- EI核心期刊
为了解决制定混合云迁移策略过程中对约束进行量化求解,以获得最佳方案的问题,定义和描述了系统混合云迁移决策制定的约束,并进行结构化分类,计算定量约束,使用层次分析法将定性约束转变成可用数值表示的相关重要度,获得最佳迁移策略. 使用网络服务运营支撑系统云化作为用例,制定每个应用的云迁移策略和部署方案,最终获得运营支撑系统的混合云迁移策略.
基于修正的Carreau本构方程,推导出了考虑剪切稀化非牛顿流变特性的雷诺方程,利用新型高压流变仪对PAO650流动曲线进行了测试,得到了聚α-烯烃(PAO)650的流变参数值;通过理论和实验研究了PAO650的弹流润滑(EHL)成膜特性. 研究结果表明,基于剪切稀化弹流的理论研究结果与实测值吻合较好,剪切稀化非牛顿流变效应使PAO650发生严重油膜稀化现象,经典弹流油膜厚度公式中的卷吸速度指数需要调整,滑滚比对PAO650的成膜特性影响不大.
协作干扰策略是实现物理层安全的一种重要方案. 但是由于协作节点的能源有限性以及自私性,干扰服务不能无偿提供,为了使得源节点和协作节点之间取得最优的效益分配,提出了一种基于Stackelberg博弈的能效最优报偿及功率分配方案. 根据所建立的双层博弈模型,证明了系统存在唯一的全局最优能效,并且给出了最优功率分配方案的闭式解. 仿真结果表明,所设计的协作策略在能效方面优于平均功率分配策略,而且所提方案在多节点协作时能取得更优的表现.
针对欠定情况下的快速跳频信号的参数估计问题,在基于自回归滑动平均(ARMA)模型的跳变点检测方法的基础上,提出了一种改进的快速跳频信号参数盲估计算法. 通过跳周期修正ARMA模型预测点和傅里叶变换分别得到准确的跳变时刻和载频估计,从而实现快速跳频信号的参数估计. 实验结果表明,该算法在欠定条件下,当信噪比大于10 dB时,相对现有算法跳变点检测准确率增加了5倍左右,检测准确的概率可以达到90%以上.
为实现Hadoop分布式文件系统的负载均衡,并保证较低的负载迁移代价和数据传输代价,提出了确定环境下多阶段多目标(CMM)决策模型. 该模型以CPU、内存和磁盘剩余负载能力作为决策条件,以负载均衡效果、负载迁移代价和数据传输代价作为决策目标,依据决策节点间的影响关系构建有向无环图,通过多个决策阶段的决策,并计算方案效用确定最优均衡方案. 仿真实验结果表明,基于CMM模型的负载均衡策略能取得较好的负载均衡效果、负载迁移代价和数据传输代价.
为了保证光突发交换(OBS)网络中业务高可靠性的同时,降低突发的端到端的时延,提出了一种基于不规则重复积累(IRA)码的突发编码机制. 对IRA码校验矩阵结构进行了一定的调整,得到一种能对突发进行在线编解码的在线不规则重复累积(OL-IRA)码. 利用OL-IRA码对信息突发进行编码,以便用产生的冗余突发来恢复丢失的信息突发. 仿真结果表明,OL-IRA码在保证恢复丢包能力的同时,也能明显缩短丢包恢复的时延.
针对网络安全态势感知问题,为了提高态势感知和预测过程的速度和精准度,提出一种基于神经网络的网络安全态势感知方法. 首先利用网络安全态势评估的指标体系来表征整个网络的安全状态,然后提出一种基于逆向传播(BP)神经网络的网络安全态势评估方法. 为解决态势要素与评估结果之间的不确定性及模糊性问题,提出一种基于RBF神经网络的网络安全态势预测方法,利用RBF神经网络找出网络态势值的非线性映射关系,采用自适应遗传算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势,在真实网络环境下对提出的方法进行验证,实验结果证明该方法对网络安全态势感知是可行和有效的.
为了消除文本中命名实体的歧义,提出了一种结合实体链接与实体聚类的命名实体消歧算法,结合2种方法,可弥补单独使用其中一种方法的局限. 该算法在背景文本中将待消歧实体指称扩充为全称,使用扩充后的全称在英文维基百科知识库中生成候选实体集合,同时提取多种特征对候选实体集合进行排序,对于知识库中没有对应实体的指称使用聚类消歧. 实验结果表明,该算法在KBP2011评测数据上的F值为0.746,在KBP2012评测数据上的F值为0.670.
针对干扰邻居数(INX)路由度量不能正确反映网络负载分布信息这一关键问题,在INX的基础上提出无线Mesh网络干扰与区域负载感知(IRLA)路由度量. IRLA通过平均竞争度描述干扰链路对同一信道的竞争程度和干扰链路负载的离散程度来衡量网络负载分布状况,使网络在路径选择时避开重负载区域,有效地实现了网络负载均衡. 理论分析和NS-2仿真结果表明,所提路由度量能显著提高网络吞吐量,降低网络端到端时延和丢包率,在高负载网络环境下,仍具有提升网络性能的优势.
提出了一种新型8天线双码本设计方法,有效提高了TD-LTE-Advanced系统频谱效率. 该方法根据层映射的层数对码本分组,层数为1、2及5~8时,利用R8协议中4天线码本的满秩矩阵生成码本;层数为3、4时,将离散傅里叶变换矩阵与循环延迟分集技术相结合构造新码本. 与R10协议中给出的8天线双码本相比,在反馈开销相同的情况下,新码本码字间距更大. 仿真结果表明,在8发2收层数为2的条件下,新码本增益提高2 dB以上;当信噪比为5 dB时,新码本比现有码本的频谱效率高15%以上.
防冲突技术是无线射频识别(RFID)系统中的关键技术. 针对二进制搜索防冲突算法读取海量数据标签效率低的问题,通过分析标签数量为海量数据的特征以及标签编码的规律性,基于管理系统中海量数据标签的编码规律和现有二进制搜索算法思想,提出了适合于读取海量数据RFID标签的扁平N叉树搜索防冲突算法. 测试结果表明,该算法在标签总数大于一定数值时,其读取标签效率优于二进制搜索算法.
基于人脑多种思维系统协同工作原理提出了语用协同模型. 该模型利用语用信息描述系统运动状态,实现了拟形象思维系统和拟逻辑思维系统协同工作,具有较好的模式分类和容错能力. 同时,利用序列背景建模任务检验了语用协同模型. 经实验验证,基于语用协同模型的背景建模方法能建立有效的背景描述,对典型干扰具有鲁棒性,获得了良好的背景建模效果.
针对在自然光照条件下拍摄的图像遭到篡改的情况,提出了一种新的篡改检测方法. 光照射到物体上在物体表面会发生漫反射现象,同时会在投影平面上产生阴影,一旦图像遭到篡改很难保持这些自然特征的一致性. 因此,根据物体表面估计出的光照方向与投射阴影得到的光源区域的一致性,不仅可以检测有多个物体的篡改图像,还可以检测出只有1个物体的图像是否被篡改.
针对因特网流量分类面临的流量类别标记瓶颈和类别样本数分布不平衡,提出基于Bootstrapping的流量分类方法,使用少量有标记样本训练初始分类器,迭代利用无标记样本扩展样本集并更新分类器. 在构建扩展样本集过程中,将无标记样本在某后验概率分布下的正确分类行为视为一个概率事件,建立新的置信度计算方法,以减少扩展样本集中的噪声样本;基于概率近似正确学习理论建立启发式规则,注重选择小类样本加入扩展样本集,缓解类别样本数分布的不平衡. 实验结果表明,与初始分类器相比,基于Bootstrapping的流量分类器总体分类准确率可提高9.46%;与现有半监督学习方法相比,小类分类准确率提高2.22%.
针对带宽预留型业务提出了一种业务持续时间感知的绿色疏导算法,通过计算不同疏导策略的传输能耗,为业务选择最小能耗疏导策略;为进一步减小网络传输能耗,设计一种灵活触发光路合并操作的机制,该机制能根据光网络中不同光路的拆除时刻在业务传输前确定光路的合并时刻,减少了路由器端口和光收发器数目的使用,增加了光路带宽利用率. 仿真结果表明,提出的时间感知绿色疏导算法能有效降低网络传输能耗.
随着存储系统规模的扩大,如何提高存储系统可靠性成为一个必须解决的问题. 目前的双容错独立冗余磁盘阵列(RAID)码已经无法满足存储系统可靠性要求. 在双容错行对角奇偶校验(RDP)码的基础上,提出了一种编码冗余率和纠错能力达到编码最优的新的扩展RDP-RAID码,可以允许任意3磁盘同时故障,并给出了一种基于二元矩阵变换的简单和直观的译码算法. 与STAT码和EEOD码相比,扩展RDP-RAID码的编译码复杂度、更新复杂度、存储效率的综合性能可达到最优,存储可靠性高.
为提高符号网络的连边符号预测准确率,深入分析了影响连边符号的各项基本机理,拓展了"结构平衡理论"和"地位理论",同时将网页网络中的"PageTrust"度量引入符号网络用以刻画符号网络中节点的重要性. 在融合从不同角度反映连边符号形成机制理论的基础上,抽取出一组最能反映连边正负的网络特征,并将这类网络特征用于2类机器学习模型的训练与测试. 2个真实网络数据集上的实验结果表明,训练所得模型具有较已有模型更高的预测准确率和更好的通用性.
为了解决云计算模式下数据与计算迁移造成的用户与云之间的互可信问题,从硬件平台、用户身份和用户行为多个维度,研究并设计了IaaS云虚拟机(eID)可信验证系统. 硬件平台采用可信第三方架构,采用全国唯一的公民网络电子身份eID标识用户身份,建立诚信记录,评估用户行为. 通过用户身份可信性验证、虚拟机可信性验证等4个阶段,有效解决了用户与云之间的互可信问题. 实验结果表明,该系统可抵御常见攻击方式,安全性高,且其计算时间复杂度在可接受范围内.
当多播业务扇出数较小时,现有的多播信元入队策略均衡能力差,造成多播队列数目增加却不能使调度算法从中获利的现象,为此提出了一种加权取模的多播信元入队算法,对扇出位的加权和进行取模运算. 以此作为多播信元入队的依据,可更好地均衡小扇出数的多播信元. 仿真结果表明,小扇出多播业务下,调度算法采用加权取模入队策略时的吞吐率要高于采用传统入队策略时的吞吐率.
针对IEEE 802.11系列标准中分布式协调功能(DCF)的缺点,提出了一种简单有效的改进DCF算法. 其主要的改进集中在2方面:在经典DCF的基础上,将第0级退避的退避窗口值加倍;使用选择概率p将第0级退避窗口分割成2部分. 为了精确地反映改进后协议的性能,建立了二维马尔可夫模型,并将其与经典DCF比较. 数值仿真结果表明,改进后的DCF协议在终端节点密度较大时,其吞吐量和时延等性能参数要比经典的DCF优越.
针对信息物理融合系统(CPS)的时间关键性和节点二级存储的必要性,在深入研究闪存文件系统和传感节点存储系统的基础上,提出一种级联日志策略和虚拟扇区映射技术相结合的方法来保证数据操作的可预测性,并优化文件架构和数据操作来提高文件系统效率. 仿真测试表明,系统的顺序输入/输出(I/O)性能与随机I/O性能稳定,且代码映像较小,便于部署在存储资源有限的节点系统上.
为了解决传统最小均方(LMS)自适应波束形成算法在低信噪比环境下收敛速度较慢的问题,提出了一种快速收敛的小波域自适应波束形成算法. 该算法利用小波变换软阈值法消除信号中的加性高斯白噪声,并在此基础上将牛顿法应用于LMS算法中,提高了小波域LMS算法的收敛速度. 仿真结果表明,相比传统LMS算法,在低信噪比环境下,该算法收敛速度加快,稳态误差减小,波束形成精确度有较大的提高;同时相对于已有的小波域LMS算法,该算法的收敛速度和精度也有所提高.
针对卫星天线指向不精确时信息传输的同步性能,在OPNET仿真平台上基于对地静止轨道无线接口(GMR-1)标准建立卫星移动通信模型,研究天线指向不精确时的卫星移动通信系统同步性能. 其核心思想是通过移动式地面站和信关站之间的互动来完成影响的仿真,即建立天线指向不精确时的频率与定时同步数学模型,分析频率和定时同步性能的统计特性,得出天线指向不精确时对同步性能带来的定量影响,并进行仿真. 理论分析和仿真结果表明,与指向精准的卫星天线相比,天线指向不精确时对卫星系统的定时同步影响较小,而频率同步的性能与用户位置有关,受频率同步影响的误码率性能下降约为10-1~10-2数量级.
提出基于最小代价的虚拟网络重配置(VNR)方法. 定义重配置改善度参数判断VNR机制的效果,以基于最小代价为约束条件选择目标物理节点,将虚拟节点迁移到目标物理节点上,再将虚拟链路映射到应用最短路径方法计算的物理路径,实现虚VNR机制. 这种方法可以有效解决"跷跷板"现象(VNR将虚拟节点从物理资源瓶颈节点迁移到目标物理节点,造成目标物理节点成为新的瓶颈节点的现象)造成的VNR开销增大等问题. 仿真结果证明了该方法的可行性.