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建立了一个反馈控制模型用于分析弹性分组环中的公平控制问题,根据此模型推导公平速率变化表达式,并得出用拥塞域中拥塞流个数来调整爬坡系数时,收敛时间相比其它固定爬坡系数更短的结论。研究工作为弹性分组环公平算法爬坡系数的自适应选择方法设计提供了良好的技术依据。 相似文献
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弹性分组环(ResilientPacketRing,RPR)是刚被IEEE802.17标准化的主要用于宽带IP光城域网的新型技术,其带宽利用效率和传统环网相比具有较大的优势。论文通过建立弹性分组环基本带宽模型并对其带宽利用率及带宽分配的公平策略进行分析。分析结果表明:RPR带宽利用率在“环形”业务模式下最高,而在星型业务模式下和传统环网相比则无优势;在比较接近实际情况的“网状”业务模式下,基于节点公平的带宽利用率可以到达传统环网的2倍,而基于流的公平策略的带宽利用率可以到达基于节点公平的近2倍,更适合于具有空间重利用能力的RPR。 相似文献
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弹性分组环技术是一种融合了SDH和以太网技术优势的新型媒体访问控制(MAC层)技术。弹性分组环兼具以太网的经济性、易扩展性和SDH的快速保护倒换、传输可靠特性,同时拥有空间复用、带宽动态分配、支持业务分级、公平算法控制等特性,在城域网方面拥有十分广泛的应用前景。介绍了弹性分组环技术的出现背景、基本技术原理和关键技术,针对城域网范围的工业控制网络,给出一种简单经济灵活的弹性分组环技术实现方案,并对一些关键模块的实现进行了详细阐述。 相似文献
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近年来,国内外各种针对城域网的新技术层出不穷,弹性分组环技术(RPR,ResilientPacketRing)就是其中的一种,它为人们带来了一种全新的理念。如同SDH一出现就迅速取代PDH一样,以弹性分组环(制订中的IEEE802.17)技术为代表的新型网络解决方案也许将会迅速地取代现有以SDH为基础的数据传输网络。基于RPR技术的城域网多业务平台为大城市城域网带来了一个新的转折点,可能成为未来大城市数据传送平台的基础。一、背景随着互联网的发展,数据通信量正在呈爆炸式的增长。与此相适应,通信网络正进行着种种技术革新。在广域网上,密集波分多路复… 相似文献
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弹性分组环技术是一种面向城域网的技术。在分析了网络处理器的优点之后,提出了一种基于网络处理器的弹性分组环接入方案,利用IXP1200实现了以太网和弹性分组环的接口转换,并讨论了方案的软硬件协同设计方法。 相似文献
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公平性是弹性分组环(RPR)的关键技术之一。文章提出了一种基于反馈控制理论的RPR带宽公平分配算法(RCPD),以解决RPR中不公平算法造成的问题。 相似文献
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弹性分组环(ResilientPacketRing,RPR)是刚被IEEE802.17标准化,主要用于城域网的新型MAC层协议,也是宽带IP光城域网技术的重要发展方向。RPR在结构上从属寄存器插入环,其缓存大小的设置对性能的影响很大。目前RPR缓存大小的设置主要借鉴Ethernet、ATM等其它网络的实际应用时经验或仿真结果,尚缺乏理论方面的研究。基于排队论,该文对RPR各缓存里业务的队长及其和吞吐量、节点数目的关系进行研究。所得结果和IEEE802.17所推荐的数值相近;同时还得到一个结论并值得关注:和目前RPR资料文献里的结论不同,理论推导结果表明,队长基本都不是随节点数目成线性关系的。 相似文献
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随着当今世界逐渐从信息化转型为数据化,模式识别和数据挖掘等领域面临越来越大的挑战.爆炸式增大的数据量使得特征选择过程成为大数据模式识别等领域必不可少的环节.受动物界资源争夺行为启发,在由特征选择模型转变为资源分配问题模型中加入个体的资源争夺行为,提出多群体公平算法(multi-colony fairness algorithm, MCFA)对该行为进行评判和处理,用以取得更优的分配方案(即更优特征子集),其有机融合随机搜索和启发式搜索,且将filter方法和wrapper方法相结合,降低计算量的同时获得更高的分类准确率.对提出的多群体公平算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性和有效性;UCI机器学习数据库数据集与4种经典特征选择算法:顺序前向搜索算法(sequential forward selection, SFS)、顺序后向搜索算法(sequential backward selection, SBS)、顺序前向浮动搜索算法(sequential floating forward selection, SFFS)、顺序后向浮动搜索算法(sequential floating backward selection, SBFS)和3种主流特征选择算法:相关性-冗余度特征选择算法(relevance-redundancy feature selection, RRFS)、最大相关最小冗余算法(minimal-redundancy-maximal-relevance, mRMR)、ReliefF算法的对比实验表明,提出的多群体公平算法能够有效选择规模和性能都比较好的特征子集. 相似文献
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