SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法

为保证SpaceFibre星载数据网络大量实时数据流的超高速确定性传输,提出一种包含两个子算法的SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法。形式化描述网络服务质量机制,给出调度矩阵相关定义;创建网络服务质量排队模型,定量分析时隙资源分配对网络时延性能的影响;考虑网络兼容性和算法鲁棒性,给出改进二进制序列调度子算法;采用提高初始种群进化程度和增加遗传算子等方法,给出改进混合单亲遗传调度子算法;利用Opnet网络仿真平台建立网络服务质量仿真模型,对比不同算法下网络时延性能。仿真结果表明,该时隙资源分配算法与其他算法相比,网络平均延时降低,网络性能得到显著改善,对构建低延时SpaceFibre网络具有参考意义。     

节点缓存受限场景下车载自组织网络拥堵特性研究

车载自组织网络作为一种新型的移动自组织网络,是智能交通系统的关键组成部分。近年来,社会各界对车载自组织网络的拥堵性进行了广泛研究,但却忽略了车载自组织网络中移动节点缓存空间有限的现实问题。因此,针对节点缓存受限场景下车载自组织网络的拥堵性问题进行了研究,通过设计来优化网络中数据包的传递过程。仿真实验的结果表明,提出的多跳路由策略可以有效降低网络通信过程的时延和丢包率;节点缓存在一定范围内增加可以提高网络的通信能力;节点通信半径或数据包传递能力的增加可使网络处理数据包的数量提高1.1倍。所建立的研究方法和得到的研究结论可为设计和优化车载自组织网络提供科学依据。研究表明,车载自组织网络的拥堵性研究还存在许多关键技术未突破,节点缓存受限场景下的多跳路由策略优化了网络中数据包传递过程,提高了网络通信效率和可靠性。     

缓存需求驱动的无人机轨迹优化

在移动边缘计算网络中,无人机搭载缓存服务器可视为移动的边缘节点,它可以按照一定的顺序接近每个地面终端。根据需要缓存数据量的大小,结合无人机能源受限的特点,提出了缓存需求驱动的无人机轨迹优化方案。该方案的目标是用最短的时间满足某一区域内所有地面节点的通信需求。首先,假设无人机与地面网络节点的通信顺序已知;然后,在此基础上根据地面节点的数据传输量,即无人机需缓存的内容长度,设计了一种基于半监督学习的无人机轨迹优化策略。具体而言,根据无人机的计算系统中是否存储最佳飞行轨迹或者贪心指数的大小,可将算法细分为启发式和半监督模型两大类,依实际情况进行选择。仿真表明,方案提出的轨迹长度相比对比方案优化了22.1%~33.5%,可以有效缩短无人机飞行距离和减少飞行时间,从而可更有效地为地面网络节点提供边缘计算服务。     

WSNs中基于鸡群优化算法选择簇头的簇路由

能量是无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的重要资源.有效地利用节点能量可延长网络寿命.簇技术是提高资源分配、缓解网络能耗的有效策略.提出基于鸡群优化算法选择簇头的簇路由(Chicken Swarm Optimization-based Cluster Head Selecting Clustering Routing,CSO-CHS).CSO-CHS路由先从能量角度构建目标函数,再利用鸡群优化算法产生最优鸡群,进而形成最优的簇.通过最优的簇,平衡节点间能耗,进而实现延长网络寿命的目的 .仿真结果表明,相比于同类算法,CSO-CHS路由缓解了节点能耗速度,延长了网络寿命.     

卫星中断容忍网络路由算法研究

针对卫星网络易中断、长时延等问题,提出一种适合卫星DTN网络的路由算法——SDTNR算法。该算法在节点缓存中设置了3个存放不同服务等级报文的队列,队列根据报文响应比排序,响应比小的报文优先发送。SDTNR算法根据卫星运行规律,建立节点选择表并实时更新该表,根据表中信息选择满足条件的节点作为下一跳节点,以此保证通信的可靠性。仿真结果表明,SDTNR与EPR、PR、FC 3种算法相比,SDTNR更好地提高了报文的投递率、降低了网络开销和平均时延。     

基于粒子群算法的雷达网干扰资源分配技术研究

对雷达网干扰资源的优化分配,是一个重要而又难以解决的课题.在对粒子群算法进行基本描述的基础上,将该算法应用于雷达网干扰资源分配,来解决雷达网干扰资源优化分配的问题.最后,对算法在雷达网干扰资源分配上的技术实现进行了计算机仿真.仿真结果表明:粒子群算法能很好地解决雷达网干扰资源优化分配问题,具有较好的资源分配效益.     

基于排队论的JTIDS网络接入算法

研究了JTIDS网络时分多址技术及4种接人模式的算法,并基于通信网络排队论对揍人算法延时进行了理论推导,提出了一种简单且高效的时隙重分配接入算法RPD-TDMA,对推导的延时性能公式进行了性能仿真,验证了推导的正确性,并且得出了4种接人算法的关键影响因素、性能特点以及适用战术环境等一系列结论.     

SpaceFibre星载数据网络低延时确定性调度算法

针对超高速SpaceFibre星载网络中多源数据传输的确定性和实时性应用需求,提出一种分类细粒度低延时确定性调度算法。该算法基于差异化调度策略的思想,将数据流划分为三类。为实现网络资源的细粒度分配,引入扩展时隙。该算法采用无冲突均匀调度方法,降低了数据包的平均排队延时。为适应有效载荷组网的航天应用场景,该算法兼顾网络拓扑结构生成调度方案。为验证算法有效性,在OPNET仿真平台下利用自定义建模技术搭建网络仿真模型。仿真结果表明:相比优先权调度和无冲突连续调度机制,该算法实现了时间敏感数据流的确定性传输;随着时隙数目的增加,网络的延时性能和抗抖动性能显著提升,吞吐量性能得到保证;该算法具有一定的航天工程实用价值。     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。     

空面攻防对抗指挥控制系统的节点网络复杂度

分析了网络中心战环境下空面攻防对抗作战系统的结构组成,给出了指挥控制系统的节点网络图构建方法与指挥控制系统节点网络复杂度的计算方法,研究了节点网络复杂性与节点间的协作性对指挥控制系统延时的影响,研究了考虑指挥控制系统延时情况下的作战效能,并进行了相应的仿真计算与分析.结果表明在网络中心战环境下,空面攻防对抗作战指挥控制系统网络节点的复杂性与节点间的协作性对系统延时和作战效能具有较大的影响.研究结果可以为空面攻防对抗作战系统的作战节点配置提供理论决策依据.     

信息中心网络缓存节点位置选择算法

信息中心网络（Information-Centric Networking, ICN）“泛在缓存”的特性，引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题，分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发，以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型，并将二者结合为帕累托模型；基于帕累托求解方法中数学规划法的思想，详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明：在流量性价比方面，所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制；在网络费用开销方面，所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中，而在所有内容都流行的情况下，ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。     

一种适用于缓存受限的机会网络路由改进算法

许多机会网络路由机制在节点缓存有限的情况下并不能得到足够可靠的性能保证,这是由于节点缓存不足导致大量消息不得不丢弃。此外,多数的路由机制中消息的复制及传递带有一定的盲目性,而使网络中无效消息大量扩散,对路由机制性能产生较大的影响。针对这一问题,文章提出了一种基于节点出现概率的路由改进算法(MROP),利用节点运动的历史经验知识估计消息到达目的节点所需平均跳数,并以此作为该消息跳数寿命。MROP算法是一种可叠加在多种路由机制之上的独立于原有路由算法的路由性能增强方法通过ONE仿真实验结果表明,MROP算法可以在牺牲一定传输时延的情况下,大幅提高消息投递率、减小网络负载和节约节点缓存消耗,得到较优的路由性能。     

SpaceWire时延抖动的仿真

SpaceWire总线是欧洲空间局为航天应用而设计的一种高速、点对点、全双工的总线网络[1]。时延抖动是表征网络传输性能的关键参数,它度量了端到端的最大传输时延和最小传输时延的差。通过建模仿真,对于某特定应用场景下的SpaceWire总线的时延抖动进行了定量分析和研究。利用Opnet建立仿真模型,通过仿真得出最大传输时延和最小传输时延,从而统计出时延抖动。并且对时延抖动进行定性定量的分析,获得对时延抖动有影响的关键参数。跟据分析结论,提出了改善时延抖动的建议和方法。本文的研究成果对于构建低时延抖动的SpaceWire总线网络提供参考。     

一种MAC层延时均衡算法

以GAF协议下簇头构成的骨干网络为基本架构,对树状热区造成的数据延时不公平、数据包丢失等问题进行了研究,提出了一种基于DMAC协议的MAC层轮值休眠算法ST-MAC。采用Matlab软件进行仿真实验,结果表明该算法均衡了网络树不同深度节点的数据延时,同时降低了丢包率和网络能耗。     

防空监视网络传感器资源分配的最优化

针对防空监视网络的传感器管理问题,讨论了传感器资源分配的最优化方法。提出了把传感器资源分配问题映射为多代理系统分布约束最优化问题的解决策略,设计了基于约束代价下界搜索的异步分枝定界最优化算法,实现了传感器资源分配问题最优解的异步并行搜索,给出的仿真实例说明了传感器资源分配最优化方法的有效性。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

相控阵雷达协同探测任务调度研究北大核心

针对相控阵雷达协同探测资源调度问题,提出了一种协同探测任务调度算法。首先介绍了相控阵雷达协同探测相关内容;接着给出了协同探测调度模型。针对多节点协同探测,提出一种优化模型,权衡时间偏移量和时间利用率2个因素,在不显著增大时间偏移量的前提下,提高时间利用率,提升探测性能。最后通过仿真验证了算法的有效性。     

级联失效下非对称依赖网络鲁棒性研究

研究级联失效下网络化信息物理系统的鲁棒性具有重要的现实意义。针对具有单向依赖关系的信息物理系统构建双层非对称依赖网络模型,综合依赖失效和过载失效设计级联失效模型,提出一种更贴近实际的非对称攻击方式,并给出一种资源限制下的节点容量分配方式。针对无标度子网构成的非对称依赖网络进行了仿真实验,结果表明:网络鲁棒性与子网络平均度、度指数、节点容量等呈正相关关系;同配依赖网络以及按度值分配节点容量的网络具有更高的鲁棒性;非对称依赖网络面对蓄意攻击时具有脆弱性;以同等力度单独攻击被依赖子网时,网络受到的损伤更大。构建的模型及发现的规律对于研究网络鲁棒性、优化网络设计具有一定的参考价值。     

基于遗传算法的无线通信节点部署优化策略

根据无线通信节点部署过程中网络受到区域环境影响和电波传播损耗等实际问题,建立了考虑区域影响的信号衰减模型和无线通信网络覆盖模型,提出了一种综合考虑网络覆盖和通信干扰的优化部署策略。该策略采用了加速遗传算法,大大降低了计算量。基于该优化策略,通过仿真实验得到了特定区域的最优通信节点数和节点部署位置图。     

一种基于最小生成树的无线多跳网络信道分配算法

为提高无线多跳网络的吞吐量和传输可靠性,提出一种信道分配算法。该算法优先考虑最小生成树上的可用信道,为每个节点分配信道资源;然后考虑利用生成树外其他可用链路,为节点提供信道资源,以提高吞吐量。算法通过考虑每个用户的通信需求,可以充分利用空闲信道资源。仿真结果显示,相比于不考虑最小生成树外链路时,有效地提高了网络整体吞吐量。