基于改进DES算法的网络链路安全通信方法

现有的安全通信方法受限于60000 kB数据量,存在摘要对等数目不稳定的问题。为此,文章提出基于改进DES算法的网络链路安全通信方法。该方法通过网络链路安全协议建立连接,验证双方身份;利用最短路径优先协议,结合数据库信息,确保可信连接适应网络环境;基于密文位数,使用DES算法延长密钥,使之与明文位数匹配;设置访问权限,运用双线性映射配对特定属性,并通过加密算法处理,实现安全通信。实验证明,传输数据量稳定在90000 kB,提升了效率,解决了摘要对等数目不稳定的问题,提高了通信性能。

基于非相干光频域反射的多芯光纤网络链路缺陷智能检测

为了保证通信安全稳定、数据传输完整,提出了一种基于非相干光频域反射的多芯光纤网络链路缺陷智能检测。先构建多芯光纤网络数学模型,约束光纤节点映射和频谱分配,使频谱数量最少的同时占用的频隙数最大。然后利用分簇检测建立数据传输链路模型,得出通信传输函数,根据相关匹配滤波器调整链路,通过波特间隔均衡完成链路数据采集。最后运用非相干光频域反射步进频率调制产生的瑞利散射光波,结合傅里叶逆变换获得网络健康状况空间分布位置,实现多芯光纤网络链路缺陷智能检测。实验结果表明,所提方法能够准确检测出链路缺陷,对链路阻塞缺陷检测、链路平均故障风险检测率、链路频谱利用率缺陷检测误差分别小于0.4%、0.2%和0.5,且检测时长控制在1.5 s以内,可帮助网络及时恢复运行。

基于鲸鱼优化算法的无人机通信网络链路拥塞控制研究

为了提高无人机通信网络的安全性,解决由于链路拥塞而导致的通信数据误码与丢失问题,提出基于鲸鱼优化算法的无人机通信网络链路拥塞控制方法;采用NetFlow技术获取无人机通信链路实时运行数据,度量链路利用率等指标,识别当前网络链路的拥塞状态;模拟无人机通信与链路拥塞过程,综合考虑无人机通信直视径、反射径和散射径3个分量,构建网络链路模型;在无人机通信网络链路拥塞控制协议的约束下,均衡调度无人机通信数据,利用鲸鱼优化算法选择通信链路的最优解,完成通信链路切换工作,实现无人机通信网络链路的拥塞控制任务;实验结果表明:在设计方法控制下,无人机通信网络链路的时延减小了61 s,吞吐率提升135 kbit/s,证明优化方法能够有效缓解链路的拥塞程度,通过对通信网络误码率和溢出丢包率的分析,证明优化控制方法不会对网络的通信任务产生明显影响。

网络链路传输层数据分组加密算法仿真

为了更好的实现网络数据保护,提出网络链路传输层数据分组加密优化算法。构建网络链路信息传输模型,并在模型的基础上对GBNARQ协议及其协议性能展开学习;针对链路传输层的数据开展RSA加密,并分析其自身所具备的安全问题,叠加MD5签名机制,以实现网络链路传输层数据分组加密算法优化的目的。经实验验证表明,所提方法对硬件内存要求较小,在计算过程中的能量消耗较少,在数据量相同的情况下所提方法的加密效率最高,且通过所提方法加密后,数据ASCII分布图分布均匀,使得该方法具有较高的安全性能。

基于改进模糊聚类的复杂网络链路预测数学建模分析

智慧医院复杂网络链路权重分配比例具有不确定性,导致链路预测难度较大。为此,构建基于改进模糊聚类的复杂网络链路预测数学模型。根据网络节点密度,判断网络节点的连接程度,并完成节点的初期模糊聚类。确定共同节点,分析节点的相似性,通过映射方式判断存在链路的可能性,叠加节点之间的相似度和游动状态,实现节点优化聚类,建立预测模型。建立无向无权重节点网络矩阵和无向有权重节点网络矩阵,根据计算结果得到误差偏向数值,反复迭代,实现链路预测。根据实验结果可知,该文所构建的数学模型针对不同权重的智慧医院复杂网络链路,预测准确率可稳定在90%以上。

基于链路重构-解构的端到端网络链路时延推测研究

基于网络时延推测的2个假设、时延推测模型和路径时延数据采集方法,提出了一种基于链路重构—解构的端到端网络链路时延推测方法,应用伪似然估计将原整体问题分解为若干独立子问题分别求解,利用链路重构—解构确定可求解的推测单元,控制平均采样精度和减少推测单元链路数,从而显著降低计算复杂度。通过基于模型的计算和基于NS2的仿真实验研究,验证了推测方法的准确性和有效性。

一种低复杂度的网络链路时延估计及仿真研究

网络时延是重要的网络性能指标,是网络服务质量测量与分析领域的重要目标之一。在网络拓扑已知且稳定及链路性能时空独立性的假设前提下,给出了网络链路时延估计模型和端时延数据采集方法,提出了一种低复杂度的网络链路时延估计方法。首先应用伪似然估计,然后确定可解的探测单元,通过限制平均采样精度和探测单元链路数的增加来显著降低计算复杂度,解决了计算复杂度过高的链路时延估计求解问题。最后利用基于NS2的仿真研究验证了时延估计方法的有效性和准确性。

通信网络链路非平稳数据自动修复方法

针对传统方法数据修复率较低,修复耗时较长,修复准确性较低的问题,为提高通信网络链路非平稳数据修复效果,设计了一种通信网络链路非平稳数据自动修复方法。采集通信网络链路传输数据,并构建非平稳数据噪声模型,对采集的数据进行去除噪声处理。根据噪声处理结果采用遗传算法对非平稳数据进行检测,并采用决策树方法对非平稳数据进行自动修复。实验结果表明,所设计方法的数据修复准确性较高,非平稳数据自动修复率较高,并且修复耗时少,证明了所研究的修复方法提高了非平稳数据的修复效果,具备实际应用意义。

基于深度学习的光纤网络链路缺陷数据检测及研究

为保证光纤网络的正常通信,有必要进行缺陷数据检测。然而,由于数据的不平衡性,导致检测质量受到影响。针对上述问题,研究一种基于深度学习的光纤网络链路缺陷数据检测方法。该方法先进行光纤网络链路缺陷数据预处理,包括去噪处理、插值、均衡处理、尺度处理、时长处理等,提高数据质量,然后利用基于规则迭代的方法进行时间序列特征提取,包括规则产生、规则迭代以及特征提取三步骤,最后以深度学习中的深度置信网络为基础,结合支持向量描述方法,构建一个缺陷判断模型,实现光纤网络链路缺陷数据检测。结果表明:所提方法应用下,ACC值达到90%以上,DR值达到80%以上,FAR值仅为2%左右,证明所提方法检测质量较高,解决了因数据的不平衡性引发的检测质量问题。

基于PLE的有确定解的端到端网络链路时延推测方法

网络时延是重要的网络性能指标,端到端网络时延推测能够克服传统的基于路由器或者路由器协作的网络测量技术的弊端。在网络拓扑已知且稳定和链路性能时空独立性的假设前提下,给出了网络链路时延推测模型,提出了一种基于伪似然估计(PLE)的有确定解的端到端网络链路时延推测方法。在应用期望最大化算法的伪似然估计的基础上,控制背靠背发包方式,确定可以求解的探测单元,解决了不满足有确定解拓扑下的求解问题,且有效降低了计算复杂度。最后利用基于模型的计算验证了该方法的准确性和有效性。

基于XMLHTTP实现网络链路连通性的实时监控

介绍了XMLHTTP对象及其方法,提出利用XMLHTTP定时获取远程网页内容并加以分析,据此来判断网络外部链路的连通性。

一种快速精确的网络链路丢包率算法研究

针对多源多播网络链路丢包率的算法的研究,提出在多源多播网络中,将修正后的PMLE算法和加权平均算法相结合的新算法,可以快速精确地计算网络链路的丢包率,通过NS 2仿真实验,验证了新算法推测链路丢包率速度快,更接近真实值。

基于混合深度学习的复杂网络链路预测研究

针对复杂网络链路预测受到网络性质的影响,从而降低复杂网络链路预测效果,提出基于混合深度学习的复杂网络链路预测方法。利用复杂网络在运行过程中的链路变化情况,综合考虑复杂网络历史信息对链路的影响系数,得到了RA指数、AA指数和CN指数等相似指数,基于混合深度学习的反向传播流程,分析复杂网络链路隐藏层的状态,利用复杂网络隐藏层的输出,预测出复杂网络链路输出值,将相似性指标作为复杂网络链路预测的训练样本,构建复杂网络链路预测模型,利用模式分类方法实现多个网络节点之间的链路预测。实验结果表明,基于混合深度学习的复杂网络链路预测方法将时间窗口设为360秒和180秒、样本维度为500和600时,预测效果是最好的,且预测精度较传统方法的预测精度高。

基于网络链路空闲率的QoS选播路由算法

提出一种基于网络链路空闲率的QoS选播路由算法。该算法从负载平衡的思想出发,赋予每条链路一个与全局资源相关的权值即链路相对空闲率,寻找链路相对空闲率较高的选播路径。实验结果表明,该算法能有效平衡网络负载和服务器负载,提高源节点的请求接受率。

光纤网络链路中缺陷数据无损检测系统

针对传统的光纤网络链路缺陷数据无损检测系统存在检测时间较长、检测准确率较低的问题,提出并设计了一种光纤网络链路缺陷数据无损检测系统。通过干涉检测技术把试样表面当成迈克尔逊干涉仪测量臂中的反射镜,完成振动位移与振动速度的测试,采用小波阈值去除检测系统中的噪声,并利用相干光探测采集光纤网络链路信号光的振幅、频率与相位信息,将单频激光器当成探测光源,通过分束棱镜将单频激光器分割成两束光,将获取的信号光和本振光经光纤耦合器进行相关光检测,将检测结果传输至上位机,从而完成光纤网络链路中缺陷数据的无损检测。实验结果表明,设计系统去噪性能高,缺陷数据检测时间较短,且具有较高的检测准确率。

分层异构网络链路中断故障检测仿真

为了保证分层异构网络信息传输的正常运行,提高无线通信系统的稳定性,需要进行网络链路中断故障检测,及时维护并修复网络链路。针对当前分层异构网络链路中断故障检测方法中存在的误警率较高,检出率较低,检测效率较低等问题,提出基于断点数据特征的分层异构网络链路中断故障检测方法。分析网络链路及各节点的关系,计算节点信息发射功率与信噪比,据此求算网络链路中断概率,确定检测范围;对网络链路断点数据进行样本采集,结合时频分析法提取样本数据的特征,通过聚类分析划分断点数据特征类型;完成断点数据特征提取与分类后,结合线性变换与KNN算法对分层异构网络链路数据进行分类,划分正常数据与异常数据,完成链路中断故障检测。实验结果表明,所提方法的故障检测误警率低于实验对比方法,故障检出率较高,且检测过程消耗时间更短。

多出口网络链路负载均衡系统的研究

针对当前广泛使用的多链路技术,研究了多链路网络的运行机制,对多链路的流量特性、负载分配策略进行了分析.将企业网日常的Internet流量分为Outbound流量和Inbound流量,并结合FreeBSD下的PF包过滤和动态DNS解析技术,分别给出了Inbound和Outbound流量的负载均衡策略和模型.基于该模型研制的系统,能成功地依照事先定义的负载均衡策略实现Inbound和Outbound流量的负载均衡,多个Internet链路的合理分配利用而使得总访问带宽扩大,能够很好地消除几大ISP间互访的瓶颈,还为内部网上SERVER提供更高的可靠性和性能.

基于互联网+的全业务网络链路负载均衡方法

互联网+平台中网络链路负载过重可能会造成网络资源的浪费甚至影响用户体验。针对当前方法为了实现部署时间最短而无法兼顾服务质量和网络链路负载均衡,且存在收敛速度较慢,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于优化遗传算法的网络链路负载均衡方法,对互联网+平台中各个链路的CPU负载特征值、内存负载特征值、磁盘负载特征值、业务流负载特征值进行收集和计算。构建五元组作为实现全业务网络链路负载均衡的样本集,对网络链路当前处于空闲、正常、超载状态进行判断。依据网络链路当前状态的判断结果,采用自然数编码的方法对网络链路进行编码和种群初始化设置。综合了互联网+平台中网络业务的负载均衡度、各个链路的平均负载以及部署时间三个指标作为适应度函数。同时采用自适应的交叉概率函数和变异算子,设置终止条件,将最终结果输出,实现全业务网络链路负载均衡。仿真结果表明,所提方法在保证服务质量和网络链路负载均衡方面具有明显优势,且大大提高了收敛速度和网络资源利用率。

C3I网络链路可靠性计算的一种方法

在将C3I网络系统简化看成通信网络系统的基础上,提出C3I网络系统的可靠性定义,介绍了网络链路简化技术。在分析多种网络支撑树的计算方法后,提出运用改进的毕内-柯西法计算C3I网络的支撑树,进而计算网络链路的可靠性,并结合算例,运用改进的毕内-柯西法对所构建的反空袭C3I网络系统的链路可靠性进行计算,最后对毕内-柯西法的运用进行了总结。

移动基站网络链路质量比对分析

文章介绍了对移动基站网络链路质量进行准闭环测试的方法,通过实际测试比对分析语音业务网络链路和数据业务网络链路对于不同强度和不同的干扰信号(GSM信号和AWGN信号)的网络链路质量,从而得出区域电磁环境与移动基站网络链路质量的相关性程度。