A Virtual Router Cluster System Based on the Separation of the Control Plane and the Data Plane

This paper proposes a virtual router cluster system based on the separation of the control plane and the data plane from multiple perspectives,such as architecture,key technologies,scenarios and standardization.To some extent,the virtual cluster simplifies network topology and management,achieves automatic conFig.uration and saves the IP address.It is a kind of low-cost expansion method of aggregation equipment port density.

HSDBA: a hierarchical and scalable dynamic bandwidth allocation for programmable data planes

Dynamic bandwidth allocation(DBA)is a fundamental challenge in the realm of networking.The rapid,accurate,and fair allocation of bandwidth is crucial for network service providers to fulfill service-level agreements,alleviate link congestion,and devise strategies to counter network attacks.However,existing bandwidth allocation algorithms operate mainly on the control plane of the software-defined networking paradigm,which can lead to considerable probing overhead and convergence latency.Moreover,contemporary network architectures necessitate a hierarchical bandwidth allocation system that addresses latency requirements.We introduce a finegrained,hierarchical,and scalable DBA algorithm,i.e.,the HSDBA algorithm,implemented on the programmable data plane.This algorithm reduces network overhead and latency between the data plane and the controller,and it is proficient in dynamically adding and removing network configurations.We investigate the practicality of HSDBA using protocol-oblivious forwarding switches.Experimental results show that HSDBA achieves fair bandwidth allocation and isolation guarantee within approximately 25 packets.It boasts a convergence speed 0.5times higher than that of the most recent algorithm,namely,approximate hierarchical allocation of bandwidth(AHAB);meanwhile,it maintains a bandwidth enforcement accuracy of 98.1%.

Plane wave fitting of the internal tidal sea-surface height signatures extracted from the TOPEX/Poseidon altimeter data along satellite tracks

The sea-surface height （SSH） signatures of internal tides extracted from the TOPEX/Poseidon （T/P） altimeter data along satellite tracks are fitted with superposition of several plane waves which have different wavenumber vectors. The key problem of plane wave fitting with iterative method is how to determine the initial value of wavenumber of each plane wave. The previous solving method is to analyze the internal tidal SSH signatures along each track with wavenumber spectrum. But it is found that the problem cannot be solved completely with the wavenumber spectrum analysis method only. The method based on the combination of wavenumber spectrum analysis method and the exhaustive method is proposed to determine the initial values of wavenumbers for iteration. Numerical results indicate that the proposed method is not only reasonable and feasible but also better than the previous method. The proposed method is an improvement of the previous one, which is beneficial to improving the precision of plane wave fitting of the T/P internal tidal SSH signatures and deepening the understanding of the internal tides in ocean.

基于Point-to-Plane ICP的点云与影像数据自动配准

针对三维激光点云与二维影像数据的融合问题,采用了一种基于Point-to-Plane ICP的配准方法;该方法仅采用一块普通的平面黑白棋盘格作为标定板,能同时完成单目相机的标定与三维激光扫描仪和相机的联合标定,进而实现三维点云数据与二维影像数据的配准;与以往基于控制点或者边缘对应的配准方法不同,该方法使用RANSAC算法自动提取场景中的标定平面,通过优化点到平面的距离来求取两组数据的变换。实验结果表明,该配准方法减少了人工的干预,并获得了很高的精度。

Strong Earthquake Sequences in Greece during 2008-2014: Moment Tensor Inversions and Fault Plane Discrimination

As is well known, Greece has a significant number of earthquakes each year. Ιn recent years, several earthquakes have occurred in Greece. For this scope, a methodology was used to determine the source parameters. This methodology is based on minimizing the difference between the observed and the synthetic waveforms, using the method Source Parameters Calculation—SPCa [1]. The source parameters, using the proposed methodology, are calculated by comparing observed seismograms and synthetic by inverting data. The synthetics are calculated using the reflectivity method (Kennett, 1983) as implemented by Randall et al. (1994) for a given earth structure. This study includes inversion results for the strongest events that occurred in Greece from 2008 to 2014. For the same events calculated the main fault plane, using the method of Hypocenter Centroid-plot (HC-plot) [2] [3]. This methodology is a simple geometrical method based on the combination between the hypocentral position and the two possible fault planes.

面向垂直行业定制的多模态网络编程技术

多模态网络(Polymorphic Network,PINet)支持多种用户服务在统一的物理环境中共存,实现用户定制的多样化网络协议和能力等。文章以增量式、全维度、一体化和高安全的网络编程为目标,提出一种多模态网络的编程系统方案和运行逻辑,探讨关键技术包括网络模态生成、安全功能验证和流水线柔性编译等,为各种网络模态的灵活、快速部署提供一种可行的方案。

改进的3D-BoNet算法应用于点云实例分割与三维重建

为了更好地利用点云数据重建室内三维模型,本文提出了一种基于3D-BoNet-IAM算法的室内场景三维重建方法。该方法通过改进3D-BoNet算法提高点云数据的实例分割精度。针对点云数据缺失问题,提出了基于平面基元合并优化的拟合平面方法,利用拟合得到的新平面重建建筑表面模型。在S3DIS和ScanNet V2数据集上验证3D-BoNet算法的改进效果。试验结果表明,本文提出的3D-BoNet-IAM算法比原始算法分割精度提高了3.3%;对比本文建模效果与其他建模效果发现,本文方法的建模效果更准确。本文方法能够提高室内点云数据的实例分割精度,同时得到高质量的室内三维模型。

EAGLE:一种内核态及用户态中基于遥测数据图的网络遥测方案

网络遥测是一种新型的网络测量技术,具有实时性强、准确性高、开销低的特点。现有网络遥测技术存在无法收集多粒度网络数据、无法有效存储大量原始网络数据、无法快速提取及生成网络遥测信息、无法利用内核态及用户态特性设计网络遥测方案等问题。为此,提出了一种融合内核态及用户态的、基于遥测数据图和同步控制块的多粒度、可扩展、覆盖全网的网络遥测机制(a nEtwork telemetry mechAnism based on telemetry data Graph in kerneL and usEr mode,EAGLE)。EAGLE设计了一种能够收集多粒度数据且数据平面上灵活可控的网络遥测数据包结构,用于获取上层应用所需的数据。此外,为快速存储、查询、统计、聚合网络状态数据,实现网络遥测数据包所需遥测数据的快速提取与生成,EAGLE提出了一种基于遥测数据图及同步控制块的网络遥测信息生成方法。在此基础上,为了最大化网络遥测机制中网络遥测数据包的处理效率,EAGLE提出了融合内核态及用户态特性的网络遥测信息嵌入架构。在Open vSwitch上实现了EAGLE方案并进行了测试,测试结果表明,EAGLE能够收集多粒度数据并快速提取与生成遥测数据,且仅增加极少量的处理时延及资源占用率。

FastRMT:一种面向微体系结构创新的高速数据平面可编程系统

网络数据平面可编程(Data Plane Programmability)给网络转发设备的数据平面赋予强大的可编程性,在不更换设备的情况下,可以动态部署新型机制与服务,例如路由转发核心机制、网络安全控制功能、网内计算加速服务等.由此,数据平面可编程成为业界和学术界高度关注的新兴技术,并已在主流云服务提供商投入应用.可重构匹配表架构(Reconfigurable Match Table Architecture,RMT)由于出色的处理性能和采用P4语言灵活编程的特性,成为数据平面可编程的热点研究方向.然而,受困于RMT架构复杂的体系结构设计、芯片闭源的服务机制以及门槛较高的FPGA设计开发,使得RMT研究人员难以通过FPGA,对RMT创新设计以及100 Gbps以上真实性能场景进行敏捷验证.本文提出并实现了一种数据平面可编程系统FastRMT,首次开源了FPGA级的系统实现.FastRMT支持RMT架构可编程协议解析、自定义规则匹配、超长指令字的并发动作执行引擎等核心功能,支持P4语言对系统进行编程.FastRMT具备松耦合与模块化的特点,研究人员可以替换模块或者对系统进行动态重构,从而实现新型机制或体系结构的敏捷开发与验证.本工作包含交换机原型与网卡原型两种版本,支持主流FPGA芯片,系统可完成100 Gbps的报文线速处理能力,1500 B报文处理延迟仅为1.22μs,体现了FastRMT作为基础框架对微体系结构创新和生产线级别验证的优势和可行性.

可扩展的网络验证技术:研究现状与发展趋势

互联网作为国家信息基础设施的重要组成部分,已经在各个领域发挥着巨大的作用.随着其规模不断扩大和应用持续深入,我们也面临着意图不一致的网络行为可能导致的灾难性危害.为了确保互联网的正常运行和网络行为的一致性,我们迫切需要可部署的网络验证技术,以确保网络运行时的行为与网络运维人员的意图一致.当前已经有许多关于网络验证技术的研究,这些研究帮助用户实现自动检测网络错误,并进一步分析错误产生的原因.然而,为了满足互联网规模不断扩大的需求,可扩展性问题成为在互联网部署网络验证技术的一项重要挑战.即如何在满足时间和空间复杂度约束的前提下,快速发现并排查网络策略的错误,真正将网络验证技术应用于实际,成为一个研究热点.本文从数据面验证和控制面验证两个方面出发,深入研究和总结了现有的网络验证研究工作,并探索了基于时空优化的可扩展性技术,对这些方案的特点进行了系统性分析.最后,本文总结和展望了网络验证可扩展技术的未来研究趋势,为该领域的研究人员提供一定的参考.

基于最小二乘孪生支持向量机的不确定数据学习算法

孪生支持向量机通过计算2个二次规划问题,得到2个不平行的超平面,用于解决二分类问题。然而在实际的应用中,数据通常包含不确定信息,这将会对构建模型带来困难。对此,提出了一种用于求解带有不确定数据的最小二乘孪生支持向量机模型。首先,对于每个实例,该方法都分配一个噪声向量来构建噪声信息。其次,将噪声向量结合到最小二乘孪生支持向量机,并在训练阶段得到优化。最后,采用一个2步循环迭代的启发式框架求解得到分类器和更新噪声向量。实验表明,跟其他对比方法比较,本方法采用噪声向量对不确定信息进行建模,并将孪生支持向量机的二次规划问题转化为线性方程,具有更好的分类精度和更高的训练效率。

面向6G物联网混合组网的分布式自治数据面研究

物联网(Internet of Things,IoT)即服务(IoT as a Service,IoTaaS)与6G分布式核心网的融合将成为未来IoT发展的重要趋势,亟需一种分布式自治组网架构支持IoT中较为普遍的公网与专网混合组网以及多子网对等组网。针对混合组网中复合网络功能存储库(Network Repository Function,NRF)的服务注册与发现流程信令交互复杂导致时延较大的问题,设计了一种基于分布式自治数据面技术的复合NRF互联系统,提出了基于JSON语义的网络功能信息存储方法和基于B+树状结构的索引方法,降低了数据索引时间复杂度,简化了跨网络节点的多层网元数据获取流程。

SDN中面向流表溢出攻击检测的网络遥测调度方法

针对基于固定周期或特定事件调度的网络遥测在流表溢出攻击检测中产生的数据冗余问题,提出了一种面向流表溢出攻击检测的网络遥测调度方法——F-Sense INT。F-Sense INT通过分析流表溢出攻击流的特征,在数据平面针对性地收集对用于流表溢出攻击检测的网络状态信息,在降低控制器资源及南向通道带宽占用的前提下减少遥测报告量。实验结果表明,与原生OVS系统相比,在仅增加1.13%的交换机CPU占用率和4.18%的内存占用率的情况下,F-Sense INT能有效地过滤网络中的非流表溢出攻击流,使遥测数据包数量减少。F-Sense INT显著提升了面向流表溢出攻击检测的网络遥测效率,同时也具备了较高的实用性。

基于声波测井资料的波动方程走时层析反演速度建模

地震勘探目标逐渐由浅层(<2000 m)转向中深层(2000~3500 m),高精度速度建模是实现精确地震成像的关键手段之一.目前,初至波或早至波速度层析建模方法已较为成熟,然而对深层速度建模更为重要的反射波层析建模方法依然面临走时拾取困难及计算量大等难题.针对当前中深层走时层析速度建模方法面临的难题,本文提出了一种基于声波测井资料的波动方程全波走时层析速度建模方法及策略.该方法首先通过早至波层析反演获得浅层及大尺度速度信息;其次,通过提取初次成像剖面的构造倾角信息,利用声波测井资料进行稀疏反演,进一步获得更高精度的速度模型;最后,以此为初始模型,进行全波层析反演获得最终偏移速度模型.数值结果表明,本文所提出的速度建模方法及策略不仅可以避免传统反射波层析建模方法因采用Born近似反偏移所带来的大计算量问题,且大幅提高了中深层速度建模的精度,进而能有效地提高中深层复杂构造区域的地震成像质量.

风景园林平面图生成设计数据集增强方法研究

平面图生成是生成设计研究中的核心部分,然而数据集的匮乏制约了生成设计研究的发展。为了低成本地解决数据瓶颈问题,提出并验证了一个基于算法驱动的数据增强框架。首先,结合深度学习和生成设计任务特征,提出外环境切割、分层训练和曲线优化3个关键步骤,基于此构建了一套完整有效的风景园林平面图数据增强框架。其次,基于测试集对框架各个部分进行消融实验,验证该框架的有效性。最后,应用该框架生成一套高质量的数据集,并将数据应用于风景园林生成设计的“图像分割”“布局生成”“平面渲染”三大主流任务,在实践中验证该框架的有效性。

SDN边缘交换机发起的数据窃取攻击及检测方法研究

软件定义网络(Soft Defined Network,SDN)交换机作为数据转发与策略执行的设备,恶意攻击者通过侵蚀SDN交换机对网络进行隐秘而致命的攻击,严重影响用户的端到端通信质量。首先提出了一种边缘交换机被攻击者劫持后的数据窃取攻击过程,可以逃避网络范围内的异常检测,并证明了这种攻击的隐蔽性。为了抵御此种攻击,提出了一种流信息一致性检测方法,将主机信息纳入一致性检测中,并基于Ryu控制器在mininet平台上进行实验。实验结果表明,防御方法在抵御边缘交换机攻击的同时不会带来过多的负载增加。

面向京沪高铁智能化提升的模数一体化平台构建

作为世界上一次建成线路最长、技术标准最高的高速铁路,京沪高铁不论是工程建造,还是运营管理,都是我国高速铁路发展的示范线和改革的排头兵。经过10余年建设运营,各专业积累了宝贵的运营数据,基于海量数据开展运营、运维一体化的智能化提升面临迫切需求。通过分析当前高速铁路智能化发展现状,以及京沪高铁的信息化平台建设应用情况,提出京沪高铁在智能化提升方面面临的需求与挑战,通过阐述平台构建原则、平台架构及模数交互过程,构建基于“模数一体,轴面协同”理念的京沪高铁模数一体化平台,打造京沪高铁既有线路运营管理数字化、智能化建设新标杆。

基于M估计算法的三维点云平面拟合方法研究

通过激光传感器获取的三维点云难免混入噪声和异常点,导致点云平面的拟合精度降低。为解决该问题,本文提出了一种结合M估计样本一致性(MSAC)算法和主成分分析(PCA)法拟合点云平面的方法。该方法首先通过MSAC算法去除点云数据中的异常点,获得较为理想的点云平面,然后使用PCA方法对保留的点云数据进行平面拟合,以获取更加精确的点云平面参数。使用电池托盘作为被测物,应用3D线激光轮廓传感器扫描被测物并将点云数据传输到计算机进行处理。通过设定的仿真数据和电池托盘点云数据进行实验,发现本文方法与随机采样一致性(RANSAC)结合PCA、最小平方中值(LMedS)结合PCA的方法相比,在耗时接近的情况下,能够显著降低异常点对点云平面拟合的影响,获得更精确的平面拟合参数。对两个部分的电池托盘点云滤波处理后进行平面拟合时,能够发现本文方法与其他两种方法相比,标准差分别降低了28.6%和22.5%%、24.0%和29.0%,该方法具有较高的平面拟合精度和实用性。

RBFRadar:基于可编程数据平面检测价值突发流

在各种网络流量中,突发是一种常见且重要的流量模式。突发会增大网络时延并影响应用性能,因此对突发流的检测、分析和缓解对于提升网络性能和鲁棒性是有意义的。然而,当前基于逐次突发的检测方案存在显著的带宽开销和高用户负担问题。文中通过观察并分析多个场景下的突发流量特征,提出了价值突发流(Remarkable Burst Flow,RBF)检测,在降低带宽开销的同时,减少了传统突发检测中的密集手工劳动和专家经验要求,减轻了网络管理者的负担。RBFRadar是基于Sketch数据结构的框架,支持可编程数据平面上的RBF检测,在一段时间内观察流级别的突发性。该框架仅产生有限的内存占用和低时间复杂性,其原型可在PISA架构上实现。实验结果表明,在检测RBF的准确性方面,RBFRadar的F1分数是现有方案的5.6~23.4倍;在带宽开销方面,与基于逐次突发的检测方案相比,RBFRadar可降低84.62%~98.84%的带宽开销。