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在基于OpenFlow的软件定义网络中,控制器需要对全局网络状态保持全面并且实时的掌握,怎样快速地获取当前网络的拓扑状态成为了重要前提。而SDN的拓扑发现协议OFDP虽然已经将控制权交给了控制器,但是仍采用洪泛式的拓扑发现消息发送机制来进行拓扑发现,没有达到全局最优,增加了不必要的开销。因此,提出一种基于OFDP的改进机制,在控制器中添加新的拓扑发现功能模块,通过减少重复端口发现的方式,来减少网络中的拓扑发现消息的数量。仿真实验结果表明,改进机制在加快了网络拓扑的生成的同时,减轻了控制器的负载。 相似文献
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一种能量均衡的战场无线传感器网络路由协议算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对战场无线传感器网络中节点能量消耗不均衡以及节点剩余能量问题,提出了一种基于能量均衡的战场无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法,该算法主要是对传感器网络中的簇群内节点的剩余能量,以及其传输数据的链路长度这两个方面的权重问题进行了改进,使传感器网络的能量消耗趋于平衡,通过MATLAB平台对改进后的EBLRP协议与LEACH协议进行了模拟仿真,结果表明,新的路由协议能够使网络的生命周期延长13%左右,并且使节点的能量消耗情况有所缓解。 相似文献
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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。 相似文献
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测试数据集的质量对入侵检测系统的性能起着至关重要的作用,在保证质量的前提下对入侵检测数据集优化降维,是提高入侵检测系统高效准确运转的重要措施.使用K近邻、决策树、随机森林和Softmax分类算法,对CSE-CIC-IDS2018入侵检测数据集进行特征维数探究,按照特征重要性评分对分类器进行特征递减式训练,分析机器学习分类器对该数据集的特征维数依赖关系.结果表明,数据集的特征数量由83个减少至最低7~9个时,分类器仍可以保持较高的分类性能,且检测时间显著减少,计算效率更高. 相似文献
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