一种新的统计预测模型——多项式系数自回归模型

传统的自回归滑动平均模型（ARMA）和新近出现的函数系数自回归模型（FAR）不能满足非线性时间序列预测分析的准确度与运算速度要求,为了改进预测性能,研究提出了一种新的统计预测模型——多项式系数自回归模型（PCAR）。给出了PCAR模型的表示形式,详细探讨了PCAR模型的参数估计和阶次选择方法,在此基础上又提出了基于BIC准则的建模算法。同ARMA模型相比,PCAR模型扩大了适用对象范围,有效降低了模型选择误差;同FAR模型相比,它具有参数模型的特点,避免了系数函数局部线性回归估计所存在的不足;分析了PCAR模型与ARMA、FAR模型的等价条件。通过实验分析得出了PCAR模型较ARMA、FAR模型的单步预测准确度分别提高了99.65%和18.7%的结论,而且PCAR建模运算所需时间仅为FAR模型的0.2%。     

基于多尺度主成分分析的全网络异常检测方法

网络异常检测对于保证网络的可靠运行具有重要意义,而现有的异常检测方法仅仅单独利用流量的时间相关性或空间相关性.针对这一不足,同时考虑流量矩阵的时空相关性,提出了一种基于MSPCA的全网络异常检测方法.该方法综合利用小波变换具有的多尺度建模能力和PCA具有的降维能力对正常流量进行建模,然后采用Shewart控制图和EWMA控制图分析残余流量.此外,还利用滑动窗口机制对MSPCA异常检测方法进行在线扩展,提出了一种在线的MSPCA异常检测方法.因特网实测数据分析和模拟实验分析表明:MSPCA算法的检测性能优于PCA算法和近期提出的KLE算法;在线MSPCA算法的检测性能非常接近MSPCA算法,且单步执行时间很短,完全满足实时检测的需要.     

一种模糊关键路径求解新方法*

由于不能用传统的前向计算和后向计算方法求解模糊网络关键路径,通过定义模糊必然关键路径、可能关键路径和不可能关键路径,提出一种求解模糊关键路径的新算法。该算法扩充图的邻接表的存储结构,通过判断每个子模糊网络的关键路径,当成为关键路径的可能性为零时,在节点链表中删除相应的节点,减少下回重复遍历该子路径的次数,从而提高算法执行效率。该算法数据结构形式简单直观,易于实现。     

基于CXPST攻击算法的BGP协议安全性分析

针对CXPST攻击算法存在的一些不符合网络实际情况的假设条件进行了深入研究和分析,重点对CXPST攻击算法中关键路径的选取策略进行了详细的分析,提出了关键路径选取的改进策略,并结合路由器中路由表内容进行分析,使得开展CXPST攻击算法过程中关键路径的选取更有针对性。仿真测试结果表明,文章研究的攻击算法比原始的CXPST攻击算法和单纯改变关键路径选取策略的攻击算法,都更具有实效性,能够导致网络中的骨干路由器更快的进入崩溃状态。     

一种新的MPLS流量工程最小干涉算法

优化网络资源利用是Internet流量工程的重要目标之一.MIRA等著名算法通过绕开关键链路而最小化不同源一目的节点对之间的干涉,但是,有些情况下,这些算法可能导致选择过长的路径,或在寻找关键路径时判断不准确,并且关键路径的计算非常复杂,路由建立的时间较长.针对MPLS流量工程路由算法存在的不足,提出了一种新的用于MPLS网络流量工程的路由算法MICA-K,该算法综合考虑了链路带宽平均利用率、冲突度和竞争度三个网络参数,在K最短路径中选择一条最小化资源占用和负载平衡的路径.本算法在提高网络资源利用率的同时,降低了算法的计算复杂度.模拟结果证明算法在网络吞吐量和负载均衡方面达到了更好的性能.     

最小割多路径路由算法

在最小割理论基础上提出了最小割多路径(min-cut multi-path,简称MCMP)路由算法,为流量请求选取少量关键路径,并在这些路径间均衡流量,在获得方法易实现性的同时能够有效地控制网络瓶颈链路拥塞通过实际流量数据在北美和欧洲骨干网络中的实验,对比常用的OSPF(open shortest path first)路由算法和模型中的多路径路由算法,MCMP路由算法可降低拥塞链路负载分别达到41％和20％以上.     

覆盖网络中一种具有全局优化的路由策略

互联网中流量分布不均引起网络资源得不到有效利用、网络拥塞。采用Wardrop均衡作为理论基础,结合多下一跳路由机制,给出了一种基于系统最优的负载均衡路由算法。仿真实验结果表明,该算法能够满足关键路径流长度和网络最大带宽利用率等方面的要求。     

基于遗传算法实现并行路径的自适应流量工程

研究实现动态并行路径的集中式流量工程,利用遗传算法提出流量优化算法,基于网络拥塞信息动态精简优化对象,基于网络链路利用率动态确定并行路径的采用,同时给出在并行路径间可行、简洁的流量分配方案简化算法的进化选择。仿真结果验证了提出的算法简化了解空间、降低了复杂度、提高了收敛速度,可同时确保优化性能。     

高速网络监控中大流量对象的提取

在高速网络环境下,由于受计算及存储资源的限制,及时、准确地提取大流量对象对于检测大规模网络安全事件具有重要意义.结合LRU淘汰机制和LEAST淘汰机制,建立了基于二级淘汰机制的网络大流量对象提取算法(LRU&LEAST replacement,简称LLR),两种淘汰机制相互弥补不足,较大地提高了算法的准确性.由于算法占用存储空间较少,从而可以在有限的SRAM空间中更快地处理流量信息.该算法在网络数据量增加的情况下不必增加存储空间,具有很好的可扩展性.     

一种基于核PCA的网络流量异常检测算法

对各种网络数据流量的异常检测引起了人们的兴趣。网络数据流异常的检测和定位对于保障网络的稳定安全运行极为重要。基于主成份分析PCA(Principal component analysis)的网络异常检测算法虽然具有较好的检测性能,但是基于PCA的网络异常检测算法前提是假设网络流量数据满足高斯分布,且对网络数据的非线性结构表示无能为力。为了解决该问题,引入核函数空间,提出一种基于核主成分分析的在线网络流量异常检测算法。该算法以矩阵分解的方式构建正常子空间和异常子空间,并实现网络流量异常的检测。仿真实验分析表明,该算法取得了很好的检测性能。     

DCN中基于前馈神经网络的动态多路径负载均衡方法

针对数据中心网络（DCN）中因大象流而引起的网络负载不均衡问题,提出一种基于前馈神经网络的动态多路径负载均衡方法。在拓扑感知和流量信息监控的基础上对大象流进行标记,将收集到的网络流量信息输入前馈神经网络以预估每段链路的负载,并结合优化蚁群算法为大象流寻找最优路径,使大象流根据链路的实时状态完成路径选择。仿真结果表明,该方法能够有效降低网络传输时延,提高链路利用率和网络吞吐量。     

Routing Internet traffic in heterogeneous mesh networks: Analysis and algorithms

In practical wireless mesh networks (WMNs), gateways are subject to hard capacity limits on the aggregate number of flows (in terms of bit rate) that they can support. Thus, if traffic is routed in the mesh network without considering those constraints, as well as the traffic distribution, some gateways or intermediate mesh routers may rapidly get overloaded, and the network resources can be unevenly utilized. To address this problem, in this paper we firstly develop a multi-class queuing network model to analyze feasible throughput allocations, as well as average end-to-end delay, in heterogeneous WMNs. Guided by our analysis, we design a Capacity-Aware Route Selection algorithm (CARS), which allocates network paths to downstream and upstream Internet flows so as to ensure a more balanced utilization of wireless network resources and gateways’ fixed connections. Through simulations in a number of different network scenarios we show that the CARS scheme significantly outperforms conventional shortest path routing, as well as an alternative routing method that distributes the traffic load on the gateway nodes to minimize its variance.     

一种基于动态负载均衡的路由算法

传统IGP仅基于最短路径算法来为数据流选择传输通路，对数据流的需求以及网络资源的动态变化未加以考虑，因此不具备均衡网络负载的能力。文中通过分析IGP的局限性，提出基于动态负载均衡的DLB-OSPF路由算法。该算法依据数据流的带宽需求和网络资源的使用状况来进行路由选择，并通过有效手段将数据流更合理地分配到能满足传输需求的链路上。经过示例分析表明，该算法不仅能减少网络拥塞，并且提高了网络资源利用率。     

网络随机接入ON-OFF重尾流的准入控制研究

近年来的许多研究表明,随着网络带宽的增大,业务量不断增多,网络中的数据流呈现出自卡相似性,具有很强的长相关特点,这就使得传统的基于短相关的Markov流量分析方法不再适用,该文对渐进自相似流进行了分析,在分析了系统输入固定数据量叠加的ON-OFF重尾间隔流排队模型基础之上,提出了随机接入重尾数据流的准入控制算法,并进行了仿真分析。     

Traffic Engineering for wireless connectionless access networks supporting QoS-demanding media applications

This paper focuses on the problem of optimal QoS Traffic Engineering (TE) in Co-Channel Interference (CCI)-affected power-limited wireless access networks that support connectionless services. By exploiting the analytical tool offered by nonlinear optimization and following the emerging “Decomposition as Optimization” paradigm [1], the approach pursued in this paper allows to develop a resource allocation algorithm that is distributed, asynchronous, scalable and self-adaptive. Interestingly, the proposed algorithm enables each node of the network to distribute its outgoing traffic among all feasible next-hops in an optimal way, as measured by an assigned global cost function of general form. This optimal traffic distribution complies with several subjective as well as objective QoS requirements advanced by the supported media flows and involves only minimum information exchange between neighboring nodes. Furthermore, it allows for load-balanced multiple forwarding paths and it is able to self-perform optimal traffic re-distribution (i.e., re-routing) in the case of failure of the underlying wireless links. Finally, actual effectiveness of the overall proposed algorithm is numerically tested via performance comparisons against both DSDV-based single-path routing algorithms and interference-aware multipath routing algorithms.     

Load-aware routing in mesh networks: Models, algorithms and experimentation

In this paper we consider wireless mesh networks (WMNs) used to share the Internet connectivity of sparsely deployed fixed lines with heterogeneous capacity, ranging from ISP-owned high-speed links to subscriber-owned low-speed connections. If traffic is routed in the mesh without considering the load distribution and the bandwidth of Internet connections, some gateways may rapidly get overloaded because they are selected by too many mesh nodes. This may cause a significant reduction of the overall network capacity. To address this issue, in this paper we first develop a queuing network model that predicts the residual capacity of network paths, and identifies network bottlenecks. By taking advantage of this model, we design a novel Load-Aware Route Selection algorithm, named LARS, which improves the network capacity by allocating network paths to upstream Internet flows so as to ensure a more balanced utilization of wireless network resources and gateways’ Internet connections. Using simulations and a prototype implementation, we show that the LARS scheme significantly outperforms the shortest-path first routing protocol using a contention-aware routing metric, providing up to 240% throughput improvement in some network scenarios.     

基于CR-LDP TLV的流量工程实现策略

为了在MPLS网络中使流量分布趋于合理，提出了一种基于CR-LDP(限制路由标记分配协议)中TLV(类型长度值)的流量工程实现策略及算法。该策略通过对网络资源属性和业务流属性的综合考虑，依据对特定业务流进行裁决的判别函数，将适于迁移的TLV结构业务流进行合理地及时迁移，从而达到提高网络资源利用率的目的。仿真结果验证了该策略及算法的正确性和有效性。     

无线mesh网络中效用与链路强度联合优化的覆盖多播

支持多播通信是无线mesh网络(WMNs)的一个重要应用.采用基于效用的定价机制,通过拉格朗日(Lagrange)对偶分解法获得一个基于价格的分布式算法.以该分布式算法为核心,作为mesh网络中数据流速率和链路强度调整的优化策略,每条链路根据自己的拥塞状况合理地定价,通过价格机制来调节链路的强度和数据流的速率,使网络净效用最大化.实验结果表明该算法是有效可行的.     

基于事件与能量感知的WMSNs节点不相交多路径算法

在无线传感器网络中建立从源节点到目标节点的多条不相交路径,提出了一种基于事件与能量感知的节点不相交多路径算法（ EEDMA）。建立了基于事件与能量感知的多路径模型,基于对事件类型和各路径中节点剩余能量的感知,为不同的事件类型的数据选择合适的路径进行传输。通过仿真结果验证：这种算法为实现异常事件提供了可靠、快速的传输路径,并且为平衡整个网络的能量消耗有重要意义。     

基于LSP路径拥塞的分布式流量工程算法

提出了一种MPLS网络并行路径间合理分配流量实现流量均衡的分布式流量工程算法DITB。该算法利用LER与LSR各自在统计网络状态信息方面的优势，通过引入3种消息实现彼此间网络状态信息的传送，由LER将整条路径的拥塞状况与单个链路的拥塞状况相结合，直接给出合理的流量均衡方案，达到流量工程的目的。通过仿真分析验证，该算法网络开销少、运算速度快、优化效果较为明显。