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基于单一控制器的SDN架构容易导致无线网络性能受到影响,尤其针对高动态无线网络,将大幅降低其健壮性和鲁棒性。鉴于此,提出了一种分布式软件定义网络架构(Distributed Software Defined Wireless Network,DSDWN),该架构是基于完全分布式和分层式SDN思想提出的,包括主从控制器和事件传播系统,在该架构下提出了控制器系统的配置策略和主控制器的选择策略。仿真验证表明,提出的控制器配置策略在时延方面优于贪婪算法和聚类算法,更适合高动态无线网络环境;基于多目标优化的主控制器选择策略,优化了网络链路连接时长、总时延及节点资源,降低了路由开销。 相似文献
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针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。 相似文献
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为快速发现海量遥测数据中的相关关系,提出一种基于改进最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)的遥测数据相关性知识发现方法。以Mini Batch K-Means聚类算法为前驱过程对数据进行网格划分;计算该网格划分下的互信息,并以信息熵代替原有最大熵对互信息进行归一化矫正得到信息系数;选择不同网格划分下MIC作为变量相关性的测度。采用量子卫星遥测数据进行试验,结果表明:与基于动态规划算法的MIC方法相比,所提方法可有效解决MIC测度偏向多值变量的问题,时间复杂度从O(n~(2.4))下降为O(n~(1.6)),是一种适用于大规模遥测数据相关性分析的有效方法。 相似文献
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分析了入侵检测中应用数据挖掘技术的基本思想,提出了一种基于数据挖掘的分布式入侵检测算法,并对该算法进行了仿真实验。结果证明,该算法能从大量网络流量连接记录中,挖掘出不同类型的关联入侵规则。 相似文献
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在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。 相似文献
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对已有的串行算法进行并行化 ,是一项很困难的工作。通过对全球气象资料客观分析系统串行算法的研究 ,提出了一种静态分配数据的分布式并行算法。该算法通过间隔选取分析盒子和模式格点纬圈行 ,将数据分配给不同的处理机实现分布式并行。该并行算法负载平衡好 ,并行效率高 ,而且并行化代价较低 ,具有良好的可扩展性。 相似文献
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为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。 相似文献
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进行仿真网格原型系统的研究是解决仿真网格关键技术的基础。SGE网格引擎是一个构建本地和集群级网格的工具,通过SGE构建基本的网格平台,根据HLA仿真任务的特点,对分布式仿真网格的原型系统进行了研究和设计。提出了仿真网格的双通道通信机制:一个通道负责仿真网格组件的通信,另一个通道负责HLA仿真任务之间的通信。提出了仿真任务在仿真网格中的三种调度模式:以进程为单位的调度、以联邦成员为单位的调度、以联邦为单位的调度等。通过研究初步实现了仿真网格的原型系统,并对HLA仿真任务的三种调度模式进行了简单的测试。 相似文献
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基于图的分割算法(Graph-Based Segmentation,GBS)算法)是由Felzenszwalb和Huttenlocher提出的经典的图像分割算法之一,但其分割结果中存在明显的欠分割现象。为此,在GBS算法的基础上引入层次聚类(Hierarchical Clustering,HC)算法,构造出一种解决GBS算法欠分割的方法,同时采用多线程并行处理数据的方式,有效改善了传统层次聚类算法的处理速度。该方法在RGB彩色空间中使用GBS算法得到图像中每个像素点的初始分割结果,并提取出每一类区域中的像素值,对其进行层次聚类,得到每一类区域中像素值的类别标签,根据层次聚类所得到的类别标签和预设的类别范围,修改每个像素点的初始分割结果。最后根据区域合并准则,生成一个新的分割图。经实验表明,该方法与Kmeans-SLIC(simple linear iterative clustering)算法和GBS算法等相比,很好地解决了欠分割现象,并产生了分割精度较高的语义分割图。 相似文献