融合深度调整和自适应转发的水声网络机会路由

针对水声传感器网络路由过程中的空洞问题和数据传输中能效低下的问题,该文提出了融合深度调整和自适应转发的水声网络机会路由(OR-DAAF)。针对路由空洞,区别于传统绕路策略,OR-DAAF提出一种基于拓扑控制的空洞恢复模式算法—利用剩余能量对空洞节点分级,先后调整空洞节点到新的深度以克服路由空洞,恢复网络联通。针对数据传输中的能效低下问题,OR-DAAF提出了转发区域划分机制,通过转发区域的选择自适应转发面积以抑制冗余包,并提出基于加权推进距离,能量和链路质量的多跳多目标路由决策指标,综合考虑区域能量,链路质量和推进距离实现能效平衡。实验数据表明,相比DVOR协议,OR-DAAF的包投递率和生命周期分别提高10%和48.7%,端到端时延减少22%。

软件定义云边协同架构下的水下监测新机制

传统基于硬件的水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks,UASNs)架构灵活性及可控性较差,难以满足水下多样化监测任务的需求。针对此问题,提出基于边缘计算的水下软件定义监测网络架构,并提出一种多级协同水下监测机制。该架构通过主从控制器将集中式云处理任务部署至边缘端,并对网络进行分级控制。该机制首先通过低轨遥感卫星进行大范围海洋监测,其次进行小范围监测,数据经原位处理及边缘处理后上传至水面进行分析,最后进行水下联合监测。仿真结果表明,所提出的监测架构和监测机制可降低异常数据处理时间成本和网络开销,在不同场景下的端到端延迟、网络能耗和包投递率方面都有良好的表现,提高了监测架构的灵活性。

“应用密码学”专题研讨式课程教学设计

为充分调动学生学习“应用密码学”课程理论和技术的主动性和积极性,教研团队提出信息安全专业本科生“应用密码学”专题研讨式课堂教学设计。在该教学模式中,密码学各章作为独立专题展开研讨式教学,各专题根据具体理论、算法和应用分为若干研讨点。授课教师全过程发挥指导、讲解和评价作用,学生在课前、课堂和课后分别完成准备、研讨和总结工作。两学年的教学实践表明,“应用密码学”专题研讨式教学能够充分激发学生自主学习的积极性和主动性,活跃课堂教学气氛,加深学生对密码学基础知识的理解。

基于嵌入式技术的水声传感网和VHF通信网络的互联网关设计

针对水上船舶用户对水下网络监测存在长延时和高费用问题,结合水声传感网特点和水上船舶常用VHF通信设备,采用嵌入式技术,提出一种面向水上船舶用户的水声传感网和水上VHF通信网的无线网关设计方案,对网关的软硬件系统进行设计。仿真结果表明,嵌入式网关实现了水声传感网和VHF通信网的互联互通,具有较高的理论与实际应用价值。

基于QoE的VoIP带宽分配机制研究

利用比例积分微分(PID)控制理论控制IP语音(VoIP)数据流带宽需求和用户体验(QoE)之间的平衡关系,并将该信息纳入带宽再分配模型中,提出一个基于QoE的带宽分配机制QBAV(QoE-based bandwidth allocation mechanism for VoIP application),它在满足用户期望QoE的同时兼顾带宽分配的公平性。理论证明该算法满足非线性问题最优化约束条件,所分配带宽满足目标函数全局收敛。仿真结果表明,该算法分别以低于传统NRG算法9%及最新FC-MDI-S算法15%的带宽满足了90%以上用户的期望QoE,避免了现有带宽分配机制针对小部分高优先级数据流的弊端,提高了VoIP业务的整体性能及网络利用效率。

无线Mesh网络中基于业务价值的组播带宽分配方案

高延迟及低效益是无线Mesh网络中开展流媒体业务面临的主要问题。为解决该问题,首先赋予组播业务价值,该值反映了业务的网络优先级及效益优先级,并提出一个基于组播价值优先级的组播带宽分配方案。该方案第一阶段实施基于价值优先级的不区分业务类型的静态分配,通过对高价值业务的优先调度,实现了组播价值最大化及带宽效益最大化。在拥塞时,实施第二阶段的基于业务带宽需求调整及抢占的动态分配,保证了低时延约束业务的服务质量。仿真与常见算法的比较表明,所提出的方案在保证业务网络服务质量的同时,能实现带宽效益最大化。

基于时延约束的无线Mesh网络信道容量分析模型

本文在分析无线Mesh网状网(Wireless Mesh Networks,WMN)一跳传输在网络各层的延迟分布的基础上,采用跨层优化理论提出一个满足时延约束前提下的信道容量分析模型,并通过拉格朗日对偶分解法对其进行求解,旨在于通过对数据包到达率及节点尝试发送数据概率的调整达到控制时延并提高信道容量的目的,仿真结果表明,该调整算法是可行的,可作为WMN提高信道利用率的有效向导。

DNS工作原理解析

DNS（Domain Name System域名解析系统）是因特网的一项核心服务，它作为可以将域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便的访问互联网，而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串，本文将结合Sniffer工具对DNS的工作原理给予详尽的解析。

无线Mesh网络延迟及丢包控制机制研究

在无线Mesh网络中,无线信道的干扰及时延敏感业务过度占用资源等原因均导致了TCP性能的下降.针对该问题,该文建立了数据一跳传输延迟分布以及TCP丢包控制的联合模型.该文先以理论推导及较低的运算代价估算出数据的一跳传输在网络各层的延迟,并分析了无线网络的丢包特征,最后,结合无线网络延迟分布及无线丢包特征,指出了传输层对不同丢包所做的控制方式,并通过仿真实验证明本文控制方式可有效降低丢包率.

变长子网划分

该文主要从技术特点和实现方法上讨论了变长子网掩码VLSM(Variable Length Subnet Mask)技术,并对A类IP地址是36.0.0.0进行变长子网掩码规划,对相应路由器进行配置,最后用Packet Tracer 4.1对网络进行仿真,仿真结果显示此网络是可行的。

基于Sniffer的HTTP分析

通过采用Sniffer工具,对HTTP协议的通信过程进行数据包捕获。根据所捕获的数据包,对HTTP协议进行分析,研究它的工作原理。

基于多Agent的人员应急疏散模型设计与实现

由于无法真实模拟在突发事件情况下人员疏散的全过程。考虑到Agent的智能性、交互性、自主性,引入多Agent技术,对应急疏散模型进行建模,通过算法设计并在超市布局图下实现。对无引导、有固定指示、有引导者这三种情况下的人员疏散的过程进行仿真,结果表明,引导信息特别是引导员通过获得各路径上的人员分布状况的动态信息,来实时地对Agent做出方向指引,能够极大地提高疏散效率。研究对于制定科学合理的应急疏散预案,减少灾害所造成的各种损失,具有非常重要的借鉴意义。

交通灯动态配时策略研究

目前的交通灯时间多数都采用静态配时策略,无论是车流高峰还是低谷,红绿灯时间及间隔都是固定不变的,显然地,在这样的配时策略导向下,车流辆多时不能合理发挥交通导向作用,车流辆少时不但不能提高车辆的通行效率反而造成不必要的延误。针对这一问题,文中采用多指标控制方式,采集一个路段多个交叉口车流密度、延误时间、平均车速等多个不同交通流量指标的实时数据,提出一个基于自适应遗传算法的动态配时策略。仿真结果证明了该算法可有效地降低车辆平均延误时间。

基于穷举搜索的无线Mesh网络分配信道可行性研究

信道分配问题在多天线无线Mesh网络中已被各种文献证明是NP难问题。分析了一般的信道分配问题的复杂性与某些基本和常见的属性。结果表明,不同信道分配数量的复杂度和无线链路的数量呈指数关系。此外,估计了通过穷举搜索确定最优信道分配的理论运行时间,并通过实验验证。实验表明,给予一定的计算能力(如一个现成的笔记本电脑),在小规模和中等规模的商业无线Mesh网络中,对于最优解决信道分配问题是可行的。

节点信息重要程度耦合能耗联合判断机制的WSN关键点裁决算法

针对现有的无线传感网络的关键点裁决过程中指标判定单一,判断过程复杂,难以改善区域内数据传输和汇聚性能的不足,提出节点信息重要程度耦合能耗联合判断机制的WSN关键点裁决算法。利用无线传感节点之间的层次关系,通过节点信息重要程度实现对节点与邻居节点的信息交互,获取该节点信息对整个网络关键程度的估计计算,并得到数字特征值;随后根据当前节点的能耗水平及节点与下层节点之间的关联,设计了能耗联合判断机制,结合数字特征值及节点发送数据的能耗增加量,最终获取关键点裁决因子,通过排序实现了传感网内关键点的准确判断。仿真实验表明,与当前WSN关键点裁决算法相比,该算法挖掘了更多的裁决关键点数量,降低了对网络运行的性能影响,其网络拥塞发生时间更低,网络数据汇聚带宽总利用率与稳定运行时间更高。

基于电控序列位移接收结构的无线网络信号定位算法

为解决当前5G无线网络中高速移动节点信号定位不准确和高稳定分布噪声(high stable distribution noise,HSDN)等特殊偏移噪声降低定位准确性的问题,提出基于电控旋转序列位移接收结构的5G无线网络信号定位算法。利用单一节点接收结构及环接收结构并采取分层方式,构建电控旋转序列位移接收结构;基于待定位信号与中央基站及各层接收节点之间的切线关系,初步估计待测信号方位;针对信号发射环境中的HSDN噪声频率漂移特性,通过信号定位差分机制,联合最优极大似然估计,构建基于差分方式的方位角精度优化机制,降低定位误差。仿真结果表明,与采取单一节点接收方式的GDAM算法及采取单层环接收方式的NUPOS-1算法相比,在HSDN噪声干扰环境下,该算法具有更低的信号定位误差。

基于小生境改进的遗传算法求解多序列比对问题

基于多核平台设计了一个求解多序列比对问题的改进遗传算法。该算法采用一致性函数作为个体的适应度函数,引进小生境技术,维持种群进化的多样性,以改善算法的整体搜索能力。考虑遗传算法本身具有较好的并行性,对其各算子针对多核平台进行了并行化设计。通过对BAliBASE中的测试例进行测试,与已有的算法相比取得了更优的结果,证明该算法是有效的。并行化设计使算法在多核平台的运行时间显著缩短,加速效果明显。

本科院校密码学课程体系建设研究与实践

当前本科院校开设的密码学课程存在着诸多挑战导致学生学习难度大、掌握不扎实等问题。在文章中,教研团队从课程教材编选、组合教学模式、模块化实验教学、思政入课堂和多元化过程考核等五个方面提出本科院校密码学课程体系建设改革方案。经过三个学年的教学改革实践,教师授课内容更易于理解,学生端正了学习态度,提升了学习积极性,普遍提高了编程实践能力和课程考核成绩。

基于水下云边协同架构的珊瑚礁监测新机制

珊瑚礁是极具研究价值的海洋生态系统,水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks,UASNs)是监测与保护珊瑚礁系统的有效手段。然而,随着水下传感设备的大规模应用,感知数据的类型及数量大幅增加,传统UASNs架构将原始数据直接上传至水面数据中心的集中处理方式给网络能耗和通信效率带来严峻挑战。本文构建了一种基于边缘计算的水下端边云系统架构,并提出一种适用于该架构的两级协同珊瑚礁系统监测机制。该架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端,减轻了云端处理负荷。该机制由两级监测环节组成,同时包含了端侧图像处理和端边协同数据检测策略,实现了机器学习任务的边缘侧执行和数据的原位处理。实验结果表明,本文研究能够明显减少网络数据流量,有效降低网络能耗及传输时延,显著延长网络生命周期。

水下滑翔机间水声网络时间同步与多址融合机制

水下滑翔机(autonomous underwater glider,AUG)广泛应用于长时间、大规模的海洋环境监测。为了更高效地进行AUG组网,提出面向AUG的水声网络时间同步与多址接入(time synchronization and multiple access control,TSMAC)融合机制。该机制将TSMAC的信息交换过程相融合,利用AUG和信标节点交换信息。根据所得的同步所需的时间戳和位置信息,计算出频率偏斜和相位差,进而更新本地时钟,实现时间同步。仿真结果表明,与现有机制相比,该机制减少了控制帧发送次数,在维持较好吞吐量的基础上,达到了降低时间偏差的目的,并且提高了能量效率。