SDN中基于KMOBPSO的高可靠性控制器部署算法

针对SDN中控制器系统的单节点故障问题,兼顾系统成本和系统时延,应用N+1冗余备份模型来提高SDN控制器部署的可靠性,并将其抽象为多目标优化问题.同时,提出了一种融合K-means聚类算法和遗传算子的多目标二进制粒子群算法——KMOBPSO算法,以求解SDN控制器高可靠性部署问题的解.仿真结果表明,所提算法具有求解精度高、分布均匀、沿Pareto前沿面覆盖广的特点,能够显著提高SDN中控制器部署的可靠性.     

基于多业务QoS服务的拓扑控制算法研究

随着无线网络技术的不断发展,无线Ad hoc网络中,快速变化的网络拓扑影响着网络的性能。因此,在实现网络能量优化的前提下,如何提供有效的QoS服务来满足多业务要求是无线Ad hoc网络所必须面对的问题。针对此问题,提出了一种基于多业务需求的拓扑控制的方法,该方法考虑业务QoS指标的同时引入跨层的设计思想,实现了跨层的功率控制,减少了网络中节点的能量消耗,延长了网络的生命周期。     

在具有点到点通信的蜂窝网络中面向节能的分布式功率控制(英文)

Device-to-Device(D2D) communication has been proposed as a promising implementation of green communication to benefit the existed cellular network.In order to limit cross-tier interference while explore the gain of short-range communication,we devise a series of distributed power control(DPC) schemes for energy conservation(EC)and enhancement of radio resource utilization in the hybrid system.Firstly,a constrained opportunistic power control model is built up to take advantage of the interference avoidance methodology in the presence of service requirement and power constraint.Then,biasing scheme and admission control are added to evade ineffective power consumption and maintain the feasibility of the system.Upon feasibility,a non-cooperative game is further formulated to exploit the profit in EC with minor influence on spectral efficiency(SE).The convergence of the DPC schemes is validated and their performance is confirmed via simulation results.     

面向用户的业务管理及实现技术

技术的进步和用户需求的增加促使全球信息系统进入一个竞争和多业务供应商的环境，这对电信管理网中传统的业务管理观念提出了挑战，文章在分析了业务管理的新思想的基础上，重点讨论了实现这种业务管理的技术要求，业务管理模型以及多域管理的问题，对当今各运营商以及网管系统的研究和开发具有重要的指导意义。     

基于容量的相对最小影响资源分配算法

在对现有的波长资源分配算法进行了研究和分析的基础上,提出了一种基于容量的相对最小影响波长资源分配算法.该算法通过定义基于容量的影响因子,分析受当前波长分配影响之后各路径在各波长上的可用信道数,更为精确地描述了当前分配波长对于受影响路径的路径容量产生的影响.仿真结果表明,新的算法降低了网络阻塞率,提高了网络资源利用率.     

基于SOR-PCG的低复杂度信号检测算法研究

针对最小均方误差信号检测算法复杂度随着天线数量增加呈指数增长的问题,提出低复杂度的预处理共轭梯度信号检测算法.该算法通过灵活调整松弛因子,运用预处理技术降低矩阵条件数,从而加快共轭梯度信号检测算法的收敛速度.仿真结果显示,该算法在小数量的迭代中能够达到和最小均方误差检测算法相似的误码率,算法复杂度下降了一个数量级.通过选择适当的松弛因子,相比直接用共轭梯度法,能够更快收敛到最佳值.     

基于预处理共轭梯度法的低复杂度信号检测算法

大规模多输入多输出系统中,最小均方误差信号检测算法是近似最优的,但由于其涉及矩阵求逆,计算复杂度随着天线数量增加呈指数增长.提出了低复杂度的预处理共轭梯度信号检测算法,该算法通过预处理技术降低矩阵条件数,从而加快共轭梯度信号检测算法的收敛速度.仿真结果显示,该算法在小数量的迭代中能够达到和最小均方误差检测算法相似的误码率,算法复杂度下降了一个数量级.相比直接用共轭梯度法,能够更快收敛到最佳值.     

一种改进AVQ的主动队列算法

在讨论了各种算法的基础上，分析和比较了现有的几种主动队列管理算法：随机早期检测算法（RED），自适应RED算法（ARED），自适应虚拟队列（AVQ）算法，动态阈值（DT）算法以及队列长度阈值（QLT）的分组调度算法等，并对AVQ算法进行了改进，将原算法维持单个虚拟队列改为维持多个虚拟队列，从而使其在原性能的基础上增加了区分服务的功能，以达到适应下一代网络发展的需要。     

一种基于故障的ATM over SDH网的生存性机制

本文在充分分析了ATM over SDH网在生存性方面所面临的各种问题的基础上，结合ATM over SDH网特有的网络结构，在这种多层网的恢复方案中，针对网状网结构提出了一种基于故障的生成性机制，即在不同的故障情况下采取不同的恢复／保护措施，从而满足网络对生存性的要求。     

基于k-近邻域中心偏移的鲁棒性异常检测算法

针对大多数基于距离和密度的异常检测算法敏感于近邻参数k的问题,提出了一种鲁棒性异常检测标准——k-近邻域中心偏移异常因子(COOF).数据结点的k-近邻域中心位置会随着近邻参数k的变化而发生迁移,鉴于异常结点要比正常结点对k-近邻域中心位置偏移量的影响更大,通过累加因递增k而产生的偏移量来表征数据结点的异常程度,并在COOF基础上实现了鲁棒性的异常检测算法.通过综合数据和真实数据的实验仿真可知,COOF不仅对近邻参数k具有鲁棒性,而且相比基于距离的k最近邻算法、基于局部距离的异常因子和基于密度的局部异常因子具有更稳定且更准确的异常检测性能.