MPLS流量工程中的约束路由技术

传统的IP路由协议采用最短路径算法(SPF),极易造成网络的拥塞.流量工程是目前网络中实现负载均衡和提高网络性能的一个重要技术.文中简要介绍了MPLS流量工程,重点分析了MPLS流量工程中所使用的路由协议约束路由,给出了约束的计算方法以及路由度量选择的准则.     

最小化路径代价和流量均衡模型及算法

流量均衡是流量工程中为避免网络拥塞经常采用的路由优化目标,如何选择路径以使流量达到均衡分布是流量路由的研究热点和难点.为了最小化网络拥塞,该文在指出网络拥塞决定于流量路由时所选路径的拥塞特征后,建立了流量分布的最小化路径代价和模型.在流量路由选择路径时,提出基于瓶颈链路的最小代价路径路由算法.在实际的网络拓扑和流量矩阵数据基础上对所提模型及算法进行了实验验证,结果显示:在网络负载较大时最大链路利用率相对于已有模型可降低近20%.     

基于带宽和跳数的流量工程动态路由选择算法研究

随着网络规模和网络硬件的快速发展,支持流量工程的路由器解决方案已经成为一种趋势,而流量工程动态路由选择算法则是流量工程方案的一个重要组成部分.本文分析了流量工程路由算法的研究现状,提出了以跳数和带宽作为量度的流量工程路由算法数学模型,并给出了路由算法规则.最后,通过计算机仿真验证了该算法的可行性和相对于只采用现行最短路径优先路由选择算法的优越性.     

组播路由选择的流体神经网络电路模型

提出了一种计算通信网络组播路由选择的流体神经网络模型,该模型充分利用网络的全局拓扑信息,将组播路由选择问题影射为一个电路求解问题,可在电路时间常数内给出组播的最佳路由。理论和仿真计算结果证明了该模型的可行性。     

IP网路由优化方案

网络设计时应充分考虑到备份,设计成双出口双路由,正常情况下备用链路上的流量应该很低,但实际维护网络过程中发现备用链路平时存在较大流量,为完善网络路由结构,尽量达到路由的合理化,降低备用中继带宽,对IP网存在的路由问题进行分析,详细检查配置及模拟网络路由现状,找到出现此问题的原因,通过调整设备上network与ip access-list extended参数解决此问题,此方法实施后备用链路流量降下来,达到预期的结果。     

在分组交换网中全局可计数自适应流量控制与路由选择方式的相互作用

本文讨论了分组交换网中路由选择算法与全局可计数分散式自适应流量控制相互作用对网路性能指标和稳定性的影响。表明了路由选择与流量控制综合研究的必要性。导出了使系统稳定运行的自适应路由控制器增益G_(?)和流量控制器增益G的取值范围。     

基于流量的动态路由选择算法研究

对基于流量的动态路由选择 DIJK STR算法研究 ,分析了该算法中节点选择的全过程 ,指出了该算法在路由选择中存在的不足 ,并根据数据传输特点 ,给出了一种较好的动态路由选择算法     

一种基于分区路由优化的并行路由计算方法

基于QoS路由每个流动态请求的应用背景,考虑到网络状态的不确定性,为了适当地减少路由计算的频度并快速提高计算效率,提出了采用预计算方法,预先对网络分几个区间,计算满足这几个区间的约束请求的可行路径,然后根据应用请求服务模式,选择合适的转发路由。即将路由问题分成与实际请求无关的可行路径计算和与实际请求相关的路由优化选择两部分。     

基于流量限制的动态自适应路由选择算法

随着网络资源和网络需求的不断同步增长,网络拥塞问题日益突出,如何依据实际网络状况动态选择路由尤为重要.由于应用于TSP问题的蚁群算法具有很强的自适应性和随机性,也被用于解决动态路由问题.文章结合MMAS模型,对AS算法进行了一些改进.同时也综合考虑网络节点间最短距离、流量变化及容量限制等多方面的因素,使用蚁群算法寻找最优路由序列,进行动态路由选择.仿真结果显示,蚁群算法在网络拥塞概率方面明显优于传统算法.     

GMPLS网络的流量工程扩展

流量工程技术的目的是优化网络运行性能,实现网络资源的最优化利用。而且随着网络迅速发展,网络流量的激增特别是突发流量的增加都对作为骨干网的光网络的性能提出新的要求。本文首先简要介绍MPLS网络的流量工程机制,然后重点介绍GMPLS路由协议的流量工程扩展,以及两种不同约束路由计算机制,分别是在线进行路径计算的基于约束最短路径优先算法和离线路径计算的基于设计路由算法。     

一种基于改进的遗传算法的块匹配运动估计方法

块匹配方法(Block Matching Algorithm,简称BMA)是目前广泛使用的运动估计方法,但该方法的最大缺点是容易陷于局部最优,这主要是由搜索模式决定的。而遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是一种具有广泛适应性的全局最优的搜索算法。将块匹配方法的局域性搜索与遗传算法的全局性搜索结合起来,本文提出了一种基于改进的遗传算法的块匹配运动估计方法。实验证明,该方法的平均绝对误差(MAE)接近全搜索(FSS),优于三步法(TSS),而运算量相对较低,接近三步法。     

使用AIM快速计算微带阵列的电特性

巨大的存储量和计算量通常使得矩量法无法分析大型微带阵列天线的电特性,而自适应积分方法(AIM)能够大大减少矩量法需要的存储量和计算量。该文使用AIM计算了微带贴片阵列的散射特性和微带阵列天线的辐射特性。计算结果显示: AIM能够以较少的存储量快速得到微带阵列的电特性。     

基于近邻传播聚类与核匹配追踪的遥感图像目标识别方法

核匹配追踪算法在生成函数字典的过程中常采用贪婪算法进行全局最优搜索,导致算法学习时间过长。该文针对这一缺陷,提出一种基于近邻传播(Affinity Propagation, AP)聚类与核匹配追踪相结合的分类方法(AP-Kernel Matching Pursuit, AP-KMP),该方法利用聚类算法来优化核匹配追踪算法中的字典划分过程,使用近邻传播聚类将目标数据集划分为若干小型字典空间,随后KMP算法在小型字典空间进行局部搜索,从而缩短学习时间。针对部分UCI数据集和遥感图像数据集,分别采用AP-KMP算法与另4种经典算法进行分类比较实验,结果表明该文算法在时间开销和分类性能上均有一定的优越性。     

热丝CVD法沉积超薄α-Si∶H钝化膜

采用热丝化学气相沉积法在n型直拉单晶硅圆片表面双面沉积厚度为10 nm的本征非晶硅(α-Si∶H)薄膜.利用光谱型椭偏测试仪和准稳态光电导法研究热丝电流、H2体积流量和热丝与衬底之间的距离对α-Si∶H薄膜结构和钝化效果的影响.结果表明,热丝电流为21.5～23.5 A时,钝化后硅片的少子寿命随着热丝电流的增加呈现先增加后降低的趋势,热丝电流为23.0A时,钝化效果最好;H2体积流量为5～ 20 cm3/min时,少子寿命随着H2体积流量的增加呈现先增加后降低的规律,体积流量为15 cm3/min时,钝化效果最好;热丝与衬底间距为4～5 cm时,随着间距的增加,薄膜的结构由晶化向非晶化转变,在间距为4.5 cm时硅片的钝化效果达到最优.     

一种多约束服务质量路由算法

下一代网络服务质量要求解决多约束服务质量路由问题.在分析了服务质量路由特点及相关工作的基础上,提出服务质量路由新计算方法.方法基于路径计算,首先计算最少跳路径,然后利用非线性花费函数进行求解并判断约束路径,最后求出优化多约束路径.通过对网络拓扑状态仿真结果表明,该算法能快速求解在多约束条件下优化路径,约束参数扩展性好.     

具有空时二维分辨能力的多径干扰抑制算法

针对全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）中的多径干扰抑制问题,本文提出了一种有效的算法,该算法首先对接收到的数据进行捕获,以获得各卫星信号的参数粗估结果,接着利用WRELAX（Weighted RELAXation）技术,在空时二维空间中逐一估计出直达卫星信号和多径干扰的来向、码时延和幅度信息;并根据所估计到的参数来区分多径干扰和直达信号;此外,本文在进行二维参数估计时,根据捕获到的码时延的信息,限定码时延的搜索范围的方法显著降低了算法运算量.由于空时二维处理能够同时从空域和时域区分直达卫星信号和多径干扰,因此能够更好地实现多径干扰抑制.最后,通过仿真实验验证了本文算法较之传统多径干扰抑制算法的优越性.     

一种矢量量化编码的加速算法

本文提出了一种基于最小均方误差测度的快速矢量量化编码算法。在进行均方测度计算之前，通过一组距离测度的不等式判据和预排序的码书，排了作大部分候选码字。     

多用户MIMO-OFDM系统中一种子载波分配算法

介绍了多用户MIMO-OFDM系统中的Hungarian子载波分配算法,然后针对其计算复杂度过高的缺陷,提出一种局部最优的子载波分配算法,并与Hungarian子载波分配算法进行仿真比较。结果表明,该算法使系统总数据速率仅下降1．7％,而其计算复杂度却大幅减小,提高了资源分配的效率,符合高速无线系统资源实时分配的要求。     

一种波束域的高速空中动目标检测及参数估计方法

Keystone变换所需的插值运算存在计算量大的问题,尤其是用于空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）时需要对每个阵元接收的数据分别进行Keystone变换,给工程实现带来了困难.为了解决这一问题,提出了一种在波束域进行Keystone变换校正目标距离走动的新方法,该方法将传统的对每个阵元数据的Keystone变换转换为在波束域进行Keystone变换,从而将N个阵元对应的N次Keystone变换转换为只在主波束内进行一次Keystone变换,这样做使算法的主要运算量降低为原来的1/N.然后将压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论用于空时自适应处理的目标参数估计,取得了良好的估计性能.最后通过仿真实验验证了本文方法的有效性.     

A novel implementation of the histogram-based technique for measurement of INL of LUT-based correction of ADC

The histogram-based technique is commonly used for testing of Analog-to-Digital Converters (ADC). One of the parameters measured thanks to this technique is the Integral Non Linearity (INL). INL is also used as an initial data related to the ADC performances for the computation of a correction table in case of a LUT-based correction technique. In this context of embedded INL measurement and embedded computation of the table for LUT-based correction of ADC, we propose a new implementation establishing what we consider the best trade-off between silicon area overhead and computing time. We compare our solution with the state of the art: (a) with VHDL-level simulation we compare time performance, and (b) with FPGA placer we estimate the final surface head-out.