对结果图像的模糊效应,保留重建图像细节。图像域网络和投影域滤波网络联合作用,最终得到重建结果。在临床数据集上验证了所提算法的有效性,相较于滤波反投影（FBP）算法、全变分（TV）算法及图像域残差编解码CNN（RED-CNN）算法,当投影数目分别为180和90时,所提算法重建结果图像信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）最高,且归一化均方根误差（NMSE）最小;当投影数目为360时,所提算法仅次于TV算法。实验结果表明,所提算法可以提高CT图像重建图像质量,是一种可行且有效的方法。     

网络断层扫描中推断分析理论与方法研究

网络断层扫描是一种新的网络测量技术,通过端到端的网络外部测量来推断网络内部性能,从而克服了传统网络测量技术的诸多缺陷.推断分析理论作为网络断层扫描的核心技术,直接关系到网络测量的计算复杂度和推断准确性.论述了网络断层扫描技术的基本概念,重点介绍并探讨了目前推断分析理论方法及其研究进展,最后提出了今后推断分析理论需要研究和解决的关键问题.     

基于领域自适应的多源多标签行人属性识别

当前行人属性识别（PAR）公开数据集中属性标注繁杂且采集场景多样,各数据集中行人属性差异较大,进而导致公开数据库已有的标记信息数据难以直接应用到PAR实际问题中。针对上述问题,提出一种基于领域自适应的多源多标签PAR方法。首先通过领域自适应方法对样本进行特征对齐完成多个数据集之间的统一风格转换;接着提出多属性one-hot编码加权算法,将多数据集中共有属性的标签对齐;最后结合多标签半监督损失函数,进行跨数据集联合训练以提高属性识别准确率。通过所提出的特征对齐和标签对齐算法,可有效解决PAR多数据集中属性异构性问题。将三个行人属性数据集PETA、RAPv1和RAPv2分别与PA-100K数据集对齐后的实验结果表明,所提出的方法对比StrongBaseline在平均准确率上分别提升了1.22、1.62和1.53个百分点,说明该方法在跨数据集PAR中具有一定的优势。     

基于改进的最大均值差异算法的深度迁移适配网络

在基于模型参数的迁移学习研究中，两域样本的分布差异、源模型卷积层之间的互适应性都是影响模型迁移性能的重要因素。针对上述问题，提出一种多层卷积适配（MCA）深度迁移框架并将其应用于台风卫星云图的等级分类，在交叉熵函数的基础上添加L-最大均值差异（MMD）算法作为正则项，并对样本在再生核希尔伯特空间（RKHS）中的分布进行线性的无偏估计，最终定义了CE-MMD损失函数。在反向传播过程中，将残差和两域样本分布的差异共同作为网络参数更新的指标，使得迁移模型收敛速度更快、精度更高。在自建的台风数据集上对L-MMD算法和Bregman差异、KL散度两种度量算法进行对比实验，结果表明所提算法的精度分别高出11.76个百分点和8.05个百分点。实验结果表明，L-MMD算法优于其他度量算法，而且MCA深度迁移框架具有可行性。     

无线局域网中一种改进的频域信道竞争机制

针对现有无线局域网信道接入机制开销较大、高密部署场景下站点碰撞频繁的问题,提出一种基于频域竞争的改进机制混合频域竞争(HFCC)。首先,将用于频域竞争的正交频分复用(OFDM)符号中的子载波分类为竞争子载波和信息子载波;其次,每次信道接入均采用两轮信道竞争,必要时开启成功竞争信道确认;最后,利用单个OFDM符号反馈数据正确接收信息。理论分析表明,当网络中竞争站点(STA)较多(35个左右)时,与分布式协调功能(DCF)相比,HFCC站点碰撞概率下降幅度和系统吞吐量提升幅度分别为99.1%和73.2%;与现有频域竞争机制Back2F和REPICK相比,系统吞吐量分别提高了35.7%和75.2%。分析结果表明,HFCC可在降低开销的同时提高系统的强健性,适用于高密部署场景。     

基于主动网技术的智能网及其Java实现

主动网络(AN)是可编程网络，主动网络中的网络节点具有计算能力。传统智能网(IN)在多年的应用中逐渐暴露了一些局限性。从主动网技术对传统智能网影响的角度，提供了一种基于主动网技术的全新的智能网结构体系。其具体实现的方法有很多种，这里给出了一种基于Java的实现方案。