基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略

在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。     

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。     

基于可靠性的卫星服务功能链保护方法

在基于SDN架构的混合卫星网络上讨论了服务功能链(Service Function Chain, SFC)的可靠性部署问题,首先对SFC可靠性保护的问题进行描述,建立了底层网络与SFC请求模型,然后建立了网络服务功能的可靠性需求模型与低轨卫星链路的可靠性需求模型,明确了优化目标与约束条件。接着提出基于可靠性的卫星服务功能链保护方法,包括基于深度强化学习的可靠性保护算法和基于低轨卫星节点与链路可靠性备份算法。实验表明,提出的基于可靠性的卫星服务功能链保护方法能在SDN架构的混合卫星网络上提高SFC请求接受率,减少平均时延,在不同的SFC可靠性需求的条件下也保持较高的请求接受率。     

基于SDN与传统路由相结合的网络架构设计

针对灾区、战场等复杂环境对通信网络性能的高需求,以及传统的冗余繁杂的紧耦合网络架构发展滞后等问题,提出了一种基于SDN架构与传统路由协议相结合的新型网络架构。该架构的设计思想是先由传统路由完成网络初始联通状态的建立,在此基础上再利用SDN架构技术实现对应用业务和通信网络资源的分析感知、计算、评估等。分别对SDN控制器、南北向接口和传统路由协议进行设计。试验结果表明了该方案的优越性,具有重要的应用和参考价值。     

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。     

一种基于吞吐量变化的OpenFlow网络自适应测量算法

以OpenFlow为代表的软件定义网络(SDN)通过将控制平面和数据平面分离来简化网络任务管理。OpenFlow周期性通过控制器对交换机转发的流量进行信息统计,依据统计信息可以进行网络测量。由于周期性的测量在网络流量突发时会导致测量的准确性降低,在网络状态平稳时控制器与交换机间的资源浪费。针对以上问题,提出一种基于吞吐量变化的自适应的网络测量算法。该算法通过计算吞吐量的变化率,动态地调整测量周期,保证了网络波动时测量的准确性,并在网络平稳时降低了控制器的开销。最后通过仿真实验与周期性的测量进行比较,实验结果表明自适应测量算法在网络波动时能够及时的发现网络变化,同时该方法的测量开销比周期性测量开销大大减少。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制

针对航空自组网在高负载下的服务质量及时延问题,提出一种动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制。以多信道检测统计为平台,结合优先级机制,通过在高负载网络中适当遏制低优先级业务,并且进行网络流量优化,保证高优先级业务的低时延发送;同时利用流量预测模型估计网络流量,通过粒子群优化算法进行优化,寻找合适的优先级门限值,确保高优先级业务接入率。通过计算机仿真可知,所设计的动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制,可在大负载网络中动态控制信道的接入,保持良好的网络吞吐量,其高优先级业务接入率达到99%以上,能有效解决航空数据链网络高业务量导致的服务质量及时延问题。     

分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

适应低时延业务需求的分布式可穿戴单兵作战信息系统

针对云计算应用在单兵作战系统场景下业务处理时延高、服务质量无法保障的问题,提出一种基于可穿戴计算的分布式单兵作战信息系统。利用士兵身上的可穿戴智能设备构建本地计算层,在作战地点就近处理计算数据,提供给士兵本地的信息处理与融合能力,并采用广义扩散负载均衡算法平衡各设备负载,降低业务处理时延;同时利用分布式计算的容错能力增强系统的可靠性。仿真结果表明,基于可穿戴设备的分布式本地网络架构能有效地降低作战任务的处理时延,同时增强系统的可靠性。     

基于多蚁群的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络的快速发展,对于其路由协议有了更高的要求,关键是在节省能耗的情况下提高数据传输效率.提出了一种基于多蚁群无线传感器网络路由算法,采用多种群并行搜索,并在种群中采用基于目标函数值得启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径,利用蚁群的分布式特点,通过有限寿命蚂蚁的协作在源节点与目的节点之间的运动获取主路径和备选路径,然后根据节点信息适时更新路由表.仿真结果显示MACRA降低了能耗,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。     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

面向多星观测调度的分层迭代算法

提出一种基于分治策略的多星观测分层调度框架,在该框架下,用蚁群优化算法把任务分配至各轨道圈次上,并利用自适应模拟退火算法求解各轨道圈次的调度问题。根据各轨道圈次调度结果的反馈情况,再调整任务分配方案,重复上述过程直到达到算法终止条件。为了提高算法的性能,在设计蚁群算法的启发式信息模型时,应充分考虑卫星调度问题的领域知识;在模拟退火算法中设计两个邻域结构,采用动态选择策略在优化过程中确定最佳邻域搜索结构。仿真实验表明,该方法有效地降低了问题求解的复杂度,尤其在求解大规模多星观测调度问题时表现出优异的性能。     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性     

基于品质度量的移动Ad Hoc网络分层密钥管理优化技术

提出了一个分布式的基于品质度量的分层密钥优化管理机制。该机制通过动态选择高品质的节点作为PKG来增强移动Ad Hoc网络的安全性,并将网络生存时间最大化。节点的选择可以归结为随机(restless bandit)问题,并且将密钥更新过程分为在线和离线两个部分,从而降低了计算复杂性。仿真结果表明,该机制可增强网络的安全性和将网络生存时间最大化,非常适合移动自组网的应用要求。     

基于流量均衡和跨层技术的星群路由算法

针对分布式星群网络业务通信QoS不高的问题,提出了一种基于流量均衡和跨层技术的分布式星群网络路由算法(TACA)。该算法首先通过跨层技术将物理层、MAC层的相关信息搜集起来,作为判断链路负载状况的依据;然后对不同类型的业务进行分类,根据链路负载状况和业务QoS级别选择不同的路由层次,从而均衡流量以提高QoS。仿真表明,该路由算法在一定程度上降低了星群的呼叫阻塞率和切换阻塞率,平衡了网络的负载,提高了网络吞吐量。     

6LoWPAN网络中基于非协作博弈算法的能效拥塞策略

拥塞问题导致6LoWPAN网络的数据包丢失,降低了网络吞吐量,并增加了额外能耗.为此,提出基于非协作博弈算法的能效拥塞(Non-cooperative Gaming for Energy-efficient Congestion Control,NGECC)策略.NGECC策略利用信道占用情况和缓存区的使用状况,优化叶节点的数据传输速率,进而避免父节点端的数据传输拥塞,从而降低数据包的丢失率.仿真结果表明,提出的NGECC策略提升了数据包传递率、吞吐量,并降低了能耗和数据传输时延.     

基于多智能体强化学习的无人机集群对抗方法研究

针对复杂动态不确定环境下的无人机集群对抗问题,基于多智能体强化学习开展了对抗决策方法的研究。首先,基于MaCA环境构建了无人机集群对抗模型;其次,引入集中训练网络的混合架构模式,改进了传统DDPG算法,设计了面向无人机集群对抗的MADDPG算法,分别采用基于规则的对抗策略和基于DQN的对抗策略对算法进行了训练,提升了对抗算法的鲁棒性、适应性和泛化性;最后,通过搭建对抗仿真环境,验证了所设计方法的有效性和可靠性。     

混沌蝙蝠算法UAV网络控制系统故障诊断策略

针对总线条件下具有双通道多包传输的短时变时延无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)发动机控制系统,提出一种基于改进蝙蝠优化算法(Bat Algorithm,BA)的发动机故障检测算法,快速变化的延迟被认为是系统不确定性的一种。残差信号的传递函数与噪声和故障信号的传递函数之比用作目标函数。通过改进的Bat算法对其进行优化,以获得最佳的观察增益矩阵,使得该故障观测器系统不仅能够抑制噪声,而且对提升对故障敏感程度。最后将该方法在网络控制系统半物理平台上进行仿真,仿真结果说明所提出的方法能够同时抑制噪声信号和放大故障信号,从而提高了故障诊断的正确率,降低了虚警率。