一种基于回归方程的流量矩阵研究

为了对网络进行有效的测量和管理,对流量模型的研究是非常重要的。论文研究了相关的流量模型,提出了一种基于回归方程方法的流量模型,证明了该方法的有效性,获得了最终仿真结果。该模型的核心有三点:(1)通过主动测量的方法获得路径流量和流量分配概率;(2)通过流量和流量分配概率计算结点对流量;(3)推导了回归方程。     

基于相关系数-海森矩阵的漏功耗分析

随着超大规模集成电路设计复杂度日益增加,工艺参数变动对电路性能（如速度和功耗）的影响越来越大．文中建立了一个层次化电路时延和漏功耗分析模型;将海森矩阵的概念引人到二次模型中,并建立改进的二次模型;将电路的时延和漏功耗的对数统一用改进的二次模型拟合;将该模型应用于层次化电路时延和漏功耗分析．提出一种新颖的基于相关系数-海森矩阵的面向性能的参数约简方法,减小了计算规模,既考虑了工艺参数之间的依赖关系,又考虑到它们与高层次之间的关系,从而提高了性能预算的精确度．实验结果表明了该方法的有效性和精确性．     

LTE-M系统的通信时延分析

下一代轨道交通采用LTE-M系统承载多种业务,并根据列车控制要求限定数据在较低的时延内完成传输。分析了列车移动终端接入基站的多种时延,对LTE-M相关协议产生的接入时延进行研究,将多信号并发时的接入化为排队论体系中的M/M/1/m/m模型,推导了传输时延的预测方法,并在LTE-M系统3MHz带宽专用承载CBTC业务的典型应用情况下的传输时延进行了预测,该计算方法可为今后同类通信系统传输低时延需求业务的设计提供参考。     

一种接入路由器时延的在线测量方法

接入路由器时延的在线测量对网络监管非常重要,目前的测量方法实施成本较高。本文将主动测量与被动测量相结合,提出了一种简单实时的接入路由器时延在线测量方法。该方法易实施、完全实时、成本低、适于普遍采用。通过对湖南大学校园网接入路由器的测量实验表明,该方法是有效的。     

多阶段服务模型中关键路径算法的研究

针对多阶段服务模型的特点,介绍了如何为多阶段服务模型建立相应的工作流分析模型,提出了一种改进的关键路径分析算法,增加了对工作流模型中常见结构的支持。算法将工作流网看作一个M/M/n有限等待队列网并讨论了工作流活动在各种常见结构中的到达率与时间延迟。通过该算法可以计算出模型中平均执行时延最长的路径,为系统性能优化提供依据。     

无线传感器网络S-MAC协议性能研究

提出一种二维Markov链模型用于S-MAC协议的性能分析与评价。该模型利用信号流图和母函数的方法分析S-MAC协议的介质访问控制(MAC)服务时延,结合M/G/1/K排队模型分析S-MAC协议在非饱和负载下的性能。仿真实验和数值分析结果证明该模型可以较好地描述S-MAC的接入方式。     

带有时延补偿的图像雅可比矩阵估计方法

提出一种新的带有时延补偿的图像雅可比矩阵在线估计方法, 用于存在时延的无标定视觉伺服系统.传统的图像雅可比矩阵估计方法没有考虑时延影响, 从而产生较大的估计误差.为了补偿时延, 本文采用局部拟合方法估计图像雅可比矩阵, 以获得当前时刻更准确的图像雅可比矩阵估值, 并可对图像预补偿. 本文以无标定的移动机器人和视觉传感器为实验对象,仿真和实验表明该方法改善了系统的动态性能, 减小了稳态误差,从而验证带有时延补偿的图像雅可比矩阵估计方法的可行性和有效性.     

基于发送时延自适应抖动的多信道MAC协议

为保障机载自组网中各类飞行器在执行情报侦察、态势感知等任务时业务的低时延、高可靠、大容量的需求,提出一种新的多信道媒质接入控制协议。该协议采用时延抖动算法并根据信道负载自适应动态调整抖动窗口,利用多信道机制,使协议在有效保障系统稳定吞吐量的同时降低分组接入时延。通过建立分组排队阶段的M/G/1/K模型及信道接入阶段抖动状态的二维马尔科夫链模型,得到任一时隙有分组接入信道的概率,最终推导出分组成功传输概率、端到端时延和系统吞吐量的数学表达式。仿真结果表明,该协议可满足机载自组网传输业务的性能需求,验证了所建模型和理论推导的正确性。     

基于时延预测模型的网络补偿控制器设计*

针对网络控制系统中随机双向通道时延引起的不确定性问题,提出一种基于时延在线预测模型改进的补偿控制方法。首先,基于自回归模型构建时延预测模型,通过递推最小二乘法实时更新模型参数以预测前向通道时延,并由区间分割法获得高精度的环回时延;然后,设计状态预估器、网络预测器和时延补偿器对环回时延进行补偿,进一步提高系统性能。采用TrueTime工具箱构建网络闭环仿真系统以仿真实际的网络传输情况,同时对PI控制、传统的时延补偿控制以及改进后的时延补偿控制进行对比实验,验证该方法的优越性。     

一种基于NetFlow特定流记录的平均往返时延估计方法

时延对于网络管理有着重要的意义,测量时延主要采用主动测量和被动测量这两种方法。主动测量需要主动发送报文,而被动测量需要在测量点通过捕获在网络信道中传输的报文信息来实现。采用单点被动测量的方法,首次根据NetFlow中特定的TCP交互数据流记录,并结合统计中区间估计理论,估计出主机之间在某一时间段内的平均往返时延。通过实验表明,该方法可以基于现有的路由器提供的NetFlow数据来测量网络延迟,且具有较小的误差。     

一种计算话务量的进化神经网络方法

话务量是度量用户使用电话设备频繁程度的一个重要参量,由于目前话务分布呈现出显著的立体性、多业务性和非泊松流等特点,不能直接应用欧兰Ｂ公式进行计算。为此,从计算智能出发提出一种基于PSO算法的进化神经计算方法,主要包括话务量及其相关参量的获取、神经网络结构的优化、基于PSO算法的网络训练,以及话务量计算等步骤。通过对河北省某市小灵通业务的详细研究,利用近半年来的话务量与无线阻塞率、来话接通率和掉话率等参量构成的样本信息进行建模,所计算的话务量精度高,表明其方法切实可行且效果显著。     

基于加权组合模型的短时交通流预测研究

为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法.针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距离选择K近邻值.小波变换与神经网络有机结合形成的前馈型网络,对非平稳的输入信号能够呈现出良好的时频特性和变焦能力,对短时交通流预测效果有着明显的提升.通过算例分析,说明所设计的预测方法能够获得比较精确的短时交通流预测结果.     

基于Agent的嵌入式动态协议通信系统

为了扩展嵌入式移动终端的通信能力,使之能够透明地与所处局域网进行直接通信,本文采用嵌入式通信协议构件化思想和Agent技术,建立基于Agent的嵌入式动态协议通信系统框架模型,并给出通信方式与过程,以及针对该模型的协议构件化分解及协议构件服务复合方法,从而为探索普适环境中的嵌入式移动终端与所处局域网进行直接通信提供了一种新方案。通过对嵌入式移动终端从协议服务器动态获取所需的协议服务进行实验分析,验证了该方案的有效性。     

基于TCPN的交叉口信号控制模型与优化

针对城市路网中交叉口车辆通行效率低下,交通信号控制策略难于满足输入路段上车流变化的问题,本文提出了一种基于时延赋色Petri网的交叉口交通流优化控制模型。首先建立路段车流、交叉口车流和交通信号控制的TCPN模型,其次建立以交叉口输入路段车辆数最小为目标的车流优化方程。在假设信号周期固定的前提下,利用15个周期采集的交叉口输入、输出路段车辆数,求解满足优化目标的相位配时,确保交叉口输出车辆数最大,且输入路段上待通过车辆平均数最小。仿真结果表明,交叉口的通行能力显著提高,各输出路段上的车辆平均数分别增加了13.3%,9.7%,9.8%和4.3%。     

基于深度学习的短时交通流预测

针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律,提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型（DBN）与支持向量回归分类器（SVR）作为预测模型,利用差分去除交通流数据的趋势向,用深度信念网络模型进行交通流特征学习,在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明：文中提出的预测模型与传统预测模型相比,具有更高的预测精度,预测性能提高了18.01%,是一种有效的交通流预测方法。     

Modeling of a multilane-multiple intersection based on queue theory and standard approach techniques

The currently available queue model for multilane traffic control is based on priority discipline. This priority discipline based technique is not suitable to be applied for multilane-multiple intersections, since all vehicles in each lane move simultaneously according to its respective signal phase. In view of this scenario, a new general traffic model for multilane-multiple intersections based on queue theory and standard techniques has been developed. The model framework used in this study is M/M/1 single server networks with arbitrarily-linked topology structure. A virtual server for each lane in multiple intersections is introduced in order to control the outgoing vehicles in each lane by their own server. In this study, the decomposition algorithm has been applied to deal with the feed-forward flows and finite buffer between intersections in an open queuing network model. This is achieved by decomposing the network into intersections, where each intersection was analyzed independently in order to obtain the overall model. A real case study has been conducted in one of the busiest streets in Kuala Lumpur. The study shows that the inter-arrival and inter-departure traffic flow follow the exponential distribution which also validates the chosen model. Simulation results show good correlation between the proposed models and real case studies.     

基于NetFPGA的网络数据流量采集器

为解决基于软件的流量采集方法无法在高速网络环境下准确测量的问题,提出了一种基于NetFPGA的网络数据流量采集器,以达到实时在线的流量统计和采集功能。该系统采用模块化的架构设计,通过硬件实现功能的方式提高网络测量精度。实验结果表明,该系统能准确统计出网络中93%以上流量。     

A real-time protocol for the Internet based on the least mean square algorithm

Generally, real-time applications based on the User Datagram Protocol (UDP) generate large volumes of data and are not sensitive to network congestion. In contrast, Transmission Control Protocol (TCP) traffic is considered "well-behaved" because it prevents the network becoming congested by means of closed-loop control of packet-loss and round-trip-time. The integration of both sorts of traffic is a complex problem, and depends on solutions such as admission control that have not yet been deployed on the Internet. Moreover, the problem of quality-of-service (QoS) and resource allocation is extremely relevant from the point of view of convergence of streaming media and data transmission on the Internet. In this paper an adaptive real-time protocol based on the least mean square (LMS) algorithm is proposed to estimate the application UDP bandwidth in order to reduce the quadratic error between the packet loss and a target. Moreover, the LMS algorithm is also applied to make sure that the reduction in the average bandwidth allocated to each TCP process will not be higher than a given percentage of the average bandwidth allocated before the beginning of the UDP application.     

动态主机配置协议泛洪攻击在软件定义网络中的实时防御

在软件定义网络（SDN）中，动态主机配置协议（DHCP）泛洪攻击报文通常能通过reactive方式主动地进入控制器，对SDN危害巨大。针对传统的DHCP泛洪攻击防御方法无法阻止SDN中该攻击带来的控制链路阻塞这一问题，提出一种DHCP泛洪攻击的动态防御机制（DDM）。DDM包含检测模型和缓解模型。在检测模型中，不同于他人提出的静态阈值检测方法，采用DHCP流量均速和IP池余量两个关键参数建立动态峰值估计模型来评估端口是否受到攻击，若受到攻击则交由缓解模型进行防御。在缓解模型中，利用地址解析协议（ARP）的应答特点进行IP池清洗，并设计了周期内分时段拦截机制对攻击源进行截流，在缓解阻塞的同时，最大限度减少拦截对用户正常使用的影响。仿真实验结果表明，相对静态阈值检测，DDM检测误差平均降低18.75%。DDM缓解模型能高效地拦截流量，同时将用户在拦截期正常接入网络的等待时间平均缩短81.45%。