基于人工免疫的工业认知无线网络路由机制

工业互联网（industrial Internet）已成为第四次工业革命的代表技术.根据工业网络数据传输服务的需求,以及针对工业无线网络拓扑相对稳定、流量规律变化等特点,提出了一种基于人工免疫系统（artificial immune system,简称AIS）的工业认知无线网络路由机制,包含基于链路质量的域内静态路由算法和基于多路径的域间动态路由算法,以实现工业网络的可靠路由.根据人工免疫系统特点,将工业网络的拓扑结构进行区域划分：提出了基于链路质量的域内静态路由算法,采用软硬件结合的方式监视网络链路,并根据移动窗口指数加权平均法计算链路丢包率;提出了基于多路径的域间动态路由算法,根据模式距离对节点的流量周期进行预测,防止节点因流量过大而导致丢包.基于OMNET++仿真平台进行仿真实验,结果表明,所提出的路由机制在应对突发流量时与组合定向地理路由算法相比,丢包率及网络开销分别降低1倍;应对链路失效的情况时与图路由算法相比丢包率降低4倍.     

TMP-TIE:基于流量迁移预测的域间出口选择算法

出口选择算法是域间路由策略的直接体现,并具备流量工程能力。针对可调域间路由出口选择算法引起的大幅流量迁移问题,以控制与转发分离的网络架构为背景,提出了基于流量迁移预测的出口选择算法TMP-TIE。该算法在TIE算法的基础上加入对流量迁移的预测和判定,避免出口变化引起的大幅流量迁移,降低对域间流量传输的影响。通过模拟实验比较了热土豆、TIE和TMP-TIE的性能,实验结果说明,TMP-TIE具有最小的路由敏感性和流量敏感性,能降低故障条件下的网络代价和网络拥塞的概率,有利于实现域间流量工程。     

一种基于链路状态的域间出口优化选择框架及关键算法

随着Internet的快速发展,域间路由变得越来越重要.域间出口选择优化问题成为域间路由协议研究的一个重要问题.当前的域间出口选择机制通常缺乏灵活性和有效性,例如,这些机制往往忽略路由的稳定性、网络的动态性、选择的实时性、流量工程等诸多因素.基于以上因素,作者提出了一种基于链路状态变化的高效的BGP出口选择框架.该框架能够根据AS的多目标提供一种灵活的路由优化方法.基于控制规则和当前的链路状态,每个BGP路由器能够在线选择合适的出口.该框架具有灵活性、可扩展性以及健壮性.在此基础上,讨论了其中的一个基于链路故障的关键算法.模拟实验表明,该文所提出的机制对网络管理者是灵活而有效的.     

基于时序模体注意力图卷积的动态网络链路预测算法

时序网络中的动态链路预测旨在基于历史连边信息预测未来会产生的连边,是网络分析的重要组成部分,具有极大的理论研究价值和广阔的应用场景.针对现有的动态链路预测算法大多基于一阶连边关系预测未来连边,忽略了对高阶的拓扑信息和时序通联信息的挖掘和利用问题,提出一种基于时序模体注意力图卷积的动态链路预测算法.首先,提出一种时序模体邻接矩阵构建算法,利用时序模体抽取节点间的高阶拓扑和时序关系信息;然后利用隐式调节过程对网络演化过程进行建模,并使用时序模体邻接矩阵作为传输矩阵的图卷积神经网络学习节点的低维向量表示并进行迭代更新;最后以节点间表示向量作为输入,通过计算连边发生的条件密度函数值作为依据完成动态链路预测.在多个真实时序网络数据集上的实验结果表明,所提算法可有效挖掘节点间的高阶拓扑和时序信息,提高动态链路预测效果.     

基于拓扑相似和XGBoost的复杂网络链路预测方法

为了提高复杂网络链路预测的性能,采用拓扑相似和XGBoost算法来完成复杂网络链路预测.利用复杂网络拓扑结构建立邻接矩阵,求解共同邻居集合,然后根据拓扑相似理论计算复杂网络相似得分函数,将各个时间窗的得分函数和权重参数作为输入,采用XGBoost算法实现复杂网络的链路预测.通过差异化设置XGBoost算法的两个正则化系数,测试其对链路预测准确率的影响,获取最优正则化系数,从而得到稳定的XGBoost链路预测模型.实验证明,时间窗数量设置合理的情况下,相比常用网络链路预测算法,基于拓扑相似和XGBoost算法的预测准确率优势明显,且预测时间性能和其他算法的差距较小,尤其适用于大规模的复杂网络链路预测.     

基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法

许多链路预测方法仅仅关注预测的准确度衡量指标,忽略了精确度衡量标准在实际应用中的重要作用,且没有考虑共同邻居与预测节点间紧密度对相似性刻画的影响。针对上述问题,提出了一种基于拓扑连接紧密度的相似性链路预测算法。该方法通过局部拓扑结构定义共同邻居紧密度,并引入参数调节不同网络中紧密程度,最终刻画网络节点间的相似度。6个实际网络测试表明,相比共同邻居（CN）、资源分配（RA）、Adamic-Adar（AA）、局部路径（LP）、Katz等相似性指标,该算法提升了链路预测的预测精度。     

基于密集连接卷积神经网络的链路预测模型

现有的基于网络表示学习的链路预测算法主要通过捕获网络节点的邻域拓扑信息构造特征向量来进行链路预测，该类算法通常只注重从网络节点的单一邻域拓扑结构中学习信息，而对多个网络节点在链路结构上的相似性方面研究不足。针对此问题，提出一种基于密集连接卷积神经网络（DenseNet）的链路预测模型（DenseNet-LP）。首先，利用基于网络表示学习算法node2vec生成节点表示向量，并利用该表示向量将网络节点的结构信息映射为三维特征数据；然后，利用密集连接卷积神经网络来捕捉链路结构的特征，并建立二分类模型实现链路预测。在四个公开的数据集上的实验结果表明，相较于网络表示学习算法，所提模型链路预测结果的ROC曲线下方面积（AUC）值最大提高了18个百分点。     

基于LSA流的拓扑监测算法

基于SNMP协议的网络管理系统已经不能满足现代IP网络动态监测的需求.网络拓扑的动态监测是IP网络动态监测的一个重要组成部分.提出了一种基于LSA流的拓扑监测算法,讨论了网络链路的新增、中断判断算法和链路的双向有效性验证算法,还特别考虑了MaxAge LSA对拓扑监测的影响.实验结果表明,该算法具有拓扑发现准确性高、系统反应时间短和软件实现结构简单有效的特点.     

基于预测的数据中心间混合流量调度算法

为解决在线流量和离线流量共用一个数据中心传输网络,且2种类型的流量在链路中的分配模式固定不变而导致的链路利用率低的问题,提出了一种基于在线流量预测的离线流量调度方式.首先使用结合了 EWMA方法和贝叶斯拐点检测算法的Sliding-k算法对链路中需要优先保障的在线流量进行预测,使预测既能在网络环境突然变化时灵敏响应,又能在网络平稳时减少不必要的重调整.根据预测结果计算出离线流量的可用剩余空间,实现动态的带宽分配之后,使用能够同时考虑流量截止时间和流量大小2个维度的SEDF算法对离线流量进行调度.实验结果表明:Sliding-k能够同时满足网络突变和网络无变化情况下的预测需求,并且能够提高传统EWMA方法的准确率,它和SEDF的结合能够提高数据中心链路的利用率.     

SDN网络中基于拓扑分域的故障恢复方法

为解决网络故障恢复期间的反应时间过长的问题,将软件定义网络(software defined networking,SDN)网络架构引入到网络故障恢复的策略设计中,对比现有故障恢复领域研究的优势和不足,提出一种基于SDN的故障恢复方法.通过对整网拓扑结构进行分域,采用无向图环路算法(undirected graph loop algorithm,UGLA)计算当前网络拓扑中的所有环路;根据UGLA,设计链路评估方法,选择最优故障备份转发路径转发数据流量.故障恢复实验数据的分析结果表明,该方法可提高交换机流表匹配效率,减少故障恢复时间,保障业务的带宽需求和服务质量.     

一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法在传感器节点部署密集或稀疏区域存在网络拓扑链路冗余、个别节点负载过重、瓶颈节点和网络生命周期短等问题。针对这些问题,提出一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法,该算法首先划分目标区域并随机抛洒传感器节点,在每个子区域内进行博弈并选出簇首节点,利用区域分裂与合并思想,在节点密集区域进行分割再博弈,防止部分节点负载过大,在节点稀疏区域利用权重链路进行合并,防止出现瓶颈节点以保障网络连通;然后对所有簇首节点实施二次势博弈生成簇首拓扑结构连接各子区域。仿真结果表明,该算法能够有效缓解节点负载,均衡节点能耗,延长网络生命周期。     

Remote detection of bottleneck links using spectral and statistical methods

Persistently saturated links are abnormal conditions that indicate bottlenecks in Internet traffic. Network operators are interested in detecting such links for troubleshooting, to improve capacity planning and traffic estimation, and to detect denial-of-service attacks. Currently bottleneck links can be detected either locally, through SNMP information, or remotely, through active probing or passive flow-based analysis. However, local SNMP information may not be available due to administrative restrictions, and existing remote approaches are not used systematically because of their network or computation overhead. This paper proposes a new approach to remotely detect the presence of bottleneck links using spectral and statistical analysis of traffic. Our approach is passive, operates on aggregate traffic without flow separation, and supports remote detection of bottlenecks, addressing some of the major limitations of existing approaches. Our technique assumes that traffic through the bottleneck is dominated by packets with a common size (typically the maximum transfer unit, for reasons discussed in Section 5.1). With this assumption, we observe that bottlenecks imprint periodicities on packet transmissions based on the packet size and link bandwidth. Such periodicities manifest themselves as strong frequencies in the spectral representation of the aggregate traffic observed at a downstream monitoring point. We propose a detection algorithm based on rigorous statistical methods to detect the presence of bottleneck links by examining strong frequencies in aggregate traffic. We use data from live Internet traces to evaluate the performance of our algorithm under various network conditions. Results show that with proper parameters our algorithm can provide excellent accuracy (up to 95%) even if the traffic through the bottleneck link accounts for less than 10% of the aggregate traffic.     

基于连通可靠度的交通网络重要路段评价算法

如何提高交通网络的连通可靠度,是交通领域的一个重要问题,通过提高重要路段的连通度来提高交通网络的连通可靠度是一个重要的方法。引入复杂网络理论中接近度、关键度等概念,结合交通网络中的流量分布,利用图的对偶理论识别出交通网络的重要路段,提出评价交通网络中路段重要度的算法,通过实例验证所提方法的有效性和应用价值。     

一种用于单向链路网络的路由算法

价格低廉的卫星只收接收器能接收卫星发送的高带宽的数据,但是它不能向卫星发送数据.这样,卫星到这种接收器的链路就是单向的链路.现有的路由协议要求每条链路都是双向链路,不能处理单向链路的问题.一些学者利用“隧道”方法来解决这个问题.但是,这种方法需要事先知道一条从接收者到卫星上行链路发送站的“隧道”,因而不能适应网络拓扑结构的动态变化.文章提出了一种动态路由算法,它能用于具有单向链路的网络,并能适应网络拓扑结构的动态变化.     

Urban traffic congestion propagation and bottleneck identification

Bottlenecks in urban traffic network are sticking points in restricting network collectivity traffic efficiency. To identify network bottlenecks effectively is a foundational work for improving network traffic condition and preventing traffic congestion. In this paper, a congestion propagation model of urban network traffic is proposed based on the cell transmission model （CTM）. The proposed model includes a link model, which describes flow propagation on links, and a node model, which represents link-to-link flow propagation. A new method of estimating average journey velocity （AJV） of both link and network is developed to identify network congestion bottlenecks. A numerical example is studied in Sioux Falls urban traffic network. The proposed model is employed in simulating network traffic propagation and congestion bottleneck identification under different traffic demands. The simulation results show that continual increase of traffic demand is an immediate factor in network congestion bottleneck emergence and increase as well as reducing network collectivity capability. Whether a particular link will become a bottleneck is mainly determined by its position in network, its traffic flow （attributed to different OD pairs） component, and network traffic demand.     

WDM光网络动态虚拟拓扑重构算法

针对波分复用光纤网络上业务流量动态改变的问题,为了使光纤网络能支持更多的业务连接,需要对虚拟拓扑进行重构。基于链路最大负载和包平均跳步距离,利用混合线性规划公式对重构问题进行描述,在此基础上提出一个自适应拓扑重构算法,达到提高网络吞吐量的目的。仿真结果表明,该算法可以有效地改善网络性能。     

一种端到端网络的不相交多路径QoS路由算法

不相交多路径路由算法旨在一个端到端的网络中为应用流选择多个路径，且这些路径在瓶颈链路上是彼此不相交的。本文提出的不相交多路径QoS路由（DMQR）算法在Dijkstra最短路径和最短最宽路径（SWP）算法的基础上，能够动态地计算时延最短、带宽最宽、在瓶颈链路上互不相交的路径，且保证每个路径都是满足一定服务质量的。在视频会议、远程医疗和远程教育等重要的视频通信场合，要求应用层和网络层必须协同工作以保证一些必要的QoS，例如端到端的带宽、时延和包丢失率等。本文针对端到端的网络，重点讨论不相交多路径QoS路由算法在应用层的设计和实现。性能分析和模拟结果显示，所提出的不相交多路径QoS路由算法总是收敛的，且当网络流量增加时，该算法具有较低的包丢失率和较高的吞吐量。     

Deadlock free routing algorithms for irregular mesh topology NoC systems with rectangular regions

The simplicity of regular mesh topology Network on Chip (NoC) architecture leads to reductions in design time and manufacturing cost. A weakness of the regular shaped architecture is its inability to efficiently support cores of different sizes. A proposed way in literature to deal with this is to utilize the region concept, which helps to accommodate cores larger than the tile size in mesh topology NoC architectures. Region concept offers many new opportunities for NoC design, as well as provides new design issues and challenges. One of the most important among these is the design of an efficient deadlock free routing algorithm. Available adaptive routing algorithms developed for regular mesh topology cannot ensure freedom from deadlocks. In this paper, we list and discuss many new design issues which need to be handled for designing NoC systems incorporating cores larger than the tile size. We also present and compare two deadlock free routing algorithms for mesh topology NoC with regions. The idea of the first algorithm is borrowed from the area of fault tolerant networks, where a network topology is rendered irregular due to faults in routers or links, and is adapted for the new context. We compare this with an algorithm designed using a methodology for design of application specific routing algorithms for communication networks. The application specific routing algorithm tries to maximize adaptivity by using static and dynamic communication requirements of the application. Our study shows that the application specific routing algorithm not only provides much higher adaptivity, but also superior performance as compared to the other algorithm in all traffic cases. But this higher performance for the second algorithm comes at a higher area cost for implementing network routers.     

不同服务类型的队列管理及性能比较

为提高网络利用率和数据包处理速度,针对不同应用的网络流量,在网络拓扑结构的参数设置相同的情况下,使用NS2模拟器对瓶颈链路分别采用7种主动队列管理机制进行仿真,通过分析跟踪文件并计算各种算法的QoS性能,得出每种流量对应的最优队列管理机制,并将队列管理系统在网络处理器IXP2400上进行实现。实验结果表明,FTP流量、CBR流量、HTTP流量分别在SRED算法、BLUE算法、FRED算法下QoS性能达到最优。