新的基于逐跳时间标签的链路利用率测量方法

提出了一种新的IP(Internet protocol)网络链路利用率测量方法.探测源端主动向网络发送带有IP报头时间戳选项的探测报文,逐跳记录路由器的当前时间.多个探测结果通过链路利用率统计算法的处理,消除探测分组的处理时延、传播时延以及路由器时钟扭曲带来的偏差,得到探测分组的单跳排队时延,进而量化并使用滑动窗口得到链路的利用率.仿真验证了该方法的正确性.

基于下一跳可用带宽和链路利用率的路径选择算法

路径选择算法的优劣直接影响着网络性能。基于最大可用带宽选路的ESG算法在下一跳链路带宽不同时,存在次优选路决策问题。本文提出一种ESG的改进算法——IESG,该算法将下一跳链路的可用带宽和链路利用率统一考虑,生成反映下一跳链路传输能力的链路传输能力因子,以其作为路径选择决策的依据。仿真结果表明,IESG算法克服ESG算法的不足,具有较高的选路成功概率且执行复杂度相当。

基于多源NT的链路利用率推断

链路利用率是网络运行状态的重要指标。目前基于NT技术的链路性能推断一般是采用单个源节点,但多源NT具有更多优点。研究了多源NT的链路利用率估计技术;提出汇合测量方法,并证明利用此测量方法,多源NT链路利用率是可辨识的,同时给出测量子图选取的充要条件;提出采用EM算法的链路利用率的极大似然估计方法;最后通过模型仿真和网络仿真对推断方法的有效性进行了验证。

基于链路利用率的定向天线配对方法

移动自组网(MANETs)使用全向天线数据传输时,传输距离受限且信号容易受到严重干扰和窃听。为了克服这些缺陷,研究者提出了采用基于定向天线的移动自组织网解决方案。定向天线配对是定向自组网拓扑管理的关键问题。考虑到无线链路的使用情况,提出了一种基于链路利用率的定向天线配对算法。它能够根据网络监测的链路流量动态调整定向自组网中不同节点间通信的定向天线对,以提高网络链路的利用效率。

基于动态流量矩阵的网络链路权值调整方法

对基于动态流量矩阵的流量均衡问题进行建模,以最小化最大链路利用率为目标分别建立了期望值模型和机会约束模型,并且采用基于流分析的方法计算链路的权值增量,使部分流不再经过利用率最大的链路.仿真实验结果表明:无论是针对期望值模型还是机会约束模型,在已知动态流量矩阵统计特性的情况下,基于流分析的链路权值调整方法都能在只改变利用率最大的链路的权值时,依然保证网络失效后流量基本均衡.

基于InfiniBand的多链路mesh/torus大规模并行系统互连网络

在大规模并行系统中,系统级互连网络的设计至关重要.InfiniBand作为一种高性能交换式网络被广泛应用于大规模并行处理系统中.mesh/torus拓扑结构相较于目前普遍应用于InfiniBand网络的胖树拓扑结构拥有更好的性能与可扩展性.尽管如此,研究发现,用传统的mesh/torus拓扑结构构建InfiniBand互连网络存在诸多问题.分析了传统网络拓扑结构的缺陷,并提出了一种基于InfiniBand的多链路mesh/torus互连网络.这种改进型的拓扑结构通过充分利用交换机间的多链路可以获得比传统mesh/torus网络更高的带宽.另外,同时给出了与该网络拓扑结构相配套的高效路由算法.最后,通过网络仿真技术对提出的算法进行了评估,实验结果显示提出的路由算法相较于其他路由算法拥有更好的性能与可扩展性.

基于SDN架构的链路负载均衡策略的研究

随着互联网规模的不断扩大,传统网络软硬结合负载均衡方式出现了可扩展性差、交换技术繁琐和自我调节能力差等问题。SDN(Software Definition Network)是传统网络架构的一次重大技术变革,SDN具有可软件编程和集中式控制的优势,可以更好地实现链路负载均衡和转发路径优化。本文通过分析SDN优势,实现了一种基于SDN架构的数据中心网络负载均衡策略,该策略利用SDN控制器集中监控整网,能基于网络的实时负载情况进行转发路径选择,实现了网络的负载均衡,提高了整个网络链路的带宽利用率。

SDN路由器全配置下的网络流量工程仿真优化分析

在智能终端和移动互联网飞速发展的同时,移动终端的通信需求无时不在,无线Mesh网路(Wireless Mesh Networks, WMN)的出现乃大势所趋。软件定义网络(Software Defined Network, SDN)是一种新型网络模式,它将网络控制平面从数据转发平面分离出来。本文分别仿真模拟全部路由器SDN配置和部分路由器SDN配置场景,通过重新配置网络链路权重将流量均衡问题转化为最小化路径权重问题,按照解决最小化路径权重问题的贪婪算法进行求解。仿真分析将传统算法、单跳SDN转发算法和多跳SDN转发算法进行了比较,对比了这些路由策略并指出了它们各自的优缺点和适用情况。

基于SDN的胖树数据中心网络多路径路由算法

现有的多数路由算法未综合考虑链路实时传输状态和流量特征。为此,基于软件定义网络集中控制和全网管控的思想,提出一种基于链路实时状态和流量特征的多路径路由算法。该算法将数据流分为大流和小流,大流吞吐量要求较高,根据路径权重值进行路由,而小流数较多,处理复杂性要求较低,选择可用剩余带宽最大的路径作为其路由路径。仿真实验结果表明,与等价多路径算法和软件定义混合路由机制相比,该算法能够提高胖树数据中心网络的平均链路利用率和网络吞吐量。

LEO&GEO双层卫星网络的动态路由技术

基于低地球轨道和静止地球轨道(low Earth orbit&geo-synchronous Earth orbit,LEO&GEO)双层卫星网络结构,对其覆盖特性和星间链路(inter-satellite-link,ISL)特性进行了仿真分析。提出了分层分簇的管理方法,只有主簇头与GEO卫星有连接关系,简化了互联关系的复杂性。在该卫星组网结构中,利用星座网络拓扑的特点,提出一种负载均衡的动态路由算法,综合考虑了路径时延和ISL链路负载。与单层卫星网络相比,双层卫星网络可以更加均匀地分配通信量,仅在低层LEO卫星路由跳数超出一定阈值或者卫星网络链路利用率超过某个门限范围时,才利用上层GEO卫星进行中转传输,仿真结果表明,所提路由算法可以实现更低的时延、延迟抖动以及更优的服务质量性能。

基于自适应蚁群的多约束QoS组播路由算法

结合多约束QoS组播路由的特点,应用一种自适应蚁群优化算法解决组播路由问题。考虑到实际通信中链路利用率对网络的影响,将网络中链路的带宽转化为链路的代价问题,并在蚁群算法中根据蚂蚁所选路径的代价进行信息素更新,增加了信息素调整的自适应性,同时加快了算法的收敛速度,使得组播路由算法在考虑网络QoS约束的基础上进一步贴合实际网络的需求。

一种改进的多路径负载分配均衡算法

分析了实现均衡路由的功能模型和算法,重点研究了LDM(多路径负载分配)算法。为了充分利用候选路径的信道容量,提出了一种改进的LDM算法。改进后的算法在多个候选路径之间根据比例系数均衡分配通信流量。通过算法性能分析表明:改进后的算法和最初的LDM算法具有相同的复杂度,但对于给定的通信流量能够提升网络性能。

基于成本最优的IP路由算法

为解决IP网络中成本问题,提出了一种基于成本最优的IP路由算法。此算法是在给定网络初始拓扑情况下,通过优化网络的流量分布以达到全网花费的代价总和最小的目的。首先提出网络成本问题和数学模型,然后列出了算法框架,最后,对算法进行了仿真并得出了实验结果。

基于多路由配置的数据中心网络故障恢复研究

针对数据中心网路故障恢复问题,提出一种使用多路由备份配置MRC(Multiple Routing Configuration)的IP快速恢复算法。通过研究MRC主动恢复过程对数据中心网络中链路负载分布的影响以及网络链路利用率的分布,在最短路径算法中引入自适应权重分布模型。该模型能有效地分离高负载链路的数据流量到其他可用链路,减少网络拥塞。实验结果表明,对比传统的MRC算法,改进后的算法(Modified MRC)能够通过有效降低最大链路利用率来实现更均衡的网络流量负载分布。

基于流量矩阵的节能路由研究

随着互联网规模的日益扩大,如何降低网络能耗,已经成为亟待解决的一个科学问题.当前已有的路由节能方案不同程度存在降低网络性能,路由可用性和网络链路负载不均衡等诸多问题.因此本文提出了一种基于网络流量矩阵的互联网路由节能算法.该方法根据网络中的实时流量矩阵和最大链路利用率动态的关闭网络中的链路,从而达到节能的目标.实验结果表明,该算法在保证网络效率基础上,能够将网络链路利用率最小化,同时降低网络能耗.

一体化网络多终端接入智能路由技术

针对一体化异构网络中大量终端设备接入网络造成网络流量剧烈波动引发的网络负载均衡问题,提出了一种基于强化学习的智能路由算法TDANRA。TDANRA算法通过软件定义网络技术获取细粒度、高精度的网络流量状态参数,根据网络流量状态与链路带宽利用率阈值调整机制自动生成实时的路由策略,指导网络中流量的转发,从而解决网络流量剧烈波动的问题。仿真实验结果表明,TDANRA算法可以在大量终端设备接入网络的情况下实现网络流量的负载均衡,降低端到端传输时延与数据丢包率。

基于冗余拓扑结构的无线通信网络负载均衡方法

为解决无线通信网络负载不均衡问题,提出基于冗余拓扑结构的无线通信网络负载均衡方法。该方法在无线通信网络中引入环状链路,构建无线通信网络冗余拓扑结构后,通过基于帝国主义算法的网络负载均衡方法,设计以网络链路利用率最小的无线通信网络负载均衡目标后,由帝国主义算法以帝国竞争的方式,寻优获取可实现无线通信网络冗余拓扑结构中链路利用率最小的负载均衡方案。实验结果显示:所提方法设计的无线通信网络冗余拓扑结构中,数据可传输链路增多,在最优负载均衡方案控制下,网络链路利用率可实现最小化,且在多种工况下,所提方法是具备较高的适应能力,此时网络数据传输量得到保证。

适用于数据中心低延迟高吞吐量TCP的动态标记配置策略

在数据中心流量传输过程中,传输性能的好坏很大程度上取决于数据中心TCP是否可以满足长短数据流不同的传输性能需求,即长流的高吞吐率和短流的低排队延迟。由于数据中心网络应用主要是在线数据密集型应用(online data intensive application,OLDI)产生大量长流和短流混合的数据流,使长流占用大部分瓶颈链路带宽,造成短流高延迟,影响应用的服务质量。文章提出的动态标记配置(Dynamic-marking Configuration,DMC)策略动态调整瓶颈链路队列长度门限,实现流量的低延迟和高吞吐量传输,并降低数据流错过最后期限的比例。

随机早期检测算法研究

RED消除了全局同步现象,较大地提高了物理线路的利用率,减少了对突发业务的偏见。但在有大量活跃TCP连接时,RED不能有效估计拥塞的严重性,从而降低链路利用率。针对这些问题提出了RED的改进算法。仿真表明,该算法在突发业务下能对拥塞作出更及时有效的反应,并能保证链路利用率。

一种基站可靠组播动态重传控制算法

在移动环境下 ,组播的重传方式是影响系统性能的重要问题 ,如采用静态多播重传方式 ,将使许多终端收到重复数据包 ,由于移动终端带宽、电力资源紧缺 ,重复传输将可能造成终端链路利用率过高 ,严重浪费终端资源 ;如采用静态单播重传方式 ,在丢包接受者数量很多时 ,又将导致较大网络负荷 .该文提出了一种在基站进行动态重传的控制算法NLPAM(NetworkLoadPriorityAlgorithminMSS) ,动态选择单播或组播进行重传 ,从而既可避免网络出现过高的负荷 。