一种资源占用最小的并行LSPs流量分配算法

提出了一种资源占用最小的并行标签交换路径(LSPs)流量分配算法。该算法根据LSP(label switch paths)的跳数和时延来进行自适应流量分配,避免了传统基于最短路径路由流量分配算法引起的网络拥塞。仿真表明,该算法经过约15次迭代就可以收敛到预定的阈值,实现多协议交换网络资源的优化利用。     

IPv6网络下MPLS的IP组播方案的研究

研究基于多协议标签交换(MPLS)的IPv6组播技术。阐述基于接收方数据流驱动的标签(label)分配机制,设计出一种基于MPLS域的标签交换路径(Label Switched Path,LSP)的组播树构建方案,并给出了入口和出口LER(Label Switching Router)中的标签复制和转发算法。根据MPLS域的标签标记网络层协议,在IPv6网络环境下实验验证标签以及组播包复制和转发算法。     

下一代网中的联合流量工程研究

为克服当前流量工程的不足,依据下一代网的特点及其服务质量保证,基于自行设计的约束路由算法和标签交换路径抢占机制,提出一种适合于下一代网的流量工程机制．该机制联合了在线路由和离线路由机制,综合考虑多层网络的选路和资源配置,利用抢占机制,并通过资源调度模块完成带宽的弹性分配,以实现网络资源利用率的全局最优化．该机制不仅可对流量的变化做出及时反应,且可为不同等级业务提供不同的服务质量．     

Linux下支持QoS的IPv6与MPLS集成研究

分析了多协议标签交换的网络结构及其流量工程与QoS保证机制.在Linux系统的IPv6网络下设计以TCP和UDP为业务模型,利用NS2平台对非MPLS网络和MPLS网络进行仿真,并以吞吐量、端到端时延、时延抖动和丢包率等性能指标对QoS性能进行分析.实验证明利用MPLS-TE技术在IP网中能进一步优化网络性能.     

一种基于可分配流量的MPLS动态流量分配机制

在综合考虑标签交换路径(LSP)排队时延和丢包率的基础上,定义了一个能反映LSP负荷的指标:可分配流量(DT).并基于DT提出一种多协议标签交换(MPLS)动态流量分配机制(DTMD),该机制只需要边缘路由器的参与,具有很好的可扩展性.仿真表明,DTMD具有较好的收敛性和稳定性,并能适应网络状态的动态变化;与单纯基于时延的流量分配机制相比,DTMD具有更好的公平性,能将流量更均衡地分配到各条并行LSP中.     

基于GMPLS的光突发交换的研究

基于通用多协议标签交换的光突发交换是目前的网络发展趋势,而突发汇聚是它的非常关键的技术。利用通用多协议标签交换中的标签转发路径汇聚与信令协议(为适应光突发交换而有所修改)来实现突发汇聚,并对网络流量工程和数据的保护与恢复作了一些探讨。最后,给出基于通用多协议标签交换的光突发交换所带来的优势。     

IP标签交换网络的路由设计

通过在IP网络引人标签交换协议,建立标签交换路径,以实现QoS和流量工程。介绍了IP标签交换网络的路由实现方案,一种是基于PCE的路径建立方案,另一种是分域路南解决方案,并对改进的分域解决方案进行了详细的介绍。     

支持MPLS流量工程的选播路由

对选播服务的网络负载均衡做了研究,提出一种支持多协议标签交换（MPLS）流量工程的选播路由算法（ART）．ART基于最小冲突路由机制,通过MPLS约束路由的标记分发协议（CRLDP）建立1条从选播服务器到客户方向的标记交换路径（LSP）,并预留带宽资源．仿真结果表明,ART能平衡网络的负载,在选播服务中实现网络资源的优化利用,并且在传输服务数据流时,能减少时延及数据包的丢失．     

支持MPLS流量工程的选播路由

对选播服务的网络负载均衡做了研究,提出一种支持多协议标签交换（MPLS）流量工程的选播路由算法（ART）．ART基于最小冲突路由机制,通过MPLS约束路由的标记分发协议（CR LDP）建立1条从选播服务器到客户方向的标记交换路径（LSP）,并预留带宽资源．仿真结果表明,ART能平衡网络的负载,在选播服务中实现网络资源的优化利用,并且在传输服务数据流时,能减少时延及数据包的丢失．     

基于多协议标签交换的流量工作研究

Internet多种宽带新业务的出现和发展给传统的IP网络带来巨大压力。多协议标签交换借鉴ATM的流控机制,在IP网上实施流量工程,全面提升了IP网性能。本对多协议标签交换的工作原理、核心技术进行了研究,分析了典型的实现方案和实例。     

无线传感器网络流量重分配拥塞控制算法

基于流量分配与重分配的算法,提出了一种改进的拥塞流量分配 (ECOTA) 和有效的拥塞检测和缓解 (ECODEM) 算法。在衡量了所有路径的能耗与传输延迟之后,选出若干条能耗低、延时短的路径,增加了数据传输的成功率。通过设定阈值与预测的方法对网络中的拥塞区域进行检测,一旦拥塞发生,采用合理重分配流量的方式,使节点能够更快地从拥塞状况中恢复出来,并保证拥塞区域的数据能尽快被转移到非拥塞区域。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能够提高分组成功递交率,降低端到端延时,提升网络的整体性能。     

一种基于多智能体强化学习的流量分配算法

传统的流量工程策略的研究大多集中在构建和求解数学模型方面,其计算复杂度过高,为此,提出了一种经验驱动的基于多智能体强化学习的流量分配算法.该算法无需求解复杂数学模型即可在预计算的路径上进行有效的流量分配,从而高效且充分地利用网络资源.算法在软件定义网络控制器上进行集中训练,且在训练完成后再接入交换机或者路由器上分布式执行,同时也避免和控制器的频繁交互.实验结果表明,相对于最短路径和等价多路径算法,新算法有效减少了网络的端到端时延,并且增大了网络吞吐量.     

Research of MPLS traffic engineering over differentiated services

An approach to traffic engineering that uses differentiated services(DS) and multi-protocol label switching (MPLS) to provide quantitative network quality of service(QoS) guarantees over an IP network was proposed.The traffic associated with assured forwarding (AF) Per-Hop behavior(PHB) in differentiated services enabled IP network was modeled.Furthermore,the effect of such traffic on network resources with the objective of developing efficient traffic engineering methodologies was analzed and the optimization problem relating to traffic engineering in DS newtwokrs with an MPLS core was formultate.The service received by TCP and UDP flows when they share either a link or a MPLS traffic trunk was also compared and found that in order to benefit from traffic engineering,MPLS trunks should be implemented end-end (first router to last router).if some part of the network is MPLS trunk0unaware,the benefits are reduced or eliminated.     

基于Q-学习算法的交通控制与诱导协同模式的在线选择

采用Q-学习算法实现了交通控制与诱导协同模式的在线选择。首先,采用Q-学习算法训练多智能体,根据多智能体内部的推理得到不同交通状态下的最优协同模式,最终实现交通控制与交通诱导协同模式的在线选择与转换。仿真结果表明,本文提出的基于Q-学习算法的协同模式选择方法在一般交通拥挤状态下具有较好的协同控制效果,对比离线式模式选择方法更能适应交通状态的不断变化,从而达到有效避免严重交通拥堵、改善路网性能的目的。     

宽带码分多址系统的一种局间负荷平衡方案

为了克服不同交换单元之间负荷不平衡而导致的局部网络拥塞和资源浪费,提出了一种按照链路拥塞程度和呼叫话务量动态选择服务交换单元的局间业务平衡方案.通过在核心网交换节点和无线网络控制器(radionetwork controller,RNC)之间引入一个动态路由节点,使得每个RNC可以连接到多个核心交换单元.对于非接入层信令或者业务,当缺省的核心交换单元或者传输链路过负荷时,动态路由节点可以通过附加的中继链路选择一个相对空闲的交换单元实现传输和交换.采用这种方案有利于降低不同交换局业务不平衡而导致的局部的系统过负荷,但无法消除由于系统总体资源不足而引入的呼损.     

分布式WR-OBS中并行组装算法的分析

为了提高分布式波长路由光突发交换网络的性能，提出了一种并行的组装算法．该算法根据对网络流量的预测，将突发帧组装过程和突发帧资源预约过程并发执行，和传统的波长路由光突发交换网络比较能够极大降低网络的端到端时延．同时，该算法充分利用了波长路由中的双向预约机制，在轻网络负载的情况下有效降低丢包率．此外对该算法下网络的TCP性能进行了分析，仿真结果表明，该算法可以有效改善整个网络的TCP性能．     

面向时延敏感业务的服务功能链部署

服务卸载和雾/边缘计算为解决云网络的延迟提供了新的范例。然而,目前关于服务卸载的研究大多考虑将正在运行的计算服务从手机或云网络卸载到雾/边缘计算网络。但是,在卸载的过程中,它会消耗额外的资源并影响用户的体验。因此,该文在部署服务功能链(SFC)时,考虑通过有效的在线博弈决策,将每条服务功能链的部分虚拟网络功能(VNF)卸载并部署到雾/边缘网络中,从而满足用户的时延要求。该文提出了一种基于服务卸载和在线博弈的最小化时延的服务功能链部署算法(DSFCD-SOOG),将有效的在线博弈和服务卸载决策相结合,在云雾计算网络中部署服务功能链,以减少服务功能链的端到端时延。最后,该文验证了DSFCD-SOOG算法在服务功能链部署中的资源效率、时间效率和阻塞率方面的优越性。