基于聚集位向量的IPv6快速路由查找算法

随着IPv6协议的广泛应用,传统的IPv4路由表查找算法不再适应IPv6网络环境中路由转发的需要.IPv6具有巨大的地址空间,未来要面对的将会是海量IPv6路由表,而且128位的IPv6地址比IPv4需要更多的访存数.分析了IPv6路由结构的特点,介绍了IPv6中的各种路由查找技术,提出了基于聚集位向量的快速路由查找算法,并对该算法和常用的二分查找算法的性能进行了分析比较,实验结果表明该算法较好地提高了查找速度,减少了对内存的消耗.     

直接网络中的自适应路由算法分析

互连网络是大规模并行计算机的重要组成部分，路由算法是其中决定网络性能的重要因素，本文在直接网络结构基础上对路由算法进行讨论，给出了一种分类方法，并着重对采用虫孔路由开关技术的自适应路由算法进行分析，为进一步的评价和设计新的算法提供了参考。     

一种用于SpaceWire网络的混合路由机制设计*

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,本文基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量；动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。最后在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

SpaceWire网络混合路由机制设计

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量;动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

按优先级分层网络路由算法

讨论了 C3I通信子网的路由算法。在提出了通信延迟量概念基础上 ,考虑到 C3I通信子网各站点的通信重要度不同 ,提出了一种路由算法。从军事指挥体制及区域划分出发 ,文中还给出通信子网采用分层管理的路由计算方法。本算法对C3I通信子网的管理设计有参考价值     

利用KMP的改进算法实现多次模式匹配

KMP算法是字符串查找算法中的一个经典算法 ,该算法在最坏情况下具有线性的查找时间 ,查找效率高。本文介绍了KMP算法的查找原理 ,并与朴素查找算法进行了比较 ,并结合KMP的改进算法给出了多次匹配的算法。     

路径压缩查找算法的FPGA实现

随着卫星网与Internet的融合,星上路由查找技术已成为研究的一个热点。文章采用软硬件协同设计的思想,对路径压缩算法进行了分析。构造了适合硬件查找的数据结构,并对算法所实现的查找功能进行了FPGA验证。实验表明,设计正确可行,能够满足应用要求。     

基于链路质量评估的飞行自组网抗干扰多路径路由协议

随着通信网络不断向各领域延伸,飞行自组网作为一种新型移动自组织网络,以飞行器作为空中无线通信节点建立网络,实现网络层高效通信.首先,通过考虑链路质量、流量负载和空间距离构建多路径路由模型,并设计抗干扰的多路径路由算法;其次,构建基于源节点路由回复包接收速率的解析模型;然后,对模型进行分析与评价;最后,通过仿真实验验证所...     

航空集群网络路由约束连通支配集路由算法

航空集群作战由于具有规模大、时效性高、作战平台资源有限的特点,现有路由算法不能很好地适应于航空集群作战这种特殊环境。结合连通支配集理论,提出路由约束连通支配集路由算法。算法通过构建节点权值函数,分布式构造基于路由约束的连通支配集形成一个骨干网,在此基础上,设计路由约束连通支配集路由算法,使得数据转发可以高效进行,并基于有向图设计骨干网维护机制。仿真结果和理论分析表明,算法在时延、路由开销、死亡节点数方面的综合表现优于经典路由算法,能够较好地适应于航空集群网络。     

基于分布式算法的FIR滤波器设计

采用分布式算法在 FPGA 中实现 FIR 滤波器的方法,将乘加运算转化为查找表的分布式算法并对高阶 DA 的实现进行优化。设计的电路通过软件进行验证并进行硬件仿真,结果表明电路工作正确可靠,能满足设计要求。     

一种基于范围表示B树的大容量IPv6路由查表算法

IPv6具有巨大的地址空间,未来要面对的将会是海量IPv6路由表,而且128位的IPv6地址比IPv4需要更多的访存数。算法针对IPv6路由查找问题中的这两个难点,提出利用B树高度较低的优良性质,将前缀转化为范围表保存在B树中,并在结点内部利用分段范围比较树算法来减少访存次数和空间耗费。理论分析和实验表明,该算法能够以很好的性能支持IPv6海量路由表的查找。     

基于距离加权Bloom filter的网络路由算法

基于分布式哈希表(DHT)的P2P查找经常受到在底层网络中路由时无必要的路径长度增加的影响.另外,DHT在处理复制方面也有一定的缺陷.文中探讨了解决这些问题的方法.对使用Bloom filters作为资源路由的方法做了简要回顾,并较为详细地阐述了在资源分散的覆盖网络中使用距离加权Bloom filter的网络路由算法.对该算法进行了仿真测试,证明了其有效性.     

高速路由与交换技术现状及发展趋势

多个方向的可扩展特性是新一代互联网的重要特点,这对高性能路由器的性能、规模、功能和服务等能力提出了更高的要求,高速路由与交换技术是承载这种可扩展特性的关键技术。从网络处理器设计、路由查找技术以及高速交换技术三个方面总结了高速路由与交换技术的研究和发展现状,并展望了未来的发展趋势。     

ARIA分组密码差分功耗分析

分析了密码算法加密过程的功耗泄露模型,给出了差分功耗分析的基本原理,针对ARIA分组密码中查找S盒的功耗泄漏进行了差分功耗分析,并进行仿真实验。实验结果表明：ARIA密码中S盒查表操作功耗消耗易遭受差分功耗攻击,对800个随机明文的功耗曲线进行实验分析,可获取ARIA加密前4轮轮密钥,结合密钥扩展算法即可获取128位的主密钥。     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

基于综合性能的C3I系统通信效能

论述了C3I的重要性及其效能,分析了影响通信系统性能的因素,力求在实时综合性能的基础上选择通信路由,论述了传统Petri网和模糊Petri网的一些基本概念和特点及其区别,描述了用模糊Petri网进行系统综合性能分析时的有效算法,提出一种基于综合性能的路由选择算法,最后,通过实例来说明通信路由综合性能评价以及路由选择方法.     

支持QoS的无线Mesh网络机会路由优化算法

针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

需求可拆分的应急物资调度问题的蚁群算法

应急物资调度问题是个典型的需求可拆分的车辆路径问题,区别于传统的车辆路径问题,将每个需求节点只能由一辆车访问的约束去除,允许需求节点由多辆车进行访问。针对应急物资调度问题的特点,建立相应的多目标车辆路径数学规划模型(SDVRP),并根据模型特点设计改进蚁群优化算法。最后,进行相应的算例分析,验证了该模型和算法的有效性。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。