基于随机图的复杂网络建模方法研究

随着Internet技术的飞速发展,网络传输中大容量、高速化、多媒体化的需求也在日益增长,网络服务性能一直以来是网络传输中备受关注的问题,因此建立一个接近于实际通信网络的复杂网络仿真模型,对深入研究其网络连接状况及网络性能,拓展复杂网络理论研究基础和应用领域,具有十分重要的意义.本文在随机图理论的基础上,提出了一种基于随机图的k-叉树网络模型(k-Tree Network Model based on Random-Graph,k-RGN),该网络仿真模型是一种具有链路权重且服从指数分布的随机网络模型.通过在网络仿真模型中的对比实验,验证了k-RGN随机网络模型,在带宽、丢包率、时延、时延抖动、跳数等多参数指标规划中,具有很好的网络综合性能.

基于随机图的面向对象软件可测试性计算模型的研究

结合随机图理论以及扩展 PIE 模型,提出了一种新的面向对象软件可测试性计算模型．分析了对象粒度的 PIE 扩展模型,并将传播感染免疫理论应用于表征软件系统的随机图,最终给出了面向对象软件可测试性的计算方法．

基于开源软件的有向图研究

从复杂网络的角度分析大型开源软件内部软件包依赖关系的复杂度和风险情况。以Gentoo Linux系统做为数据源,将系统中的软件包抽象成点,把软件包之间的依赖关系抽象成边,建立随机图,对此进行分析。除应用经典的随机图方法外,还定义了两个基于有向图的新参数:复杂度和风险度分布,用以量化地评估系统的复杂程度与风险性。通过应用两个新参数,观察到Gentoo系统的复杂度和风险度分布经历了一个快速增长的阶段。这种高速增长的原因来自系统中环状依赖结构。

感染免疫理论的软件可测试性计算模型

根据PIE技术基本原型,将软件系统中的对象抽象为PIE技术中的位置概念。以此作为模型的考察粒度,提出了扩展PIE模型。结合随机图理论,建立了基于扩展PIE的软件可测试性计算模型。

超短波信道建模方法

针对超短波信道传播条件复杂,缺乏相关成熟方法和模型的现状,对当前国内外现有超短波信道模型和建模方法进行了梳理、总结和归纳。简单介绍了超短波传播特性、信道参数以及现有模型,重点梳理了在不同应用场景下,可用于超短波信道建模的方法。然后,针对基于随机传播图理论的方法进行了重点介绍,总结了基于信道参数的模型验证方法。最后,针对不同的超短波应用条件,对相关的方法进行了展望。

无线传感器网络里密钥分配算法分析

基于无线传感器网络现有的安全问题,给出了传感器网络里现有的一些常用密钥分配算法:随机密钥预分配方案、q-composite、对称密钥、新颖随机密钥算法。在此基础上,对这些算法的抵抗俘获、网络连通性、可扩展性和内存开销的特性进行分析,指出它们存在的问题。新颖密钥分配算法具有网络连通性好、存贮开销小和抗俘获能力强等优点,但是该算法也存在缺点:建立密钥的过程、消息是明文传送的,容易遭到偷听攻击。提出在建立密钥阶段通过共享密钥加密节点之间的通信,建立密钥后该共享密钥自动擦除。