基于业务感知和策略选择的认知路由算法

提出了一种基于业务感知和策略选择的认知路由(cognitive network routing)算法。该算法面向认知网络环境综合考虑了网络资源、业务流、策略选择等要素,在获知网络中业务流的宏观特征和需求的前提下,首先通过离线资源分配将网络资源按照业务流的固有分配特征预先配置给不同类型的业务流,然后通过在线路径计算实时得出各个业务流的最优路径。仿真实验验证了认知路由算法的有效性,对比于MIRA、SWP路由算法,CNR算法可以提高网络资源利用率,避免因资源不均衡产生的网络拥塞,能够在业务流和资源2个层面优化网络性能。     

基于改进SVM的网络流量分类方法研究

针对网络环境中存在大量噪声和网络流量中存在过多的冗余特征属性,提出了一种具有特征有效度的模糊支持向量机(FW-FSVM),并将FW-FSVM应用于网络流量分类领域。该方法根据不同样本点对分类贡献的大小赋予相应的模糊因子,可以有效地消除噪声对分类精度的影响;同时计算网络流量中各个特征的有效度,消除弱特征属性或冗余特征属性对网络流量分类精度的影响。实验结果表明,FW-FSVM相比于其他网络流量分类方法能有效地提高网络流量分类精度且分类稳定性较高。     

基于混沌粒子群优化算法的认知网络流量分类方法研究

针对网络的接入形式以及网络应用日益复杂、异构和泛在等特点,当前网络所提供的服务质量QoS难以满足用户的需要。认知网络被认为是提高网络整体及端到端系统的性能、简化网络管理的新途径,是下一代通信网络发展的必然趋势。提出一种混沌粒子群优化算法(CPSO-BP),并将该算法应用于认知网络环境中对网络流量进行精确分类,以实现对以业务为中心的认知网络的可管可控。实验结果表明该方法能够充分结合粒子群优化算法的全局搜索特性和BP算法的局部搜索特性,并利用混沌搜索在小空间具有较强的局部搜索能力来提高分类精度,从而具有分类精度高、稳定性强的特点,能够有效地提高网络资源利用率,保证认知网络端到端QoS效能。     

基于TD-SCDMA的便携式侦察雷达情报传输系统

为了提高便携式战场侦察雷达情报传输的灵活性、机动性,提出了一种基于TD-SCDMA的便携式战场侦察雷达情报传输系统。该系统主要由TD-SCDMA收发单元、网络传输部分和雷达情报处理中心组成。TD-SCDMA收发单元负责数据传输,雷达情报处理中心主要接收各雷达送来的点迹、航迹及目标特征信息,并进行融合跟踪、综合识别处理。为保证该系统传输雷达情报的稳定性,设计了网络传输QoS自适应控制机制。系统性能分析表明,该传输系统能够满足情报数据实时性、可靠性、安全性的传输要求。     

一种基于神经网络与证据理论融合的P2P业务感知模型

提出了一种基于神经网络与证据理论融合的P2P业务感知模型,该模型利用神经网络的非线性逼近能力和自学习能力,获取证据理论所需的基本概率值;并通过证据理论的数据融合明显提高业务感知准确率。实验结果表明,该模型与现行的P2P业务识别方法相比,能够快速、准确、可靠地识别P2P业务类别,实现合法有效的网络管理和控制,对检测网络异常行为与提高网络安全性具有重要意义。     

结合粗糙集和禁忌搜索的网络流量特征选择

针对网络流量特征属性的优化选择问题,提出了一种结合粗糙集和禁忌搜索的网络流量特征选择方法(RS-TS).该方法通过粗糙集算法对网络流量特征属性进行约简,将所得到的特征子集作为禁忌搜索的初始解,并利用禁忌搜索得到最优特征子集.实验验证RS-TS方法优于基于GA的特征选择方法和基于IG的特征选择方法,能够有效地去除网络流量的冗余特征属性,提高网络流量分类精度.     

一种改进的单向时延测量误差消除算法

针对协同探测系统中收发端之间的相对时钟频差会给单向时延测量带来误差,提出了一种基于最小二乘拟合和凸包的单向时延测量误差消除算法（LSFCH）.该算法首先对单向时延的原始测量数据进行去噪处理,再利用最小二乘法进行线性拟合,并利用凸包保证所有时延的非负性,从而得到精确的单向时延.实验结果表明,该算法能够有效地消除时钟频差对单向时延测量的影响,具有较好的准确性和鲁棒性.     

基于TD—SCDMA的便携式侦察雷达情报传输系统

为了提高便携式战场侦察雷达情报传输的灵活性、机动性,提出了一种基于TD-SCDMA的便携式战场侦察雷达情报传输系统。该系统主要由TD—SCDMA收发单元、网络传输部分和雷达情报处理中心组成。TD-SCDMA收发单元负责数据传输,雷达情报处理中心主要接收各雷达送来的点迹、航迹及目标特征信息,并进行融合跟踪、综合识别处理。为保证该系统传输雷达情报的稳定性,设计了网络传输QoS自适应控制机制。系统性能分析表明,该传输系统能够满足情报数据实时性、可靠性、安全性的传输要求。     

基于业务感知的认知网络QoS自适应控制技术

文章研究并提出了基于业务感知的认知网络服务质量(QoS)自适应控制架构。该架构在智能业务感知和分类模型的基础上对数据包进行分类和识别,并借鉴控制理论通过基于端路协同的认知网络业务流QoS自适应控制机制实现对网络流量的控制。在认知网络环境下,该架构可以构建QoS的自动感知、分析、关联、反馈、决策、配置和实施机制,进行资源的优化调整分配,适应网络环境的变化,优化网络端到端的性能,保证用户的服务质量。     

丹江口水库对汉江泥沙特性的影响研究

为分析人类活动对汉江泥沙特性的影响,以白河、皇庄和仙桃三个水文站为例,以丹江口水库关闸蓄水时间划分研究时段,利用1955～2006年的日流量和日含沙量资料对比分析了研究时段内汉江中下游年、汛期、非汛期,月输沙量及水沙关系的变化特性.结果表明,丹江口水库的运行对其下游年、汛期、非汛期输沙量,输沙量年内分配及水沙关系的变化特性均有显著的影响.