物联网环境下复杂光纤通信传输网络节点调度

为了解决物联网环境下,光纤通信传输网络节点能耗高、调度效率低的问题,提出一种物联网环境下复杂光纤通信传输网络节点调度方法。在物联网环境下,分析光纤通信传输网络节点的分布情况,根据动态联盟理论,以最快调度速度和最小投资为目标,构建复杂光纤通信传输网络节点调度模型。通过蚁群和粒子群算法相结合的融合算法展开全部搜索,获取最佳调度方案,实现光纤通信传输网络节点调度。实验结果表明,所提方法的节点平均能耗在6.0 mJ以下,LBF值始终高于0.20,且节点调度耗时始终低于200 ms,具有良好的调度效果。

适用于多跳TSN网络节点的帧抢占分片与重组方法

当前标准时间敏感网络中,帧抢占分片与重组机制仅适用于网络节点间。而可抢占帧在多跳时间敏感网络传输过程中,可能会多次出现帧抢占分片与重组,导致网络节点处理开销增加及转发效率降低的问题。设计了一种适用于多跳时间敏感网络节点传输的帧抢占分片与重组方法,通过择机分片、增加以太网地址、一次分片与重组、分片大小适当、保护带长度折中等措施,可减少多次帧抢占分片与重组带来的开销,提高网络节点转发效率,降低时间敏感流的时延和抖动,保障其传输时延的确定性。

基于无线传感器网络节点的老人智慧鞋履设计

当前老人智慧鞋履的提醒程序多设定为单次结构,整体的提醒效率较低,为此提出基于无线传感器网络节点的老人智慧鞋履的设计与实践应用。根据当前测定,先进行传感器及无线传感网络节点接入多目标健康提醒程序的设计,进行实时数据采集与定点传输,设计多目标健康提醒程序,构建无线传感器网络节点老人鞋履总控系统,最终采用智能报警的方式完成智慧鞋履的设计。测试结果表明:针对选定的6名测试人员,结合制定的3个测试指令组,最终得出的智慧鞋履的响应时延均被较好地控制在0.3 s以下,说明此次在无线传感器网络节点原理的辅助下,所设计的老人智慧鞋履更加灵活、高效,应用效果更佳。

多级智慧供应链网络节点动态优先级排序系统

多级智慧供应链网络中的节点错排问题,使得数据信息的传输受到影响,导致节点动态优先级排序精准度较低。为此,设计了多级智慧供应链网络节点动态优先级排序系统。在多级SDN拓扑网络中,确定供应链节点的排列方式,完成多级智慧供应链网络的一般性结构设计。对网络节点实施无标度处理,根据动态参数标准化执行结果,计算优先级特征向量与排序介数的取值范围,实现对节点对象的排序处理,完成多级智慧供应链网络节点动态优先级排序系统的设计。实验结果表明,设计系统作用下,能够有效解决多级智慧供应链网络中的节点错排问题,提高多级智慧供应链网络节点动态优先级排序精准度。

基于多跳分簇算法的异构融合通信网络节点负载均衡方法

针对网络节点负载不均衡、节点能量消耗较大、网络吞吐量较低的问题,提出基于多跳分簇算法的异构融合通信网络节点负载均衡方法。依据异构融合通信网络实时(RT)和非实时(NRT)业务的服务质量满意度,应用效用函数结合三角模融合算子,将重载网络通信业务转移至轻载网络,实现异构融合通信网络业务负载均衡;运用多跳分簇路由算法,依据节点位置和其所剩能量选取簇头,通过减少网络边缘的簇头数量,节省网络能量消耗,通过簇头节点剩余能量和链路权值大小选取下一路由,构建簇间路由通信机制,实现异构融合通信网络节点负载均衡。在实验验证方面,在5.5×15^(3)个周期时,存货节点为0,吞吐量最高可达到13.5×15^(4)bit,出色地完成异构融合通信网络节点负载均衡,合理选取簇头节点,减少节点能量的消耗,提升节点生存周期和网络吞吐量。

改进AHM-RS赋权的网络节点多属性可拓聚类模型

针对网络节点模型聚类时未充分考虑网络节点的多属性以及结果片面性的问题,设计改进属性层次模型-粗糙集(Attribute hierarchy model-rough set,AHM-RS)赋权的网络节点多属性可拓聚类模型。通过改进AHMRS赋权法与可拓聚类算法,建立网络节点多属性可拓聚类模型;利用改进AHM法计算主观权重;利用RS赋权法计算客观权重;通过相对信息熵,组合主客观权重,得到综合权重;依据节点属性值和综合权重,获取节点综合重要性度量值;通过节点可拓距与综合重要性度量值,计算节点关于聚类等级的关联度,按照关联度确定该节点所属的聚类等级。实验证明:该模型可有效计算网络节点多属性综合权重,以及网络节点的关联度,完成网络节点多属性可拓聚类;在不同节点删除比例时,该模型可拓聚类的Rand指数均较高,即网络节点多属性可拓聚类精度较高。

云平台网络节点单体监控信息分布式存储方法

针对监控信息储存负载不均衡、丢包率高等问题,提出云平台网络节点单体监控信息分布式存储方法。将监控信息源当作一个由多个事件构成的集合,通过事件概率分布计算信息熵的最大值,根据该值完成监控信息压缩和去冗余处理;利用异地数据备份恢复算法计算远程服务器负载,结合负载情况实时调整备份任务分配量,确保负载均衡,避免信息丢失;建立包括软件服务、平台服务和基础设施服务的三层云储存架构,分析不同层次的功能;将分布式储存过程分为访问层、连接层与归档层,通过计算信息访问概率,判断监控信息是否满足储存要求,对于满足的信息直接储存,针对不满足条件的信息,利用粒度率调节弹性期望值,减少信息储存拥堵现象,实现分布式储存。实验表明,所提方法压缩效果好,能够确保储存节点的负载均衡,减少了监控信息丢失现象。

清华大学研究团队成功实现无串扰的量子网络节点

近日,清华大学交叉信息研究院段路明教授课题组利用同种离子的双类型量子比特编码首次实现了无串扰的量子网络节点,该研究对未来实现大规模量子网络和量子计算具有重要意义。相关研究成果以“利用相同离子种类的双型量子位元实现一个避免串扰的量子网络节点”(Realization of A Crosstalk-Avoided Quantum Network Node Using Dual-type Qubits of the Same Ion Species)为题,发表于《自然·通讯》(Nature Communications)期刊。

无线传感器网络节点的休眠自动调度智能优化方法

针对当前无线传感器网络节点休眠调度时存在死亡节点数量较多,造成网络能量损耗过大,同时各节点数据传输速度慢的问题,开展无线传感器网络节点的休眠自动调度智能优化方法研究。结合冗余覆盖节点的判定,构建无线传感器网络休眠调度机制;基于分簇拓扑,构建网络模型与能量模型;设计并运算休眠自动调度算法,实现智能优化。通过对优化前后节点休眠调度的对比,得出优化后死亡节点数量明显减少,网络能量损耗降低,且节点的传输速度提升。

自适应优化参数模拟退火的无线通信网络节点入侵实时监控方法

常规的无线通信网络节点入侵监控方法以入侵特征匹配的形式为主,大部分恶意代码与合法代码混合在一起,无法满足特征匹配需求,从而出现入侵监控误报、漏报的情况.为此,设计了自适应优化参数模拟退火的无线通信网络节点入侵实时监控方法 .设定无线通信网络节点入侵监控标准,针对不同的网络监控环境制定入侵行为监控判别标准,确保入侵行为监控效果.基于模拟退火优化通信网络节点入侵实时监控参数,根据模拟退火算法状态转移概率,确定当前节点的入侵情况,满足网络节点入侵的实时监控需求.采用对比实验,验证了该方法的监控准确性更高,能够应用于实际生活中.

基于秘密共享的无线传感器网络节点隐私保护技术

为提高网络的安全性,文章分析了基于秘密共享的无线传感器网络节点隐私保护技术。首先分析了秘密共享的原理及其在无线传感器网络中的应用,其次从3个方面分析了节点隐私保护技术优化,最后进行实验分析。

SDH传输网络节点非法入侵告警方法

基于遗传算法的告警方法,因没有对网络节点与告警特征进行关联,导致告警信息传输中在信息匹配环节的对接不准确,产生错误的告警信息,致使告警正确率不足。因此,提出SDH传输网络节点非法入侵告警方法。对网络中入侵节点与已建立的入侵行为特征数据进行对比完成信息识别,然后由模糊层次分析法获得入侵节点处理后的综合评价,并输送至推理队列,将推理队列中的节点信息与历史数据中的告警数据相关联,计算两者的整体相似度以生成告警,对告警信息进行过滤提高准确性,完成SDH传输网络的入侵告警。试验中,试验组在模拟环境中对电网的告警正确率是98.79%,而对照组的告警正确率是92.66%,可以证明所设计告警方法的告警正确率相对来说较高。

属性异构信息网络节点重要度评估方法

为了提供预测网络行为、优化网络结构等的决策依据,提出属性异构信息网络节点重要度评估方法研究。根据网络拓扑结构与评估需求,进行节点重要度评估指标的选择;在实际评估过程中,根据网络类型、属性异构信息数量与评价中的实际需求等进行指标的调整;为确保在评估过程中所有指标具有可量化的特点,进行指标的预处理与信息熵权重的计算;根据指标的权重向量,将其与标准化矩阵进行加权相乘,得到指标对应的加权矩阵,以此为依据,实现对节点重要度的计算与综合评估。实验结果表明:所提方法可以实现对节点重要度评估结果的量化,能够进行精准有效的节点重要度排序,排序评估效果较好,且能够得到更多节点的重要度分布结构信息。

我国科学家成功实现无串扰的量子网络节点

量子网络是基于量子力学规律对量子信息进行存储、处理和传输的物理装置,是实现量子通讯和大规模量子计算的基础。清华大学研究团队利用同种离子的双类型量子比特编码,在国际上首次实现无串扰的量子网络节点,对未来实现量子通讯和大规模量子计算具有重要意义。该研究成果近日发表于国际学术期刊《自然·通讯》。

基于模糊层次分析法的网络节点安全评价研究

为提升网络节点安全态势评价的效果,提出基于模糊层次分析法的网络节点安全评价方法。首先,建立模糊层次分析模型,运用标度法构造判断矩阵进行量化分析;其次,建立评价模型,根据决策准测对判断结果进行赋值;最后,运用模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)计算隶属度向量的单因素,根据条件因素设定阈值。实验结果表明,所设计方法的评价结果在300~320,可实时评估节点攻击态势。

云平台框架下网络节点数据安全传输技术

在传统的数据传输过程中,由于缺乏对节点之间关联关系的分析,导致数据的丢包率较高。针对此问题,提出了云平台框架下网络节点数据安全传输技术。利用Overlay结构在连接组网各个接口中的作用,构建以其为基础并包含多个节点数据的网络拓扑抽象模型。在数据传输阶段分析传输数据的资源需求,然后利用网络的允许时延,调整网络拓扑模型中相邻阶段的运行频率,使得数据接口以相同的频率执行数据传输,保障数据的安全性。测试结果显示,云平台框架下网络节点数据传输技术的丢包率始终稳定在10.0%以内。

基于复杂图论的光通信网络节点部署研究

为避免光通信网络中不同类别用户的通信碰撞,研究基于复杂图论的光通信网络节点部署方法。分析光通信网络中节点之间的复杂关联性,基于图论构建网络节点部署模型,获取极大全连通子图并确定初始中心点位置;利用该位置优化粒子群算法的粒子的初始位置,获取全局的最优解;采用对称位移对优化粒子群算法,求解得到光通信网络节点在静、动两种环境的最佳部署结果。测试结果显示:该方法可实现节点的均匀部署;以最小的节点数量完成网络动态变化时的节点部署调整,且最大荷载达到107.6 MBIT/s,不同类别用户的碰撞率低于0.22%。

基于网络节点相似性的髋关节点云配准算法

针对基于聚类和距离的点云去除异常值算法在髋关节点云上容易去除正常值,导致点云结构发生改变等问题,本文提出一种随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)拟合圆算法与包围球去除离群值算法,利用RANSAC算法提出距离点云主体较远的异常值,使用包围球算法去除髋臼窝中悬浮的异常值.同时,针对迭代最邻近点算法(iterative closest point,ICP)在选取初始点对时偏离真实值较大,容易导致迭代次数过多,陷入局部最优解的情况,本文提出一种基于网络节点相似性筛选初始点对方法,通过选取最接近真实值的点对进行迭代优化.结果表明,改进算法能够有效剔除髋关节表面点云中的异常值,选取准确的初始点对,实现任意位姿下两组点云的快速、精确配准.

基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络定位精度,应用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)-蒙特卡罗锚盒(Monte Carlo anchor box,MCB)算法对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中移动节点进行定位建模,分析了移动速度、锚节点密度和样本数对定位精度的影响。研究结果表明:FOA优化MCB算法具有比MCB算法更优的定位精度,当节点移动速度变大后可以获得更小的定位误差,在10 m/s的速度下获得了最低误差值情况下锚节点数量和移动节点定位误差之间的变化曲线;当锚节点较少时,MCB与FOA优化MCB形成了较大的定位误差;随样本数增大,定位误差逐渐减小,在样本数达到150时获得一个稳定的定位误差。研究对无线传感器网络定位精度具有很好的应用价值,易于实现推广。

基于遗传算法的无线传感器网络节点自身定位参数优化方法

提出一种自身定位参数优化方法,首先利用遗传算法在全局寻优方面的优势,改善了无线传感器网络中节点自身位置信息的定位精度欠佳问题,其次,遗传算法利用优化方法,初始种群优化、调整适应度的选取运算、引入错误校正因子等,对节点自身位置进行精确定位,从而有效提升节点定位精度和稳定性。实验结果表明,在测距阶段和定位阶段均取得了一定进展。该方法将位置问题建立在不同的距离或路径的基础上,以求得最优解,从而克服了传统以数理统计为主的局限性,同时能够保证系统的性能,节省网络资源。