LTE-A飞蜂窝网络自相似业务流的端到端时延边界分析

LTE-A是一种4G移动通信标准,可满足移动数据业务对传输带宽的要求。为解决移动通信网络中室内信号质量较差的问题,LTE-A标准采用飞蜂窝技术作为室内无线接入解决方案。针对LTE-A飞蜂窝网络的时延边界问题,运用随机网络演算方法分析业务流的自相似性质和MIMO信道的时变特性,构建了LTE-A飞蜂窝网络中自相似业务流的随机到达与随机服务模型。围绕所构建的到达与服务模型,运用有效带宽理论和chernoff界方法,给出了自相似业务流的端到端时延边界。NS3仿真验证表明,在信道带宽和业务流优先级等指标不同的情形下,所给出的理论端到端时延边界与仿真时延的偏差在2ms以内,较为准确有效,可为确保LTE-A飞蜂窝网络的服务质量提供依据。     

基于SP调度策略的簇树型无线传感网络QoS上界研究

为了改善无线传感网络在最坏条件下的网络服务质量（Quality of Service, QoS）,本文将严格优先级（Strict Priority, SP）队列调度引入簇树型无线传感网络中,分析SP队列调度对网络中数据流获得的保证服务的影响,并利用网络演算推导簇树网络中各深度路由节点的时延上界、缓存上界及网络的端到端时延上界。通过实例分析,表明SP队列调度能够有效减小网络的最大端到端时延。     

自相似业务网络性能分析

最近10多年的大量研究结果表明,网络业务具有普遍的自相似特性.自相似特性对网络的性能分析和设计具有广泛的影响.自相似业务的性能分析问题是一个没有很好解决的问题.提出了自相似业务环境下的分形界到达过程,研究了基于分形界到达过程的自相似业务漏桶参数的优化方法,给出了时延约束条件下漏桶速率和桶深的计算公式.最后研究了网络演算在确保服务性能分析中的建模方法,推导出了基于网络演算的端到端时延界、队列长度界和有效带宽的计算公式.通过具体的应用实例,验证了分析结果的正确性和有效性.     

基于随机网络演算的无线传感器网络延时研究

基于随机网络演算研究了无线传感器网络中延时相关问题,通过随机网络演算建立随机到达曲线和随机服务曲线模型,推导出单个节点和端到端的延时统计界.与节点到节点计算方法的延时界相比,演算方法更为简单.另外,随机延时界比确定性延时界具有更好的包络性,给出了违背界的函数.数值结果表明,运用SNC的卷积公式求得的概率统计型延时边界的结论具有更严格包络性,对无线传感器网络配置和QoS控制具有较强参考意义.     

基于抖动测试的AFDX端到端延迟紧性修正

AFDX引入虚拟链路(Virtual Link)实现物理带宽资源的逻辑分隔。由于数据帧的异步到达和多路复用输出造成虚拟链路的时延抖动现象,并最终导致流量端到端延迟分析的不确定性。本文提出了一种基于抖动测试值的网络演算紧缩方法。通过分布式测试,获得虚拟链路在网络中的实际传输抖动,并以此为基础,建立了流量传输精确化模型,通过流量模型的逐级修正,使端到端延迟计算结果逐级精确化。通过将抖动实际值与理论分析结果相结合,提供了网络演算悲观度及其扩散影响度量的直观对比,提高了延迟计算的紧性。     

胖树的网络演算模型

网络演算近年来已成为网络领域重要的性能分析工具之一,但是,传统的网络演算主要关注网络的QoS性质,通过计算数据流的最大数据积压、最大端到端延迟、服务曲线等来分析网络的性能。在高性能计算系统中,则主要关心网络系统的吞吐率、通信延迟以及网络的饱和参数等,传统的网络演算理论无法有效计算这些参数。将网络演算与排队论结合,定义和推导了网络演算下的通信延迟和吞吐率,构造了一套适合高性能网络分析的网络演算分析方法。基于设计的方法,通过对胖树网络下均匀流量模式的分析,表明本文所设计的方法能够有效分析高性能网络的通信延迟、吞吐率等参数,并能有效捕捉网络的饱和状态,与模拟器的对比结果也表明本文模型能够基本吻合仿真结果。     

基于网络演算的网络资源预留方法研究*

研究了IntServ资源预留的实现方法,给出了网络有效带宽的计算方法.深入研究了网络演算在网络资源预留中的应用方法,推导出了基于端到端时延约束的有效带宽和基于缓冲区长度约束的等效容量计算公式,分析了给定到达曲线和服务曲线条件下网络性能的计算方法.通过具体的应用实例,验证了分析结果的正确性和有效性.     

基于网络演算计算保证服务端到端延迟上界

归纳总结了网络演算,阐明了网络演算的两个基本工具——进入曲线和服务曲线,得出了服务曲线存在瓶颈效应、端到端延迟的理想与近似确定性上界、提供保证服务网络节点的服务曲线需求等结论,计算了服务曲线以速率等待时间及PGPS(packetizedgeneralizedprocessorsharing)形式表示的保证服务端到端延迟确定性上界.     

基于指数上鞅的统计端到端时延分析

借助有效的端到端时延分析可实现大规模网络的QoS控制,运用统计网络演算理论中最小加代数的卷积运算规则计算端到端时延界日益引起人们的重视.随着网络规模的不断扩大,统计端到端时延界应同时具有良好的可扩展性和一定的紧致性,而目前满足这一要求的理论成果还比较少.通过结合最小加代数的卷积运算规则和Doob不等式,并采用矩母函数(Moment Generating Function,MGF)对到达曲线和服务曲线进行描述,文中给出了一种基于指数上鞅的端到端时延界表达式.该时延界不仅可以线性扩展,而且数值分析结果表明,在相同假设条件下,该时延界比现有的线性时延界具有更好的紧致性.     

多媒体无线Mesh网基于机会路由的网络编码

采用机会路由下无线Mesh网络的链路吞吐量模型,利用确定性网络演算工具,得到无线Mesh网络节点数据积压的上界以及端到端数据流延迟和抖动的上界;然后设计满足多媒体服务质量的确定性网络编码（DNC）,提出ETC作为确定机会路由中编码节点的指标,在节点数据积压未达到上界时,编码节点采用线性网络编码,提高网络的性能;提出ETP作为机会路由中选择候选节点的指标,主要考虑端到端的延迟和延迟抖动确定接收数据的候选集。仿真结果表明可以达到较好的效果。     

一种新型的网络体系结构--主动网络

主动网络（ａｃｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋ,以下简称ＡＮ）是一种可编程的网络,用户可以向网络结点插入定制的程序,这个全新的概念,使传统网络从被动的传送字节流向更一般的网络计算引进转变,因此,对传统网络的互操作性、安全性、可伸缩性提出了挑战．主动网络潜在的优点是快速动态定制、配置新的服务,实验新的网络体系结构,新的协议,可以加速网络服务的革新步伐,提高网络的性能,使网络系统更具灵活性、可扩展性．文中综述主动网络产生背景、体系结构、实现技术及研究问题、现状和发展前景．     

无线传感器网络中的网络管理

无线传感器网络的网络管理是个崭新的研究领域,其面临的关键问题是建立通用的网络管理框架。无线传感器网络自身的特点决定了其管理系统将与传统的计算机网络管理系统有根本区别。但到目前为止,有关无线传感器网络通用管理框架的研究还较少。总结和分析了相关研究内容,并确定了无线传感器网络的网络管理需要实现的功能以及设计应遵循的原则。     

无线网与ATM网接口模型

着重研究了一种无线网与ＡＴＭ网接口模型,提出并分析了接口作为中心了点管理无线网各分节点的访问控制以及作为ＡＴＭ网的一个节点的缓存处理。     

由Markov网到Bayesian网

Markov网（马尔可夫网）是类似于Bayesian网（贝叶斯网）的另一种进行不确定性揄的有力工具，Markov网是一个无向图，而Bayesian网是一个有向无环图，发现Markov网不需要发现边的方向，因此要比发现Bayesian网容易得多，提出了一种通过发现Markov网得到等价的Bayesian网的方法，首先利用信息论中验证信息独立的一个重要结论，提出了一个基于依赖分析的边删除算法发现Markov网，该算法需O（n^2)次CI（条件独立）测试，CI测试的时间复杂度取决于由样本数据得到的联合概率函数表的大小，经证明，假如由样本数据得到的联合概率函数严格为正，则该算法发现的Markov网一定是样本的最小L图，由发现Markov网，根据表示的联合概率函数相等，得到与其等价的Bayesian网。     

基于双向长短期记忆循环神经网络的网络流量预测

针对长短期记忆循环神经网络在对时间序列进行学习时存在早期特征记忆效果差、难以充分挖掘整个网络流量特征等问题,提出一种基于双向长短期记忆循环神经网络的网络流量预测方法,以提高网络流量预测的准确性。对网络流量序列进行双向学习,避免单向学习导致较早学习部分特征提取和记忆效果差的问题。同时双向学习可以充分挖掘网络流量天与天之间双向的特征,完整地学习到网络流量的整体特征。仿真实验结果表明,改进后的方法相比原方法具有更好的预测效果。     

面向网络突现计算的生物网络通信机制

根据生物网络中自适应性、可调整性和生存性等突现行为的要求,利用RMI-ⅡOP技术设计了一种生物网络通信机制,并给出了生物网络中生物实体和生物群落等生物组件之间的通信模型.基于这种通信机制,可突现复杂的、期望的网络服务和应用.同时,这种通信架构也为分布式网络组件对象调用的实现提供了一种新的思路.     

COBRA框架在转录调控、转录翻译和信号传导网络上的应用研究

转录调控、转录翻译和信号传导网络等生化网络分别刻画不同的生物过程,描述细胞的不同生命活动。对这些生化网络进行计算机建模与分析,不仅可以获得细胞生长各阶段更加全面的认识,同时对药物靶点的确定和代谢工程的发展也有着深远的影响。基于约束的重构和分析方法COBRA是一套完整的对生化网络进行建模和分析的框架。它已被广泛应用于全基因组规模代谢网络的研究中,同时在应用过程中也发展出了许多极具价值的分析方法。近年来,COBRA框架也被陆续应用到其它生化网络中。主要介绍COBRA框架在转录调控、转录翻译和信号传导网络中的建模和分析方面的应用,并且简要评述COBRA框架的研究现状及可能的发展方向。     

网络安全技术

本文通过分析网络安全技术的最新发展，给出了一个较为完备的安全体系可以采用的各种加强手段，包括防火墙、智能卡、VPN、入侵检测等技术的基础上，提出了一种新的动态网络安全模型PAPDRR。     

蜂窝通信系统与无线自组网整合的研究

对在蜂窝通信系统中引入自组网模式进行了分析，概述了目前提出的各种整合方案。提出在蜂窝通信系统与无线局域网整合的基础上，快速结合蜂窝通信系统与无线自组网的方案，并分析了此方案中自组网路由协议应该考虑的因素。     

云计算网络中多租户虚拟网络隔离的分布式实现研究

近年来,随着网络虚拟化技术的快速发展,云服务提供商可以将一套物理网络抽象成多套相互独立的虚拟网络提供给租户。在多租户网络环境中,需要保证租户网络的安全隔离,确保租户数据不会遭到来自其他租户以及外部网络的非法访问。相比传统物理网络的边界,虚拟网络的边界定义更加模糊,需要更细粒度的网络隔离;当前以OpenStack为代表的主流开源云平台采用集中式部署网络边界节点的方式实现虚拟网络的隔离,虚拟机流量大多集中到单一物理节点上,存在单点故障的隐患。提出分布式实现虚拟网络隔离的方式,把原本集中的虚拟网络边界分布到各台物理服务器,从而将原本集中于同一节点的网络流量分摊到各物理服务器,降低单点故障造成损失的可能性。最后经过实验证实了分布式部署的有效性,同时能够降低虚拟机通信的网络延迟。