计算能力弱、存储容量小是普通物联网节点的典型特征,复杂的部署环境和不稳定的无线链路又会导致物联网网络状态频繁变化.所以,物联网中固定的传输路径无法提供高效的感知及数据传输服务.例如典型的树型路由结构中,靠近树根的节点要提...计算能力弱、存储容量小是普通物联网节点的典型特征,复杂的部署环境和不稳定的无线链路又会导致物联网网络状态频繁变化.所以,物联网中固定的传输路径无法提供高效的感知及数据传输服务.例如典型的树型路由结构中,靠近树根的节点要提供的传输任务较重,能量消耗更快,会导致整个网络部署周期变短.本文提出了一种路径可实时定义的物联网传输模型(IoT Transmission Model with Real-time Path Definition,ITRP),物联子网中所有节点将邻接关系上报给网关设备,由性能占优的有源供电网关设备来定义网络的实时路由树.网关向物联子网节点发送报文时会携带转发标签,后续转发节点只需根据标签完成报文传输,并根据上一跳信息建立其到网关的反向传输路径.ITRP模型可围绕特定的网络服务目标(节能、传输安全、带宽保障等)收集相关网络状态信息,并周期性调整路由拓扑,实现物联网传输服务的优化.实验面向能量均衡目标展开,经过10个信息采集周期,ITRP模型相对确定性路由模型能量最低节点的能耗比为44%~86%,相对自适应多径传输模型能量最低节点的能耗比为63%~86%;而且,ITRP模型只需较小的标签代价,实验环境中报文的平均标签长度不超过5比特.展开更多
随着互联网规模扩展和拓扑结构的变化,网络管理面临巨大挑战。分段路由(segment routing,SR)协议,特别是SRv6(segment routing over IPv6),因其高可编程性和可扩展性,成为研究热点。基于SRv6的路径优化控制机制,解决多需求、多场景下特...随着互联网规模扩展和拓扑结构的变化,网络管理面临巨大挑战。分段路由(segment routing,SR)协议,特别是SRv6(segment routing over IPv6),因其高可编程性和可扩展性,成为研究热点。基于SRv6的路径优化控制机制,解决多需求、多场景下特定节点规避与中转问题,以提高网络性能。提出了针对完全部署SRv6网络的路径转移方案,通过分叉路径优化减少路由开销。针对部分部署网络,定义关键路径并设计规避与中转路径转发方案,优化路径转发效率。实验结果表明,完全部署SRv6时,优化方案能有效减小段列表深度,减少路由开销;在部分部署网络中,仅少量SRv6节点即可实现接近全SRv6网络的性能,成功解决特定节点规避与中转问题。研究结果为SRv6在不同网络部署中的应用提供了有效支持。展开更多
车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决...车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决的难题.联邦学习采用“数据不动模型动”的方式,为保护用户隐私和实现良好性能提供了可行方案.然而,受限于采集设备、地域环境、个人习惯的差异,多台车辆采集的数据通常表现为非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)数据,而传统的联邦学习算法在non-IID数据环境中,其模型收敛速度较慢.针对这一挑战,提出了一种面向non-IID数据的车联网多阶段联邦学习机制,称为FedWO.第1阶段采用联邦平均算法,使得全局模型快速达到一个基本的模型准确度;第2阶段采用联邦加权多方计算,依据各车辆的数据特性计算其在全局模型中的权重,聚合后得到性能更优的全局模型,同时采用传输控制策略,减少模型传输带来的通信开销;第3阶段为个性化计算阶段,车辆利用各自的数据进行个性化学习,微调本地模型获得与本地数据更匹配的模型.实验采用了驾驶行为数据集进行实验评估,结果表明相较于传统方法,在non-IID数据场景下,FedWO机制保护了数据隐私,同时提高了算法的准确度.展开更多
为解决传统网络路由转发体系缺乏灵活性的问题,提出了OpenTDR开放式架构方案。该方案通过集成二维路由和软件定义网络(software defined network,SDN)技术,可在不同时间段实施不同的流量均衡和节能机制。实验结果表明,由一维升级至二维...为解决传统网络路由转发体系缺乏灵活性的问题,提出了OpenTDR开放式架构方案。该方案通过集成二维路由和软件定义网络(software defined network,SDN)技术,可在不同时间段实施不同的流量均衡和节能机制。实验结果表明,由一维升级至二维的路由转发方式,配合SDN的集中式网络规划,可明显增强网络(尤其是广域网)的流量调度与服务质量控制的灵活性,达到流量均衡与节约能耗的目的。另外,二维路由机制兼容传统路由,为基于传统网络的SDN改造提供了可行的过渡方案。展开更多
文摘计算能力弱、存储容量小是普通物联网节点的典型特征,复杂的部署环境和不稳定的无线链路又会导致物联网网络状态频繁变化.所以,物联网中固定的传输路径无法提供高效的感知及数据传输服务.例如典型的树型路由结构中,靠近树根的节点要提供的传输任务较重,能量消耗更快,会导致整个网络部署周期变短.本文提出了一种路径可实时定义的物联网传输模型(IoT Transmission Model with Real-time Path Definition,ITRP),物联子网中所有节点将邻接关系上报给网关设备,由性能占优的有源供电网关设备来定义网络的实时路由树.网关向物联子网节点发送报文时会携带转发标签,后续转发节点只需根据标签完成报文传输,并根据上一跳信息建立其到网关的反向传输路径.ITRP模型可围绕特定的网络服务目标(节能、传输安全、带宽保障等)收集相关网络状态信息,并周期性调整路由拓扑,实现物联网传输服务的优化.实验面向能量均衡目标展开,经过10个信息采集周期,ITRP模型相对确定性路由模型能量最低节点的能耗比为44%~86%,相对自适应多径传输模型能量最低节点的能耗比为63%~86%;而且,ITRP模型只需较小的标签代价,实验环境中报文的平均标签长度不超过5比特.
文摘随着互联网规模扩展和拓扑结构的变化,网络管理面临巨大挑战。分段路由(segment routing,SR)协议,特别是SRv6(segment routing over IPv6),因其高可编程性和可扩展性,成为研究热点。基于SRv6的路径优化控制机制,解决多需求、多场景下特定节点规避与中转问题,以提高网络性能。提出了针对完全部署SRv6网络的路径转移方案,通过分叉路径优化减少路由开销。针对部分部署网络,定义关键路径并设计规避与中转路径转发方案,优化路径转发效率。实验结果表明,完全部署SRv6时,优化方案能有效减小段列表深度,减少路由开销;在部分部署网络中,仅少量SRv6节点即可实现接近全SRv6网络的性能,成功解决特定节点规避与中转问题。研究结果为SRv6在不同网络部署中的应用提供了有效支持。
文摘车联网在智慧城市建设中扮演着不可或缺的角色,汽车不仅仅是交通工具,更是大数据时代信息采集和传输的重要载体.随着车辆采集的数据量飞速增长和人们隐私保护意识的增强,如何在车联网环境中确保用户数据安全,防止数据泄露,成为亟待解决的难题.联邦学习采用“数据不动模型动”的方式,为保护用户隐私和实现良好性能提供了可行方案.然而,受限于采集设备、地域环境、个人习惯的差异,多台车辆采集的数据通常表现为非独立同分布(non-independent and identically distributed,non-IID)数据,而传统的联邦学习算法在non-IID数据环境中,其模型收敛速度较慢.针对这一挑战,提出了一种面向non-IID数据的车联网多阶段联邦学习机制,称为FedWO.第1阶段采用联邦平均算法,使得全局模型快速达到一个基本的模型准确度;第2阶段采用联邦加权多方计算,依据各车辆的数据特性计算其在全局模型中的权重,聚合后得到性能更优的全局模型,同时采用传输控制策略,减少模型传输带来的通信开销;第3阶段为个性化计算阶段,车辆利用各自的数据进行个性化学习,微调本地模型获得与本地数据更匹配的模型.实验采用了驾驶行为数据集进行实验评估,结果表明相较于传统方法,在non-IID数据场景下,FedWO机制保护了数据隐私,同时提高了算法的准确度.
文摘为解决传统网络路由转发体系缺乏灵活性的问题,提出了OpenTDR开放式架构方案。该方案通过集成二维路由和软件定义网络(software defined network,SDN)技术,可在不同时间段实施不同的流量均衡和节能机制。实验结果表明,由一维升级至二维的路由转发方式,配合SDN的集中式网络规划,可明显增强网络(尤其是广域网)的流量调度与服务质量控制的灵活性,达到流量均衡与节约能耗的目的。另外,二维路由机制兼容传统路由,为基于传统网络的SDN改造提供了可行的过渡方案。
