Wi-Fi QoS技术综合分析

为了满足对高带宽、低时延业务的服务质量要求,Wi-Fi技术必须支持不同类型业务质量的管理机制。首先,分析传统Wi-Fi QoS技术面临的挑战,阐述Wi-Fi联盟弥补传统的Wi-Fi多媒体功能WMM不足而定义的QoS管理技术,有效支持下行数据流的分类和优先级设定;其次,进一步分析和介绍Wi-Fi7对于QoS改进的关键技术,包括数据流的QoS特征识别技术和严格目标唤醒时间r-TWT技术,以及二者结合对于低时延业务的支持;最后,对Wi-Fi的QoS技术发展进行小结和展望。

共享制造环境下基于Z-RIM的QoS多方异质评价方法

为解决共享制造环境下决策信息异质、候选服务数量动态变化的制造服务QoS评价问题,基于平台、服务需求方、服务提供方的三方决策信息,提出一种符合共享制造特点的QoS多方异质制造服务评价方法。通过精确数、语言变量和Z-number处理异质信息;基于共识最大化计算决策方权重向量,利用TrFWAA算子集结多方信息,依据离差最大化模型计算属性权重;在此基础上,采用RIM对各服务进行评估。结合共享制造环境下的制造业服务优选案例对提出的方法进行验证分析,结果表明该方法具有较好的实用性和优越性。

基于QoS约束的通信组网链路故障恢复探究

随着网络技术的不断发展,通信网的规模逐渐扩大,网络结构日渐趋于复杂化,发生故障的概率自然就会增高。当通信网出现故障后,必须尽快恢复,否则可能会造成巨大的经济损失,严重时甚至引发各类社会安全风险。智能通信网是解决上述问题的有效策略之一,对网络带宽、时延、丢包率提出了不同的要求。本文对如何恢复网络故障展开了研究,提出了一种基于QoS(Quality of Service)约束的通信组网链路故障恢复方法,根据用户对业务提出的QoS需求以及空闲网络资源,选择恢复路径,确保传输业务的可靠性。在当通信网发生故障后,该方法能够有针对性地快速解决故障,对通信技术的应用与发展具有实用价值。

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的服务质量(quality of service,QoS)组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。

云服务推荐中基于多源特征和多任务学习的时序QoS预测

随着云计算技术的普及,云服务数量指数级增长,用户不再满足于功能性需求,服务质量(Quality of Service,QoS)成为比较服务优劣的关键性能指标.如何在动态、复杂的云环境中实时、准确地预测服务质量并为用户推荐高质量服务成为热点问题.考虑到云服务器的负载、网络状态、用户接入云环境的偏好等随着时间变化,本文提出了基于多源特征和多任务学习的时序QoS预测方法(T-MST),它可以实时、准确地同时预测多种QoS属性.首先,TMST对用户、服务进行特征表示,通过Time2Vec刻画时序特征,再结合多种QoS属性的历史记录生成多源特征表示.其次,基于滑动窗口采用LSTM感知窗口内的时序关系,借助注意力机制细化窗口内不同时刻的关键性,从而构造待预测时刻的隐藏状态.最后,T-MST采用多任务预测层实现多种QoS属性的同时预测,它们共享上游模型,仅在预测层采用不同的感知模块以提升模型的鲁棒性和计算效率.本文基于真实世界的数据集进行了全面的实验验证,结果表明T-MST在吞吐量和响应时间的时序预测任务上平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别平均提升了37.53%和20.38%,优于现有的时序QoS预测方法;而且TMST的计算效率更高,能够有效应对实时QoS预测的需求.

QoS Routing Optimization Based on Deep Reinforcement Learning in SDN

To enhance the efficiency and expediency of issuing e-licenses within the power sector, we must confront thechallenge of managing the surging demand for data traffic. Within this realm, the network imposes stringentQuality of Service (QoS) requirements, revealing the inadequacies of traditional routing allocation mechanismsin accommodating such extensive data flows. In response to the imperative of handling a substantial influx of datarequests promptly and alleviating the constraints of existing technologies and network congestion, we present anarchitecture forQoS routing optimizationwith in SoftwareDefinedNetwork (SDN), leveraging deep reinforcementlearning. This innovative approach entails the separation of SDN control and transmission functionalities, centralizingcontrol over data forwardingwhile integrating deep reinforcement learning for informed routing decisions. Byfactoring in considerations such as delay, bandwidth, jitter rate, and packet loss rate, we design a reward function toguide theDeepDeterministic PolicyGradient (DDPG) algorithmin learning the optimal routing strategy to furnishsuperior QoS provision. In our empirical investigations, we juxtapose the performance of Deep ReinforcementLearning (DRL) against that of Shortest Path (SP) algorithms in terms of data packet transmission delay. Theexperimental simulation results show that our proposed algorithm has significant efficacy in reducing networkdelay and improving the overall transmission efficiency, which is superior to the traditional methods.

QoS数据不确定性下电力业务服务自适应选取模型

针对电力业务服务选取不可靠,造成用户服务质量不佳的问题,构建了QoS数据不确定性下电力业务服务自适应选取模型。通过局部约简处理方法,调整搜索空间,计算约束满意度的自适应值,采用动态适应性函数和惩罚函数进行服务寻优。充分考虑QoS数据不确定性,设计电力业务服务自适应选取流程。依据QoS属性,构建基于响应时间的自适应选取云模型,通过计算属性云期望值、熵值、随机性及反馈相似度实现电力业务服务自适应选取。由实验结果可知,该模型的用户满意度最大值为88%,计算时间最大值为0.69 s,能够有效提升电力业务服务质量。

云雾网络中低延迟QoS路由模型的研究

文章提出一种适用于云雾计算环境的低延迟QoS路由模型,以应对云雾网络中的数据传输延迟问题,并保证服务的可靠性与效率。在深入分析云雾网络特性基础上,构建了包含关键QoS参数的网络切片评估模型,并据此设计出能够动态调整路由策略的算法,有效适应网络状态变化。仿真实验显示,处理1000MB数据时,该模型较传统云计算网络减少了11.95秒的延迟时间,仅需18.47秒,显著提升了网络吞吐量与操作速度,同时降低了丢包率,对提升网络性能和用户体验至关重要。

基于鞅论的时延QoS分析

随着网络通信行业的迅速发展,出现了各种各样的数字移动终端,用户对服务质量的要求也不断提高,QoS (Quality of Service)应运而生。时延是QoS的指标之一,通过研究时延可以进一步分析网络的性能。基于排队论,主要研究单一业务到达时的系统性能,建立单一服务器服务的排队系统,在建模中,主要考虑突发性业务,使用突发性到达MMOO过程作为系统的输入,将服务过程建立为ALOHA。利用新的理论方法——鞅论,指数上鞅能够准确描述突发性到达对网络性能的影响,在鞅域中构建服务鞅和到达鞅的结构,通过鞅的停时定理,推导系统的时延违反概率不等式建模出在鞅结构下的时延违反概率界,利用MATLAB统计比较不同的负载率对应的时延违反概率界,发现在突发型的业务到达时,时延界随着负载率的减小更加紧致更加趋于真实值。

数字电视信号在IP网络传输中的QoS保障技术应用

数字电视信号对传输质量有着十分严苛的要求,传统网际互连协议(Internet Protocol,IP)网络在提供端到端服务质量(Quality of Service,QoS)保障方面仍面临诸多挑战。对此,分析数字电视信号的业务特点和传输需求,梳理IP网络QoS领域的发展脉络,提出一种端到端QoS保障解决方案的总体架构,从接入网、骨干网、综合管理平台三个层面给出优化措施。

基于SDN的空间信息网络自适应QoS路由算法的设计与实现

为了满足用户对网络服务质量的要求,本文提出一种基于SDN的空间信息网络自适应QoS路由算法。该算法采用SDN控制器对网络进行全局控制和管理,通过收集网络拓扑信息和质量参数,动态调整路由策略,实现网络的自适应QoS路由。实验结果表明,该算法能够有效提高网络服务质量,优化网络性能。

QoS技术在保障PTN传输网络安全方面的应用研究

在互联网普遍使用的大环境下,网络安全成为了人们关注度和讨论度比较高的一个话题,所以深入思考网络安全方面的问题是有必要的。PTN传输网络安全对网络信息数据保护以及用户的权益保障等有着积极意义,所以需要在实践中强调PTN传输网络安全。结合现实技术应用做分析发现QoS技术在保障PTN传输网络安全方面有着突出的效果,所以在QoS技术成熟的情况下,结合PTN传输网络安全的基本分析对PTN传输网络安全实践中QoS技术的具体利用做研究,这对于实践工作有突出指导意义。文章对相关内容做讨论,旨在为实践提供参考。

IP承载网中QOS策略的设计与优化

在网络世界中,网际互连协议(Internet Protocol,IP)承载网扮演着信息流动的骨干角色,其运行表现和服务水准至关重要。文章详细探讨了IP承载网中服务质量(Quality of Service,QoS)策略的设计与优化方法,重点涵盖分类服务与标记、流量控制与优先级队列管理以及链路和节点策略的具体实现。通过流量分析与预测、智能资源分配与调度、动态策略调整以及故障检测与容错机制,提出一系列提升网络性能和用户体验的有效措施。

计及节点重要度协同知识模型的电力通信QoS路由策略

“双碳规划”下电网面临形态和功能的集约升级,区域内节点化、模块化特征愈加突出,亟需研究一种计及节点特性的路由算法,来保障通信网支撑能力。首先,依托节点的电网影响度和拓扑关系定义了重要度参数。其次,从状态转移、自适应搜索收敛控制等方面将重要度嵌入策略模型,引导路由优化方向。然后,引进参数知识模型挖掘优化问题的相关知识,协同重要度指导后续优化过程,降低了蚁群系统的参数敏感性。最后,通过仿真证明在满足服务质量(quality of service,QoS)前提下,策略模型计及节点重要度的知识型路由能快速收敛,并提供了良好而稳定的主备用路由性能。

面向非地面网络多QoS保障的低地球轨道卫星星座设计

低地球轨道卫星星座(LSC)能够为非地面网络(NTN)提供无缝和快速连接,但无法为用户提供足够的服务质量保障,严重影响了NTN系统性能。综合考虑多个QoS指标,建立了LSC的容量与下行链路预算模型,进而,将星间链路的建立制定为QoS保障的链路预算问题。提出了带有改进交叉和变异算子的非支配排序遗传算法(INSGA-II)优化LSC的配置,实现多重覆盖率和系统容量的最大化以及星座成本的最小化。数值结果表明,与Telesat和Kepler相比,所设计的LSC具有相当甚至更高的性能,且其星座规模仅为Kepler系统的64%。

基于SDN的空间信息网络自适应QoS路由算法

针对空间信息网络存在节点资源有限,且难以提供个性化的服务的问题.本文提出了一种自适应的多约束QoS(Quality of Services)路由算法.首先,利用SDN(Software-Defined Network)实时获取链路QoS参数的特性,提出了考虑了链路质量、剩余带宽和节点负载因素的传输代价模型,建立以路径最小代价为优化目标的多约束QoS路由模型,以最大化网络吞吐量.然后,为满足不同优先级数据流的QoS需求,利用Adam(Adaptive moment estimation)算法解决多约束模型阈值自适应问题.与传统的手动设置方式相比,能够更好地适应网络变化,提供更加个性化的服务质量.最后,通过改进的蚁群算法求解多约束优化问题,利用双禁忌表优化候选节点,根据SDN可编程特性讨论了信息素挥发系数取值问题,最终求得最优路径.数值结果表明,与相关方案相比,该方法在满足空间信息网络多优先级QoS需求的同时,在算法收敛速度和网络吞吐量、负载分布指数方面具有更好的性能.

基于服务负载的时序QoS预测

网络技术的发展和多接入边缘计算的兴起使得计算和网络资源的部署逐渐靠近终端.随着服务数量的增多,为了向用户更好地推荐服务,如何在复杂、动态的边缘计算环境中实时、准确地预测服务质量(quality of service,QoS)成为一项挑战.本文提出一种基于服务负载实时预测QoS的深度神经模型(QPSL),它可以为边缘计算中的QoS预测提供缺少的负载状况感知和周期感知.首先,对服务的负载状况进行特征表示,并通过时序分解模块获取时序特征.其次,将CNN和BiLSTM结合,学习潜在的时序关系,生成不同时刻的状态向量.然后,基于Attention机制为历史时刻的状态向量分配权重,从而构造未来时刻的状态向量.最后,将上下文嵌入向量与状态向量送入感知层完成实时QoS预测.基于真实的融合数据集进行了大量的实验,结果表明QPSL在响应时间和吞吐量任务上的MAE分别平均提升了10.28%和10.87%,优于现有的时间感知QoS预测方法.

WSNs跨层设计中的QoS体系结构

为提高WSNs中跨层设计的网络性能,针对WSNs和跨层设计的特点,从WSNs实际可观察参数角度出发,提出了一种符合WSNs实际应用需求的三层QoS指标体系,并对各层QoS指标进行规范化描述。由于该指标体系所选取的指标都是实际应用中可直接检测到的网络性能参数,使得实施QoS保障的可操作性得到了增强。考虑到WSNs中跨层QoS保障的实施,设计出一种跨层的QoS体系结构,并对QoS提供和QoS维护的问题进行了详细分析。指出了下一步的研究工作。

面向6G的QoS新体系架构机制探讨和展望

6G网络不仅对通信服务进行了增强,还将融合感知、计算、智能和可信等多业务领域提供综合服务。当前5G QoS体系架构和机制无法支撑未来6G网络综合服务保障,6G需要更广义的QoS新体系。通过对当前QoS局限和未来QoS设计新目标分析,提出了QoS新体系下的项目化运作、架构分级和多管控主体等设计范式,并且阐述了AI和数字孪生可作为新工具协助QoS设计的优化验证。

遗传算法与带权搜索融合的QoS组播路由算法

针对传统多约束路由选择算法计算负担重的问题,论文提出了一种基于遗传算法与带权宽度优先搜索融合的QoS组播路由算法.所提方法融合了遗传算法与带权宽度优先搜索方法,在分组丢包率、带宽、时延抖动、时延等QoS条件约束下,通过所提算法快速得到备选路径,并获取最优的组播路径.在仿真实验中,将所提算法与LDT进行了相比,实验结果表明,论文所提算法可以解决多约束条件下的QoS分组路由问题,并能够有效降低计算负载、减少算法执行时间.