未来网络与工业互联网发展综述

随着经济社会的发展,人们对网络和服务质量的需求不断提高,传统网络架构难以满足日益增长的需求,未来网络技术受到了广泛的关注.近年来,互联网与传统产业的深度融合促成了工业互联网的出现,也推动当今互联网逐渐由"消费型"领域扩展到"生产型"领域,给未来网络技术的发展带来了新的挑战和机遇.从工业互联网发展现状出发,分析其对网络的新需求,阐述未来网络发展的新趋势和新技术,并对未来网络试验设施及其对工业互联网的支持进行介绍.

基于ICN的未来媒体网络缓存放置策略

随着媒体用户规模的增大和数字媒体内容指数式的增长,现有的互联网、广播网和电信网已无法同时满足如此庞大数据量的高效传输和用户随时随地低成本消费的需求,这严重影响了网络性能和服务质量,并在一定程度上推动了对以信息中心网络(ICN)为代表的未来网络体系架构的研究。在信息中心网络中,缓存放置策略的优劣在一定程度上决定了网络性能的优劣。文章结合奇异值分解算法(SVD)提出基于ICN的未来媒体网络缓存放置策略,通过分析不同网络中请求内容的相似性决定每个网络的缓存内容;一方面,利用ICN数据与位置分离的思想,降低链路负载,另一方面,通过SVD算法提高ICN中的数据响应速率和网络缓存命中率,减小了网络传输开销和数据的传输时延,对于提升媒体网络性能和用户体验具有重要意义。

基于命名数据网络的区块链信息传输机制

近年来关于区块链的研究得到极大关注,然而基于TCP/IP的通信对这种大量数据内容广播模式的支撑并不充分。基于命名数据网络,设计全新的支持区块链推送服务的节点模型和特殊的读写表过程,提出完善的信息传输机制,通过请求聚合和数据缓存减少网内冗余流量并加速通信传输。同时给出基于本架构的虚拟货币应用实例,并通过仿真验证本方案性能的优势,进一步展望未来相关的研究方向。

SDN试验床网络虚拟化切片机制综述

未来网络体系架构和关键技术的研究需要灵活开放的测试验证环境,基于传统分布式的网络架构难以达到动态虚拟化、有效管控和新协议灵活部署的需求。随着软件定义网络(SDN)技术的出现和发展,上述问题找到了有效的解决途径,因此,基于SDN构建网络试验床成为了近年来该领域的主流研究方向之一。其中,基于SDN的网络虚拟化切片技术更是试验床中的核心支撑技术,可以根据不同试验的需求切分物理网络资源,从而提供并行、独立的网络环境。将重点研究基于SDN的试验床中使用的网络虚拟化切片机制,从"流量识别和切片网络标识"、"虚拟节点抽象"和"虚拟链路抽象"这3个关键技术出发,对当前基于SDN试验床中的典型网络虚拟化切片机制进行介绍与分析,并总结了该领域未来可行的研究方向。

基于部分可观察马尔可夫决策过程的受控无线网络系统动态资源分配

研究了受控无线网络的动态资源分配。针对传统无线通信传输模型的局限性随着无线通信系统架构的发展日益凸显的问题,提出了一种引入反馈控制策略的受控无线网络模型。该模型结合部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP),将用户接收功率与数据传输误码率作为反馈观测对象,对通信小区内基站天线开启数与用户接入数进行动态资源最优匹配。仿真结果表明,这种方法能够有效提升系统传输能效性与可靠性,降低传输误码率,改善系统资源动态匹配控制性能。

南水北调工程异构网络下的视频监控方案

针对南水北调中线工程在异构网络下的视频监控传输问题,提出了一套包括基于网络状况的带宽评估方法,以及参数可调的网络视频编码传输方式的异构网络视频监控解决方案.该方案对南水北调工程异构网络环境下视频监控系统的整体架构进行了设计,并基于实时传输协议/实时传输控制协议(RTP/RTCP)对网络参数进行了评估.在得出的网络带宽评估结果基础上,设计了一种码率可调的编码传输方案.最后结合所实现的系统,对系统性能进行了详细测试和分析.通过在南水北调中线工程的实际应用证明,本系统能够对当前带宽下的视频编码进行优化,提高异构网络下的视频编码传输效率,且性能指标达到了4路720P视频监控的设计要求.

基于内在功能连接推定抑郁症脑网络效率的改变（英文）

本文研究了在保留最大化内在功能连接条件下抑郁症患者脑网络效率的改变,并探索了改变的拓扑效率和抑郁症病理学之间的关系.为此,我们收集了20例抑郁症患者和20例在年龄、性别和教育水平相匹配的健康被试的静息态功能磁共振图像数据.图论分析显示,与健康对照组比较,抑郁症患者的节点效率减少在左海马旁回、右杏仁核,左颞横回和左颞极(颞中回)减少.减少的节点效率表明,在抑郁症患者脑网络中这些区域传送信息到其他区域的能力减弱.此外,发现局部效率降低在左内侧额上回、左眶部额上回、右回直肌、左杏仁核、右顶上回、左丘脑和左颞极(颞中回).并且发现左内侧额上回、左杏仁核、左丘脑与PHQ-9得分呈负相关.降低的局部效率表明抑郁症患者脑网络中这些区域的局部网络信息传送能力受到抑制.这些结果进一步确认在抑郁症患者中涉及情感信息处理的前额-丘脑-边缘区域被破坏.我们的发现为抑郁症病人的辅助诊断提供了新的潜在生物学标记物.

图神经网络及其在通信网络领域应用综述

近年来,图神经网络作为人工智能领域的新兴技术,受到越来越多的关注.图神经网络凭借其处理非欧式空间数据的优良特性,已经在计算机视觉、推荐系统、知识图谱等领域获得广泛应用.同时,通信网络也在近几年拥抱人工智能技术.人工智能将作为未来网络的大脑,实现未来网络的全面智能化.诸多人工智能技术已经被应用在5G、物联网、边缘计算等领域.许多复杂的通信网络问题可以抽象为基于图的优化问题,通过图神经网络来解决,从而克服了传统方法的局限性.简述了图神经网络的定义,分类介绍了不同类型的图神经网络,总结归纳了图神经网络在通信网络领域的应用,分析了研究现状并给出了未来的研究方向.

软件定义无线网络-综述与展望

为了应对封闭、僵化、难以在传输速率和容量上做出突破的传统网络,研究者提出软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)的概念,SDN将控制功能从数据转发层中分离出来,使得终端接入、数据转发等功能统一由控制器控制,同时开放网络设备的可编程接口,提高了网络的灵活性和可控性。SDN与无线网络相结合,形成软件定义无线网络(Software-Defined Wireless Networking,SDWN)。本文主要综述了包括接口、协议、平面等软件定义无线网络相关的基本概念以及SDWN的基本体系结构(应用层、控制层以及基础设施层等);分析了SDWN实现过程中的关键问题如切换管理、负载均衡、协同管理等;从切换及虚拟技术、协议稳定性、可扩展性方面论述了相关技术所面临的挑战以及目前的研究工作重点;最后,从以上挑战出发,展望了SDWN未来的主要研究方向。

基于非理想电池模型能量收集无线传感器网络的链路调度

近年来,为了解决传感器节点能量受限问题,能量收集无线传感器网络成为了研究热点。针对传感器节点中电池存在容量有限、充放电损耗和能量泄漏等不足,提出了非理想电池模型的收集-使用-存储能量存储结构。综合路由、链路调度和能量分配3个方面建立数学模型,通过求解混合整数线性方程的方法得到最短帧长,从而提升网络吞吐量。仿真实验表明,充放电效率从0.6提高至0.9,帧长最多可减少48%;能量泄漏速率从0.04降低至0.01,帧长最多可减少33%;而扩大电池容量对帧长基本无影响。对比收集-存储-使用能量存储结构,帧长最多可减少11%,从而验证了利用所提方法,可以提高充放电效率,降低能量泄漏速率,大幅度提升网络吞吐量。

基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法

文章提出一种基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法,通过将应用转换为包含多个子任务的有向图,利用子任务间的关联关系及贝叶斯网的联合概率来生成一组最小化移动设备能耗的策略。仿真结果表明,该算法相比移动设备本地执行算法在处理计算任务时节省能耗达28.7%。

改进的自适应中值滤波算法及其应用

针对自适应中值滤波在窗口迭代过程中存在像素点重复参与运算导致算法复杂度较高的问题,提出了一种改进的中值滤波算法.首先依据有效像素点与窗口中心点间的坐标距离来快速确定最佳滤波窗口尺寸,避免了窗口迭代造成的像素点重复排序;之后对窗口内的有效像素点进行取中值操作,有效削弱了噪声点的干扰,进一步提升了图像滤波的质量.经实验验证,与自适应中值滤波算法比较,复杂度显著降低,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)值平均提高10 d B左右.和同类文献比较在算法复杂度和图像降噪效果间做出了一个较佳的权衡.最后将该算法应用于Kinect深度图降噪上获得了不错的效果.

太阳能-热泵复合供能系统

为最大限度利用可再生能源,将太阳能PV/T集热器与热泵相结合组成太阳能-热泵复合供能系统,通过不同阀门之间的相互切换,可实现多种运行模式以满足人们对生活热水、采暖或制冷的需求。实验主要针对单空气源热泵制热、PV/T与水源热泵联合制热及PV/T与双热源热泵联合制热3种运行工况进行研究,分别从室内温度、制热量、热泵COP、集热效率、发电效率等方面对系统进行实验研究与理论分析,实验结果表明,3种运行工况下热泵COP分别为2.26、3.4和2.61,平均室内温度分别为15.3、18.8和16.5℃,基本能满足冬季采暖负荷要求。系统可充分利用太阳能与热泵各自的优势,实现能源节约,为太阳能和热泵在建筑中联合运行模式提供部分参考价值。

未来网络发展趋势与展望

网络信息技术极大地促进了人类社会的发展,网络空间已经成为了继陆、海、空和太空之后的人类第五疆域.随着信息社会的进一步发展,互联网业务形态和业务需求正发生着巨大变化,传统网络架构需要进行深刻的变革,未来网络迎来了新的发展机遇.本文首先分析了未来网络的发展需求,提出了该领域新型应用带来的新型能力需求,在此基础上,讨论了面向2030网络架构、网络操作系统、数据平面可编程、低时延与确定性网络、网络计算存储一体化、网络人工智能、网络技术开源等关键技术及其发展趋势.最后介绍了我国未来网络技术领域的几大热点工程系统,并对我国未来网络的发展进行了展望.

基于振幅-周期二维特征的脑电样本熵分析

样本熵可以有效反映一维时间序列中新模式的生成概率,但缺乏对二维序列复杂度的表征能力.基于对传统样本熵方法的改进,提出一种在振幅-周期二维空间描述波形复杂度的方法,二维样本熵反映了波形振动在振幅-周期空间中新模式的生成概率.通过仿真实验证明了这种方法描述波形复杂度的有效性,当波形的复杂度特征表现为振幅-周期的交互作用时,二维样本熵对复杂度的描述比一维条件下的样本熵更加有效.基于二维样本熵对抑郁症组和对照组的脑电复杂度进行分析,结果表明,抑郁症组在Alpha频段左侧顶区和左侧枕区的二维样本熵显著低于对照组,表明在上述频段和位置,抑郁症患者脑电中新模式的生成概率显著低于正常人,这一特征可能成为抑郁症的潜在生物标记.

基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗系统中的应用

针对医疗行业海量数据的数据挖掘应用少、基础差,数据分析的需求迫切等问题,提出一套创新型数据采集与挖掘方案.该方案选用Apriori算法就目前产科数据集展开关联分析,重点研究剖宫产与体征、药品之间的关联,并分析了产妇入院时间及新生儿出生时间分布与数量的关系.另外,还对关系到数据采集与传输效率的移动医疗系统进行研究,选用便携数字终端(portable digtital assistant,PDA)进行移动式数据采集,并阐述了基于新型分布式多层系统模型和SSH2框架的设计方案.在北京市某妇产医院的临床应用表明:该系统能够为医护人员提供精确、客观的数据支持,优化医护流程.数据挖掘分析结果对于药房的备药、发药,手术室准备,医护人员排班等具有指导意义和参考价值,可为后续医疗数据的统计和处理提供良好的技术基础.

基于雷达方程的AN/TPY-2雷达作用距离与干扰研究

对AN/TPY-2雷达作用距离研究的目的是分析雷达的工作性能以及建立仿真平台以研究干扰其的方法。首先,利用雷达方程推导了不同雷达截面积(radar cross section,RCS)、信噪比、脉冲累积个数下的雷达最大作用距离。信噪比为5时,前置模式(RCS=10m^2)和末端模式(RCS=0.1m^2)时,作用距离分别约为3 735km和834km。其次,针对威胁较强的前置模式,提出使用电子干扰的对抗措施以降低雷达的检测性能。最后,基于SystemVue软件建模了雷达电子干扰系统,对不同信干比条件下的雷达检测概率进行了验证。仿真显示电子干扰能够明显降低该雷达的探测性能。

大数据时代的语义技术

当前正处于大数据时代,大数据为智慧城市提供丰富的数据环境。智慧城市技术需要面向万维网大数据处理及其知识服务的支持。语义技术为海量数据处理及知识管理提供有效的技术手段。本文系统化介绍面向大数据环境的语义处理技术,包括大数据时代的语义数据环境、海量语义数据处理平台及语义技术在智慧城市与医学大数据中的应用。

基于智慧能源视角影响北京市电力需求的灰色关联分析

电力需求变化受各种因素的影响,对于智慧能源建设需要深入分析各种因素的未来趋势及对用电需求的影响。运用灰色关联方法对影响北京市用电需求量的宏观因素进行了分析,选取可以反映北京市经济、社会、科学、文化水平的指标,利用2002—2014年的年度数据计算影响因素与全社会用电量之间的绝对关联度、相对关联以及综合关联度,并进行排序分析。结果表明:相比经济、社会、文化因素,科技因素与社会用电需求的关系最为显著。

移动信圈:一种基于移动互联网的企业融合通信解决方案

本文从移动公司集团客户的角度出发,提出了一种轻量级的企业信息交互平台解决方案:移动信圈。该平台依托大量普及的智能手机和云管理技术,为企业和自身员工、自身客户之间提供了一条实时信息交互的平台,同时为企业的产品更新、咨询发布提供支撑。移动信圈将传统电信话音、短信业务和互联网流量业务深度结合,形成了独具特色的新型集团客户通信产品,为移动公司的业务转型提供了新的契机。