基于网络监测技术的电信级IP宽带网络研究与实践

随着数据业务的飞速发展,如何保证宽带IP网络高可靠、高性能、可运营和可管理变得至关重要。针对电信级IP宽带网业务与运维需要,在详细分析IP协议特点的基础上,剖析电信级IP网络提供服务质量保障业务与网络运维面临挑战。为了满足电信级IP网络规划设计、运维管理、提供增值业务的需求,提出网络监测指标体系。结合当前的网络监测技术,提出了基于分布式网络监测分析技术的电信级IP宽带网络的构建方案。该方案已经得到湖南电信实验局验证。     

基于忆阻器的存储与计算融合理论与实现

存储与计算融合是发展下一代高性能并行计算架构的颠覆性思路。基于忆阻器的非易失性逻辑运算是实现存储与计算融合的有效途径,近些年受到学术界和工业界的广泛关注。从通过忆阻器实现逻辑运算的非易失性、逻辑完备性和计算复杂度角度出发,综述了忆阻器存储与计算融合理论及实现技术的研究进展,重点介绍了基本布尔逻辑实现原理、复杂逻辑门构建技术以及存储与计算融合架构,并展望了亟待攻克的关键问题和未来发展方向。研究表明,我国应抓住忆阻器信息器件和计算架构难得的发展机遇,推动忆阻器存储与计算技术在军民领域的成熟与实用化。     

高性能互连网络中端口阻塞故障预测方法

随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。     

第4讲 认知无线电中基于频谱数据库的共存技术研究

动态频谱接入技术能够有效缓解日益突出的频谱资源紧缺问题,然而随着认知无线电技术的发展,多个次级网络接入授权频段面临的共存问题也变得更加严峻。近年来的研究表明,传统的频谱感知结果可靠性不足,无法充分保证异构网络间的共存。基于地理频谱数据库的共存技术,能够为网络提供可用频谱信息以及共存信息,从而使得异构网络的共存成为可能。文章首先阐述了地理频谱数据库的发展趋势和技术挑战,接着分析了异构网络共存面临的挑战和研究现状,然后提出了一个基于地理频谱数据库接入授权频谱的系统架构,最后介绍了异构网络共存的关键技术和主要的共存机制,进一步地,为指导共存机制和算法的设计将共存问题公式化地描述成具有一般性的优化问题。     

基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

基于秩K准则的网络雷达对抗系统融合发现概率计算模型

基于网络雷达对抗系统的有源探测与无源侦察双重功能,结合目标反射回波与目标雷达直达波信号特点,构建了单站接收信号的基本模型。然后,基于似然比检验准则构建单站发现概率的计算模型,给出了系统决策融合模型融合中心采用的秩K规则判决流程。同时,基于秩K准则构建了系统融合发现概率与融合虚警概率的计算模型,最后对系统融合发现概率计算进行了示例分析。分析结果验证了基于秩K准则的系统融合发现概率计算模型的有效性。     

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。     

用户意图的网络边缘主动计算方法

互联网端到端的设计原则没有区分端系统和网络间接口,使得用户分组处理期望无法告知网络,降低了网络效能。首次提出用户转发意图概念,端系统凭此向网络通告其意图,并借助网络边缘计算能力得以执行,实现用户意图在网络节点转发决策中的主动使能,构成新型主动表意网络i-ECAN。主动表意网络可以在视频直播加速、物联网数据融合、端系统安全认证等场景中得到应用。基于CORE模拟器构建网络演示环境,对无线网络切换和基于主动表意网络的无线网络切换的延迟进行比较,证明了主动表意网络机制的合理性和可行性。主动表意网络扩展了新的端系统和网络之间的接口,为人-网协同提供了基础。     

大型船舶流行病传播控制过程多智能体模型

基于复杂网络和传播动力学相关原理,构建了符合大型船舶人员交互特征的社交网络,定义了传播网络层级结构,分析了交互网络拓扑生成的5项规则,给出了大型船舶流行病传播社交网络构成方法。基于多智能体技术,研究了交互网络节点成员属性和流行病传播特点,给出了智能体成员状态空间的基本构成形式,融合防护治疗、管控隔离、信息交互等因素的物理特征,构建了智能体状态迁移和行为交互过程算法,并分析论证了衰减函数的结构及区间特性。对比距离恒定模型和随机游走模型,分别对典型大型船舶流行病传播过程分4种工况12种状态进行了仿真计算,结果表明:随机游走模型更适合信息量丰富条件下的大型船舶流行病早期传播过程模拟仿真和疫情防控策略分析。     

21世纪作战系统工程--"网络中心战"

当前 ,在世界范围内 ,网络技术迅猛地向前发展 ,在这种背景之下 ,一种全新的作战样式“网络中心战”正在形成 !本文即是对于其背景、内涵、关键、未来发展与面临挑战进行概要的阐述。     

基于新型非易失内存的远程零拷贝文件系统

为提升物联网与边缘计算应用中前端节点间的数据访问效率,提出了一种新型远程零拷贝文件系统。该文件系统无须借助特殊硬件,可直接基于通用网卡设备实现零拷贝的数据传输框架;充分利用新型非易失内存的随机访问特性,尽可能减少数据缓存和拷贝,提高数据访问的吞吐量。建立缓冲区池,精简并融合传统网络栈和存储栈,从而缩短文件访问路径,减少软件冗余,降低数据访问延迟。最终提供高带宽、低延迟的远程数据访问性能。测试结果表明,远程零拷贝文件系统比传统网络文件系统减少了42.26%～99.19%的读写延迟,细粒度访问下的吞吐量最高可提升1297倍,显著降低了处理器开销和缓存失效次数。     

基于仿真和熵权的VOIP业务网络性能评价权重确定方法

针对目前网络性能评价中多元指标之间权重难以确定的问题,将信息熵理论应用于网络性能评价中.提出采用熵权方法确定指标权重,进而对网络性能进行评价的方法.为了获取反映不同网络状态的性能数据,采用网络仿真方法获得计算熵权所需的样本.实例表明,信息熵能够客观地反映各指标贡献信息量的大小,基于信息熵的熵权能够客观反映各指标的相对重要程度.     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数，需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣，虽然精度很高但需要大量的计算资源，无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测，以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明，该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量，为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

具有节点失效的网络可靠度的信息交互算法

提出了一种用于计算具有节点失效的网络可靠度的新计算方法。该算法依据不交化代数及协同计算的思想,采用节点信息义互的方法直接获得网络的不交化最小路集。算法简便易行,具有分布计算的特点,为大型网络系统的可靠性度计算提供了一种新的途径。     

基于图像编码技术的网络信息传输安全性研究

在研究图像编解码理论和计算图像相似性参数的基础上,提出了基于图像编码技术的网络信息安全传输方法,通过在网络上传输经过编码的参照图像和相似性参数约定,达到图像通信保密的目的,保障了需要传输的图像在网络上的安全性.     

软件定义的航天器测试网络技术

航天器测试网络是航天器自动化测试运行、测试数据监测分析等测试业务运行的信息通道,它的性能将极大影响航天器试验测试效率与试验数据的应用效能。针对传统航天器测试网络存在的物理独立部署、人工迁移、存在数据孤岛以及无法高效交换共享的不足,本文参考借鉴软件定义网络技术,设计了基于虚拟局域网及软件定义网络技术的软件定义航天器测试网络。该测试网络技术具备良好的软件重构、区域隔离、测试信息汇聚共享性能,能够通过软件重构,自动化迁移部署航天器测试网络;通过网络区域逻辑隔离,确保各航天器测试指令运行区域受控、安全;通过全局测试数据汇聚实现多航天器测试数据的交换共享,从而有效解决了航天器测试网络快速部署、测试指令安全运行与测试数据交换共享的问题,有力推动了装备试验数据工程的建设工作。     

高性能RTI自适应通信机制研究

为了提高HLA仿真系统在高性能计算平台上的运行性能,针对高性能计算平台的高性能层次式通信环境,提出了一种共享内存/IB/以太网自适应RTI通信机制-SACM机制,该机制能够根据通信双方所在节点的网络拓扑信息,自适应建立延迟最小的通信连接,实现共享内存、IB等高速互连及以太网互连的自适应选择.同时在该通信机制中,针对节点内高速共享内存通信需求,提出了一种面向多盟员互连的共享内存通信算法,有效提高了节点内盟员通信效率.对象属性值更新延迟测试结果表明,该通信机制可以有效提高RTI在高性能计算平台的通信性能.     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

校准方法和存内训练相结合的忆阻器神经形态计算方法

基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的准确率,并利用原位训练方法降低训练误差。为了验证所提方法的性能,采用多层感知器架构进行仿真。从仿真结果来看,神经网络的精度有明显的提高(近40%)。实验结果表明,与单纯的校准方法相比,采用所提方法训练的网络精度提高了约30%,与其他主流的方法相比,所提方法训练的网络精度提高了0.29%。