基于多代理技术的分布式配电网故障定位算法

配电网的潮流方向、故障信息因为分布式电源并网发生改变,传统故障定位方法不再适用。针对当前分布式配电网故障定位算法计算量大、计算复杂等问题,改进了一种基于多代理技术的定位方法,将其与矩阵算法相结合。根据代理所处节点不同分为中央处理层、区域管理层和本地执行层;由电流相位信息根据相应判据得到各代理处故障方向;构建网络描述矩阵和故障信息矩阵,各代理根据故障定位策略分层协作,通过故障判断矩阵定位出故障区段;在Matlab/Simulink中搭建系统模型进行仿真验证,并与基于潮流计算的矩阵算法进行对比。结果表明:该研究讨论的拓扑,矩阵维数明显降低,计算量明显下降;不仅能准确定位故障区段还有效避免了无源支路误判的情况;证明了该算法的有效性和准确性。     

全光网中采用可信度模型的故障定位技术

宽带业务的飞速发展推动着光网络向着超大容量、超高速率方向演进．与此同时,在透明节点增加、光电再生设备减少的全光网络中,多故障定位的非完全多项式属性、网络拓扑的复杂性以及承载业务的多样性使得故障定位变得尤为困难．如何根据收集的告警信息,确切地找出故障的准确数目及其位置成为网络管理人员的难题．针对全光网中故障与告警的关系展开研究,在多故障定位的相关方向上完成了采用可信度推理方法对故障与告警之间的复杂映射关系进行梳理,建立了一种多故障条件下全光网故障定位模型,并以此为基础,提出了基于模糊隶属度以及联合可信度的两种启发式故障定位算法．通过不同的网络拓扑以及与其他的算法对比,对这两种算法以及可信度模型的正确性进行了验证．仿真结果表明,该模型能够很好地处理多故障定位问题的不确定性,且定位性能优越,具有很强的实际意义．     

基于二进制树的光网络故障定位算法研究

针对可能发生的各种故障,网络故障管理已经成为目前的热点问题.由于具有易损性、并且故障容易传播和难以检测的性质,当前几乎没有什么方法可以定位透明光网络的故障.因为它的故障传输并不是孤立的,通常比不透明网络更容易出现故障.为了能够尽可能精确的预防和定位故障,采用一种有效的故障定位方法.根据定位这种网络故障现存的方法--监控每个光信号再生点的情况,参考二进制故障树算法,对设置了监控器的透明光网络进行故障定位.该算法既考虑了理想情况(不存在漏/误告警)也考虑了存在漏/误告警的非理想情况,从而提高了故障定位的准确性.     

一种分层实现的分布式告警融合算法

在大规模高速网络环境下,分布式入侵检测系统中使用的告警融合算法把底层模块产生的多个简单告警融合生成少量包含更多信息的告警.以减少冗余告警,提高入侵检测的检测效率,降低误报率,最终为管理员提供简练精确的告警.算法通过"聚集--合并--关联"二个步骤,实现了对告警的融合.     

考虑控制器故障的软件定义机载网络选举算法

针对机载网络环境下控制器发生不可恢复故障的问题,提出分布式的控制节点选举（DCNE）算法. 为了保证故障恢复后控制节点的性能,综合考虑邻居节点密度、平均流请求量和控制器处理能力,计算选举权值. 通过邻居节点信息的建立和维护实现选举消息的更新,提出依据节点状态传递和处理选举消息的算法. 从故障恢复后的控制域性能角度对DCNE算法进行仿真验证. 结果表明,与现有算法对比,DCNE算法在最大时延和流部署开销指标上具有更好的性能,能够较好地适用于机载网络环境.     

一种改进的网络故障监测算法

为了减少网络监测开销，基于分层分布式网络管理体系结构．提出了一种改进的动态网络监测算法，算法根据SNMP网络管理方式中的轮询和事件通知获得的网络状态数据．预测发生告警的可能性．如果没有告警的可能性，则延时轮询．该方法既不满报告警．又有效地降低了网络管理的通信负担．仿真结果表明，提出的监测算法有效地减少了轮询次数，降低了管理信息占用的带宽．提高了网络管理的有效性．     

基于SNMP故障管理中的告警振荡和抵消方法

针对网络拥塞或设备处理器忙时造成网络管理系统对设备运行的故障状态产生误判,从而导致网络管理系统产生告警振荡的原因及其统计特性进行了深入研究,提出了一种基于概率统计的投票算法来有效地消除告警振荡.该算法通过投票表决来判断是否出现告警振荡,并能抵消在指定门限时间范围内出现的告警振荡,从而有效地消除虚假的告警通知并提高网络管理的效率.在实际的公共接入无线局域网网络管理系统中具体实现了该算法,实验结果证明了该算法的有效性.     

适用于WDM全光网的自适应路由与波长分配算法

对波分复用(WDM)全光网中的动态路由与波长分配问题进行了深入的研究,并提出了最小通道权重优先（MPWF）自适应路由与波长分配算法. MPWF设计了新的链路权重计算方法,通过整理当前链路状态和通道长度信息为业务计算路由. MPWF算法的设计既适用于波长变换网络,也适用于波长选择网络. 仿真结果显示,与一些文献中提出的自适应路由与波长分配算法相比,MPWF算法可提高网络资源的利用效率,降低业务的阻塞概率.     

Honeynet中的告警日志分析

提出一种带有告警日志分析的蜜网（honeynet）架构设计和告警日志分析模型. 将网络入侵检测和主机入侵检测的告警信息相结合,利用网络信息和告警相似度函数进行告警过滤和融合,采用改进的Apriori算法挖掘告警的关联规则,并通过匹配规则形成最终的攻击报告. 实验表明,该方法能有效减少honeynet中冗余的告警,分析出honeynet系统遭受攻击的关联关系,并展现攻击场景.     

空间全光网络的最小化阻塞概率波长路由算法

建立了一种数学模型,用于计算全光网络中的传输阻塞概率,该模型不需要大量的统计信息,因此具有较低的复杂度,提高了计算效率。根据所建立的模型提出了空间全光网络中的路由与波长分配算法,该算法以最小化阻塞概率为原则,将阻塞概率最小的路径作为最佳传输路径,优先进行波长分配,可以在不同的网络拓扑上实现,并基于不同规模的网络拓扑结构进行了仿真实验,实验证明与传统的KSP算法相比,所提出的算法能够更好地提高网络的服务性能。     

WDM网络路由计算中的平衡最短路算法

对波分复用(WDM,wavelength division multiplexing)网络中的波长路由分配问题进行了深入的研究,提出了路由预计算部分的平衡最短路(BSP,balanced shortest path)算法。这种算法可以在路由预计算的过程中考虑业务的均衡,而且时间复杂度较低。在不同的网络拓扑结构上对多种波长路由算法进行了仿真,仿真结果说明BSP可以有效地改善网络性能。     

全光网中定位故障链路的探测选择算法

文中研究了全光网中定位故障链路的探测选择算法．目前存在的随机游走算法可以惟一定位出每条故障链路,但在大型网络中定位故障链路时会消耗过多的探测以及平均波长数．首先建立关于故障检测需要的监测路径集合,其次在建立好的监测路径上同时发送探测信号,最后在有故障的路径上执行故障定位;证明了最小监测路径集合问题是非确定多项式完全问题,并提出启发式的监测路径选择算法来找最小监测路径集合; 同时证明了用一个监测站来定位k条故障链路的充分必要条件是,网络为k+1边连通的．对比随机游走算法,探测选择算法在定位故障链路的过程中明显地减少了定位故障链路所需的探测数和每条链路上消耗的平均波长数．     

一种波长路由全光网络优化设计及应用

研究了环网结构的波分复用（wavelength division multiplexing, WDM）全光网中的波长路由分配问题，以波长数量最小化为优化目标，提出了一种基于构造环的波长路由分配启发式算法.经过进一步优化，算法适用于环网、环带链、多环、格状网等结构；还可用于统一业务模式，甚至可以延伸到任意的业务模式情况，具有很好的通用性.应用结果表明，该算法可以使网络所需波长数目等于或接近最优解.     

SDN-ScaSVNE:可伸缩的SDN生存性虚拟网络映射算法

现有的生存性虚拟网络映射算法无法直接应用于软件定义网络（SDN）,而且大多数算法仅通过扩展虚拟网络提供主动保护策略,性能较差.对此,提出了一种基于剩余网络资源可伸缩备份虚拟资源的SDN生存性虚拟网络映射算法,仅为扩展虚拟网络中满足备份约束的节点和链路提供备份资源,并利用剩余网络资源和备份资源共同完成故障恢复.仿真结果表明,算法在拥有较高收益/成本比值的前提下,可有效提高请求接受率和故障恢复成功率.     

基于概率机制的涌现分簇算法

涌现分簇算法ACE是一类基于群体智能的移动Ad hoc网络分簇算法。针对ACE算法迭代中存在的问题,该文引入概率机制,提出了基于概率机制的涌现分簇算法(PACE)。该算法根据节点竞争簇头概率最高的局部信息,创建全局分簇网络,在概率相同的情况下,根据节点标识符来仲裁簇头选举,同时实现了单节点簇合并和失效恢复。理论分析和仿真结果表明,该算法收敛时间短,能够创建稳定且更优化的分簇结构,具备失效恢复能力。     

虚拟化光无线融合接入网多路径可靠传输机制

针对融合网络局部过载及网络设备故障造成大量业务中断问题,提出一种适用于光纤无线融合网络的虚拟化多路径可靠传输机制．通过建立虚拟化分层模型,利用虚拟化网络资源集中管理及网络全局视角优势,采用多路径并行传输机制,设计了故障后恢复方案以保障网络可靠传输．结果表明,所提机制性能优于全备份及共享备份算法,在实现网络负载均衡、提高资源利用率的同时最小化备份资源,保证了网络的可靠性．     

全光通信网技术

介绍了全光网WDM技术的基本概念和其具有的大容量、可升级性好的优越性;阐述了网络节点、管理方案以及网络自愈等方面的技术。全光网络对传统网络的升级主要体现为网络节点从电交换技术到光交换技术的升级,由此引发了网络管理及其相关技术的变化。     

支持向量机回归预测在网络故障检测中的应用

无线传感器网络主要用于收集环境数据,然而传感器可靠性低,容易出现故障并返回异常的监测数据.因此,如何检测传感器故障成为关乎无线传感器网络监测性能的重要问题.提出了基于支持向量机回归预测的故障检测算法,通过充分利用历史数据预测传感器的测量值,并根据测量值与实际值的对比有效地划分信誉等级,最后基于置信数据集计算出的置信条件进行故障的检测.仿真结果证明了算法在节约能量和故障检测率上有着优异的表现.