高速IP网中T比特路由器的实现机制及关键技术

随着IP网络的飞速发展,T比特级路由器将成为下一代网络的核心设备。论文主要研究了T比特路由器的实现架构,以及交换结构和转发处理等关键技术。提出两种T比特路由器的实现架构,详细讨论了Crossbar和3D-Torus两种T级交换结构,并分别研究了ASIC和网络处理器的转发处理方案。     

IPv6组管理协议MLD研究

MLD是在IPv6环境下重要的组播组管理协议,该文研究了MLD两个协议版本的工作原理、报文格式以及主要特点,分析了协议行为的有限状态机,给出了MLDv2对源特定组播的支持和对原有协议的改进。     

企业网升级向多媒体应用看齐

过去,传统的局域网在建设时,往往没有考虑到基于网络的多媒体应用会发展得如此迅猛。所以大多数网络都只能满足传统办公自动化或者数据库应用的需要。随着网络应用的不断拓展,传统网络越来越不适应新的应用需求。我们知道,技术的发展是一个渐变的过程,而网络的建设与改造也是一个渐变的过程。随着网络应用的改变,我们不可能完全抛弃原有的网络,而重新建设一个新的网络。因此,如何有效地利用新技术改造传统网络,以适应网络应用的发展便成为—个重要的课题。     

基于合作博弈的多虚拟机实时迁移带宽分配机制

IaaS云计算平台采用虚拟机实时迁移技术进行资源动态调度和管理。在实际应用场景下,需要并行实时迁移多个虚拟机。由于实时迁移算法本身以最大利用带宽的方式进行数据传输,存在着迁移进程间竞争带宽的问题,无法保证带宽全局最优分配,影响整体迁移的性能。提出一种基于合作博弈的多虚拟机实时迁移带宽分配机制,将带宽分配问题建模为一个纳什议价,通过求解纳什议价解得到帕累托最优的带宽分配方案,并在实际的虚拟化平台上进行了实现。实验结果表明,相比标准的并行实时迁移,所提出的带宽分配机制能够公平有效地分配带宽,提高了并行实时迁移的性能。     

视频点播中基于用户行为的自适应资源搜索机制*

根据用户访问行为特征,提出一种新的自适应数据搜索结构U-VoD,该机制根据用户的自主访问行为自适应地组成行为相似团体,不需要历史访问记录就能实时地反映用户的访问模式与数据块的流行度。同时,基于搜索结构所学习的信息,设计一种有效的数据流行度感知的预存策略。大量的实验结果表明,U-VoD在频繁的用户交互情景下,极大地降低了用户VCR操作引起的跳转时延,并减轻了对服务器的访问压力。     

P2P流媒体系统中基于网络坐标的拓扑优化研究

近年来,基于P2P的大规模流媒体直播系统得到了广泛应用,但是应用层覆盖网与底层物理网络存在失配问题。针对该问题,提出了一种基于Vivaldi网络坐标算法的流媒体系统拓扑优化机制——NCSTO(Network Coordinate System in P2P StreamingTopology Optimization),通过采用双重采样和样本过滤器,能够有效地针对覆盖网进行拓扑优化,减少网络失配,提高系统运行效率,降低带宽浪费。     

P2P VoD中基于视频片段关联性的节点自组织策略

视频点播系统中的节点可以在任意时刻选择任意视频并进行拖放等交互式操作,在这一操作过程中会产生播放延迟,影响用户观看满意度,为保证播放流畅性以提高用户满意度,节点需要快速响应该行为产生的查找目的片段请求,在P2P VoD中有效的节点组织策略是实现节点快速定位目的节点的关键.所提策略利用视频片段关联性这一特点,不去具体挖掘各个片段之间关联性强度,使有相似兴趣爱好的节点自组织在一起以实现快速查找目的片段;对该策略引出的节点邻居优化问题,给出近似优化算法.仿真对比实验表明了该策略在降低跳播观看时延和提高系统可扩展性上的有效性.     

基于IPv6的医学影像在线诊断系统设计与实现

远程影像诊断是医疗资源再分配的有效方式,临床上受到越来越多的关注。由于影像诊断复杂且影像数据体量较大,远程影像诊断的应用和发展受制于资深医生资源的配合以及传统IPv4网络的网络质量。为此,设计开发一套基于IPv6的医学影像在线诊断系统,使用IPv6高速专用通道传输医学影像数据。以脑胶质瘤为切入点,利用影像组学研发自动分析算法,辅助医生的诊断工作,实现了工程化的数据上传、病灶标注、自动诊断、医生确诊及病例讨论。经部署和测试,该系统能在IPv6环境下实现数据的高速传输,脑胶质瘤自动分级的准确率达到90.76%,能够为医生诊断提供可靠的依据,减少医生工作量。     

基于价值评估的磁共振单序列多层LVP图像压缩算法

针对影像组学过程中医生标注影像数据工作量巨大的问题,提出了一种基于价值评估的磁共振单序列多层低价值点(low value point, LVP)图像压缩算法.对单序列多层LVP原图像使用滤波压缩算法,对已标注的单序列多层LVP分割图像使用池化压缩算法,将单序列多层LVP原图像和分割图像压缩为单层高价值点(highvaluepoint,HVP)原图像和分割图像.将压缩算法应用于磁共振脑胶质瘤的自有数据集和公开数据集中,对比了压缩前原始图像标注时间和压缩成单层HVP图像标注时间,并测试压缩图像进行影像组学分级任务的效果.实验结果表明:压缩后标注一例病例的时间与压缩前相比显著减少,AUC等指标在执行文中算法和未执行下得到的分级结果相差甚微,均高于医生诊断水平.因此,在误差可接受范围内,医生仅需标注一层HVP图像便能进行医学影像分析,并且也能获得较好的分析结果.对于医生来说,可显著缩减医生标注任务的工作量.     

土石坝参数化设计中的关键技术研究

提出基于改进方法的系统整体流程的参数化设计模式,以土石坝参数化设计为例,应用参数化设计软件GC为开发平台,实现完整参数化设计系统的开发流程。首先利用几何因果推理技术确定土石坝坝体模块几何元素的构建序列;然后使用约束驱动技术实现土石坝坝体模块参数的动态修改;最后使用特征模型技术实现用户自定义的土石坝坝体模块特征库的构建和模型装配。实验结果表明综合运用这三种技术能有效解决各个技术中的局限性,提高参数化设计的效率。