节点可靠感知的差异保护虚拟航空网络映射算法

针对集成僵化的传统航空网络难以在节点出现故障后快速高效调度网络资源，从而恢复任务执行的问题，提出了无线网络虚拟化环境下节点可靠感知的差异保护虚拟航空网络映射(node reliability-aware protection-differentiated virtual airborne network embedding, NRPD-VANE)算法。首先，节点映射采用新的节点重要度评价方法，综合感知故障可能、无线干扰和网络资源，为虚拟节点映射可靠物理节点；其次，链路映射根据节点重要度，采用P圈保护技术对映射路径节点实行差异保护。仿真结果表明，相比传统的节点保护映射算法，所提算法在保持较低恢复时延的同时，提高了映射成功率。     

安全虚拟网络映射的启发式算法

针对安全虚拟网络映射过程中虚拟节点与物理节点之间匹配不合理,导致映射开销大、请求接受率低等问题,将安全虚拟网络映射过程建模为多目标混合整数线性规划模型,并提出了基于节点多属性综合评估与路径优化的安全虚拟网络映射算法。该算法在节点映射过程中,以节点的资源丰富度、安全属性和拓扑邻近性为考核对象,通过建立节点映射函数将虚拟节点映射至最佳的物理节点;在链路映射过程中,以可用带宽和路径跳数为考核对象,通过建立路径映射函数将虚拟链路映射至最佳的物理路径。实验表明,该算法在满足虚拟网络映射请求的安全需求的条件下,在虚拟网络请求接受率、映射收益和映射开销等方面优于现有的算法。     

基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法

针对现有虚拟网络映射存在开销较大、资源利用不够合理的问题,提出了一种基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法。首先以虚拟节点和物理节点为顶点构建二分图,将节点映射问题转化为二分图最优匹配问题;其次将节点资源评价最高的物理节点与节点需求评价最高的虚拟节点优先匹配,并利用Kuhn-Munkres算法求解二分图最优匹配,依据匹配结果进行节点映射;最后利用 k-最短路径算法实现链路映射。实验表明,与以往的映射算法相比,提出的映射算法在保持较高映射成功率的同时,提高了长期收益开销比,且资源利用更加合理。     

基于流量优化的可靠服务功能链部署方法

针对网络功能虚拟化环境中服务功能链部署的资源开销问题, 提出一种基于流量优化的可靠服务功能链部署方法。首先, 根据虚拟链路流量变化对虚拟网络功能进行聚合, 使带宽需求大的虚拟链路部署到底层网络后, 其流量变为服务器的内部流量。其次, 综合考虑可靠性、综合时延以及拓扑属性, 利用离差最大化的多指标决策算法对物理节点进行评价, 并使用链路约束降低流量的乒乓效应。最后, 采用k-最短路径算法将虚拟链路部署到满足带宽需求的物理链路上。仿真实验表明, 所提方法在保证服务功能链可靠性的基础上, 对长期收益开销比、映射成功率、端到端时延以及带宽开销有较大优化。     

航空信息网络服务功能链协同构建与映射策略

针对任务时延敏感、资源承载有限的航空信息网络作战任务高效部署问题, 提出一种基于网络功能虚拟化的服务功能链协同构建和映射策略。该策略以平台和链路负载率为参考, 在确定服务功能所映射平台基础上, 通过服务链构建方案与网络资源状况相协调, 获得最佳服务链构建方案, 分别通过改进蚁群算法和广度优先搜索算法获得映射和构建结果。研究结果表明, 所提策略在时间复杂度较低条件下可有效提高任务请求接受率, 缩短任务平均等待时间, 在满足更多任务需求的同时保证任务的快速响应。     

可靠性与拓扑感知的服务功能链备份保护方法

在网络功能虚拟化环境中, 针对服务功能链部署时的可靠性研究存在资源利用率较低的问题, 提出一种可靠性与拓扑感知的服务功能链备份保护方法。首先, 利用最小费用最大流算法将服务功能链请求中的虚拟网络功能部署在可靠性较高的服务器节点上, 尽可能提高服务功能链的可靠性。其次, 针对未能达到可靠性需求的服务功能链, 通过为部署在可靠性较低服务器节点上的虚拟网络功能预留备份资源的方式提高其可靠性。最后, 通过备份资源共享的方式尽可能减少备份资源消耗。仿真结果表明,该方法提高了可靠部署成功率和资源利用率。     

复杂网络上的一种映射网络模型

一些规模相对较小的网络是建立在规模相对较大的网络基础上的。提出了一种基于较大规模的底层网络生成较小规模的映射网络模型的算法,比较了以均匀的随机图和非均匀的无标度网络作为底层网络时,所生成的映射网络模型的结构性质。     

实时工业以太网EPA网络控制系统平台研究

研究开发了NCS-EPA网络控制系统平台.研究NCS-EPA组态开发系统、网络仿真系统的基础上,设计了网络控制软件仿真平台设计中的仿真网络接口与NS2的衔接技术.实现的网络控制仿真框架中NS2网络模块封装了EPA控制网络协议栈与功能块算法模块,解决了EPA控制系统网络性能的模拟.NCS-EPA结合离线组态的网络模拟仿真和在线设备组态监控配置控制策略模块、功能块I/O信息与物理I/O映射信息,实现控制策略的虚拟对象与物理系统的映射.NCS-EPA网络控制系统的开发表明,基于EPA的分布式网络控制的组态与仿真能够满足控制系统性能设计要求与工业自动化的测试需求.     

基于信度势场算法的水下传感网络部署及仿真

针对水下传感器网络节点的三维部署,基于D-S证据理论,提出了检测信度和信度覆盖的定义,研究了水下传感器网络检测区域信度覆盖的变化,结合感知目标分布的先验概率和被动声呐节点的感知概率模型,提出了基于改进D-S证据理论和先验概率的节点部署算法(NAAEP),将目标感知信度的值转化为虚拟势场中所受的力的大小,根据感知节点在势场中受到合力的大小对节点的位置进行调节.利用MATLAB建立了水下传感器网络仿真模型,通过仿真实验验证了算法的有效性:该算法能够有效减少部署节点,减少节点能耗,扩大检测范围,提高网络的检测性能.     

基于虚拟势场和学习自动机的有向传感网覆盖控制

针对目前有向传感网中覆盖增强和冗余节点体眠调度算法存在的问题,提出虚拟势场结合学习自动机的覆盖控制算法.引入基于质心距离和重复感知率的虚拟力改进模型,综合考虑虚拟向心力和切向力对感知角度调整的影响,建立微观虚拟力与转动角度的关系模型,并根据网络整体覆盖率增长率对节点调整幅度进行宏观控制,合理调整节点感知方向.在此基础上,根据节点重复感知率和能量因素建立学习自动机与环境信息的交互机制,学习最优的冗余节点休眠调度策略.仿真实验结果表明,该算法能够显著增强网络覆盖,并有效地控制网络覆盖冗余.     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

卫星网络中基于BaseRTT计算的TCP Vegas算法改进

传统的TCPVegas是一种基于测量的拥塞控制算法,并没有考虑通信节点移动的情况。针对卫星间距离变化对往返时延的影响较大,以及带宽分配的不公平性问题,提出一种基于最小往返时延计算的拥塞控制算法Vegas_Sat(Vegas over Satellite)。该算法根据卫星间的距离计算出最小往返时延,据此进行拥塞控制,提高了网络的资源利用率,改善了带宽分配的不公平性问题。最后,利用NS2的仿真软件验证了算法的有效性。     

基于资源流网络与时间缓冲集成优化的鲁棒性项目调度

针对工期不确定的资源受限项目调度问题,将鲁棒性资源分配和时间缓冲插入两种方法进行有效地结合,通过设计两阶段集成优化算法构建抗干扰能力较强的鲁棒性项目调度计划.第一阶段提出MEPC(minimizing expected penalty cost)资源流网络优化算法,通过对资源进行有效配置生成稳定的资源流网络.为进一步提升调度计划的鲁棒性,第二阶段通过固定第一阶段构建的资源流网络,设计EPC(expected penalty cost)缓冲优化算法,通过迭代方式在延期风险较大的活动前插入时间缓冲,实现项目期望惩罚成本最小化.最后通过大规模仿真实验从"解"鲁棒性"质"鲁棒性两方面来验证两阶段算法的有效性和可行性,结果表明通过将资源流网络与时间缓冲进行集成优化构建的调度计划不仅具有较好的完工性并且能更有效地应对项目执行过程中各种不确定性因素的干扰.     

不完美反馈下基于立即可解网络编码的多播重传机制

为进一步降低不完美反馈下无线多播网络的传输时延, 提出一种不完美反馈下基于立即可解网络编码的时延最小化重传方案。在综合考虑各接收端接收状态和传输链路丢包率的情况, 构造优先发送集, 并根据部分可观测马尔可夫决策过程计算优先发送集合中各接收端的置信状态。同时, 优化编码包生成算法, 简化立即可解网络编码图模型, 以快速生成重传编码包。仿真结果表明,本方案相比于传统方案, 能够有效降低解码时延和完成时延, 尤其是在接收端和数据包数较多的情况下优势更为突出。     

基于IFTS的云计算网络动态负载均衡方法

针对云计算网络节点的异构性、资源配置的差异性和用户需求的不确定性等因素导致云计算网络极易出现负载不均衡的问题,在分析云计算节点负载模糊时序变化特性的基础上,构建了基于直觉模糊时间序列(IFTS)预测的云计算网络动态负载均衡模型,提出了基于IFCM的云节点计算资源自平衡方法,设计了基于IFTS预测的主动控制和基于反馈的被动调控相结合的虚拟机调度机制,并给出了云计算网络动态负载均衡策略,增强了云资源池的智能化管理水平,提升了云计算系统的整体性能.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.