信息论课程在网络安全与执法专业建设中的重要性研究 被引量：2

1

作者 陈旻 崔学敏 +1 位作者 徐明 郭红怡 《信息网络安全》 2014年第11期87-91,共5页

网络安全与执法专业融合信息通信工程、信息安全和计算机科学与技术专业学科知识,旨在培养信息时代的优秀网络安全执法人员。信息论作为现代通信的理论基础,涵盖信源编码、信道传输和密码学等多学科理论。作为通信类专业的主干课程,信... 网络安全与执法专业融合信息通信工程、信息安全和计算机科学与技术专业学科知识,旨在培养信息时代的优秀网络安全执法人员。信息论作为现代通信的理论基础,涵盖信源编码、信道传输和密码学等多学科理论。作为通信类专业的主干课程,信息论同样应该成为网络安全与执法专业的重要课程之一。在网络安全与执法专业开设信息论课程,通过教授基础信息理论、结合当前技术发展前沿,讲授信息网络通信理论体系,对完善网络安全与执法专业建设具有重要意义。文章论述信息论课程对网络安全与执法专业建设的重要性并得出结论 :信息论课程建设是网络安全与执法专业建设的重要工作。因此,在网络安全与执法专业建设中,应当开始相应信息论课程。 展开更多

关键词 网络安全与执法 信息论 密码学 网络编码

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基于t-SNE的脑网络状态观测矩阵降维方法研究 被引量：19

2

作者 董迎朝 王彬 +3 位作者 马洒洒 刘辉 熊新 薛洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期42-47,共6页

针对基于功能核磁共振重构的脑网络状态观测矩阵维数过高和无特征的特点,对其降维方法展开研究,给出了基于t-SNE的脑网络状态观测矩阵降维算法,并且利用Python实现了降维及可视化平台。实验结果表明,与目前主流的其他降维算法相比较,使... 针对基于功能核磁共振重构的脑网络状态观测矩阵维数过高和无特征的特点,对其降维方法展开研究,给出了基于t-SNE的脑网络状态观测矩阵降维算法,并且利用Python实现了降维及可视化平台。实验结果表明,与目前主流的其他降维算法相比较,使用该方法得到的脑网络状态观测矩阵低维空间的映射点有明显的聚类表现,并且在多个样本上的降维结果显现出一定的规律性,从而证明了该算法的有效性和普适性。 展开更多

关键词 高维数据降维 脑功能网络 脑网络状态观测矩阵 t-SNE算法

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自适应加权t-SNE算法及其在脑网络状态观测矩阵降维中的应用研究 被引量：6

3

作者 詹威威 王彬 +2 位作者 薛洁 熊新 王瑞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第7期2055-2058,2070,共5页

针对目前数据降维算法受高维空间样本分布影响效果不佳的问题,提出了一种自适应加权的t分布随机近邻嵌入(t-SNE)算法。该算法对两样本点在高维空间中的欧氏距离进行归一化后按距离的不同分布状况进行分组分析,分别按照近距离、较近距离... 针对目前数据降维算法受高维空间样本分布影响效果不佳的问题,提出了一种自适应加权的t分布随机近邻嵌入(t-SNE)算法。该算法对两样本点在高维空间中的欧氏距离进行归一化后按距离的不同分布状况进行分组分析,分别按照近距离、较近距离和远距离三种情况在计算高维空间内样本点间的相似概率时进行自适应加权处理,以加权相对距离代替欧氏绝对距离,从而更真实地度量每一组不同样本在高维空间的相似程度。在高维脑网络状态观测矩阵中的降维实验结果表明,自适应加权t-SNE的降维聚类可视化效果优于其他降维算法,与传统t-SNE算法相比,聚类指标值DBI值平均降低了28.39%,DI值平均提高了161.84%,并且有效地消除了分散、交叉和散点等问题。 展开更多

关键词 高维降维算法 t-SNE 自适应加权 脑状态观测矩阵 静息态f MRI

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非线性脑区相关性分析及动态脑网络构建方法 被引量：7

4

作者 龙雨涵 王彬 +3 位作者 薛洁 杜芬 刘辉 熊新 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第8期963-973,共11页

针对静息态脑功能磁共振的血氧依赖水平信号中的非线性特征,在基于滑动窗口的动态数据分析技术的基础上,本文重点对构建全脑动态特征矩阵过程中的不同非线性相关分析方法展开了对比研究,并给出了构建脑网络中的阈值确定方法。脑网络特... 针对静息态脑功能磁共振的血氧依赖水平信号中的非线性特征,在基于滑动窗口的动态数据分析技术的基础上,本文重点对构建全脑动态特征矩阵过程中的不同非线性相关分析方法展开了对比研究,并给出了构建脑网络中的阈值确定方法。脑网络特征降维和状态聚类实验结果显示,在阈值参数选择合理的前提下,采用三种非线性分析方法对BOLD信号进行的相关分析均可得到结构规模相似的脑网络,并且其状态转换结果均显现出相似的规律性,从而为下一步展开脑网络的动态特性分析和演化过程研究奠定了基础。 展开更多

关键词 非线性相关分析 动态功能连接 脑网络

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基于同步多维数据流的脑网络动态特征辨识方法研究 被引量：4

5

作者 马洒洒 王彬 +3 位作者 薛洁 董迎朝 刘辉 熊新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第11期3272-3276,共5页

针对人脑实时变化的特性,为了更好地观测和描述人脑网络的动态特征,在基于功能磁共振成像的脑功能网络重构技术基础上,给出了一种人脑网络动态特征辨识方法。首先利用同步多维数据流的即时更新能力,将在静息态功能磁共振成像数据采集区... 针对人脑实时变化的特性,为了更好地观测和描述人脑网络的动态特征,在基于功能磁共振成像的脑功能网络重构技术基础上,给出了一种人脑网络动态特征辨识方法。首先利用同步多维数据流的即时更新能力,将在静息态功能磁共振成像数据采集区间上的血氧水平依赖信号由大时间序列分解重构为每个采样点上的小时间窗口序列,构建连续时间点上的状态观测窗口,从而实现对人脑功能共振信号的特定时间状态辨识;然后运用相关分析对状态观测窗口信号进行分析,得到单状态观测矩阵,最终构建全脑在整个数据采集区间上的动态特征矩阵。实验结果显示该方法可以为人脑网络的动态特征观测和描述提供一种有效手段,也为进一步研究人脑网络的动态特征演变奠定了基础。 展开更多

关键词 动态特征辨识 多维同步数据流 脑功能网络 磁共振成像

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基于深度自动编码器的脑网络状态观测矩阵降维方法 被引量：3

6

作者 杨保杰 王彬 +3 位作者 薛洁 代照坤 刘辉 熊新 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第1期9-12,共4页

针对人脑网络状态观测矩阵高维无特征的特点,给出了一种基于深度自动编码器(DAE)的降维算法。利用深度学习网络,将高维的人脑网络空间表达映射到低维的本质特征空间中,为进一步提炼脑网络的动态性能提供了基础。实验结果证明:应用该方... 针对人脑网络状态观测矩阵高维无特征的特点,给出了一种基于深度自动编码器(DAE)的降维算法。利用深度学习网络,将高维的人脑网络空间表达映射到低维的本质特征空间中,为进一步提炼脑网络的动态性能提供了基础。实验结果证明:应用该方法可以达到有效的降维效果,且降维后脑网络状态通过自组织特征映射聚类具有一定的规律性,从而为脑网络的动态特性研究提供了基础。 展开更多

关键词 脑功能网络 深度自动编码器 降维 自组织特征映射 无监督聚类

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基于动态DCVS网络模型的流量分析及规划方法 被引量：3

7

作者 吴博 王彬 +2 位作者 薛洁 刘辉 熊新 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期2173-2182,共10页

针对目前机场远端行李运输目的地编码车系统未对流量进行规划而造成的资源浪费现状,提出了一种基于动态DCVS网络模型的流量分析及规划方法。该方法首先基于图论建立了DCVS静态网络模型,接着根据系统在特定时间段的流量需求,采用最大流... 针对目前机场远端行李运输目的地编码车系统未对流量进行规划而造成的资源浪费现状,提出了一种基于动态DCVS网络模型的流量分析及规划方法。该方法首先基于图论建立了DCVS静态网络模型,接着根据系统在特定时间段的流量需求,采用最大流最小时间动态流量分析和规划算法对DCVS资源进行动态调度。实验结果显示,该方法可以在很短的时间内完成对DCVS流量的整体分析和规划,实现远端行李运输任务的可行性预测,从而为DCVS资源的控制提供有效的参考依据。 展开更多

关键词 机场行李运输 目的地编码车 流量分析与规划 最大流最小时间

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时间约束NMF算法及其在动态脑功能网络降维中的应用 被引量：1

8

作者 郭子洋 王彬 +3 位作者 薛洁 熊新 刘畅 刘辉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期693-703,共11页

为了保证高维数据中的时间属性在降维过程中得以保持,提出了一种时间约束非负矩阵分解算法(Time constraint Non-negative Matrix Factorization,TNMF)。该算法通过融合时间序列信息、数据维度,分解误差等约束条件,共同构建时间属性约... 为了保证高维数据中的时间属性在降维过程中得以保持,提出了一种时间约束非负矩阵分解算法(Time constraint Non-negative Matrix Factorization,TNMF)。该算法通过融合时间序列信息、数据维度,分解误差等约束条件,共同构建时间属性约束模型,计算最优基矩阵维度,能在降维的同时最大限度地保留原始高维数据的空间结构和时间序列信息。将其用于动态脑功能网络降维的实验结果表明,该算法在时间特征提取、聚类可视化效果和聚类指标上明显优于目前常用的降维聚类算法。 展开更多

关键词 高维数据降维 时间约束 非负矩阵分解 聚类

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基于瞬时转变率模型的脑网络状态观测算法 被引量：1

9

作者 刘畅 王彬 +2 位作者 薛洁 熊新 郭子洋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1325-1334,共10页

针对K-means等聚类方法在脑网络状态观测中稳定性和鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于瞬时转变率模型的脑网络状态观测算法。通过对状态转换临界点进行分组统计和分析,计算每一个临界时间点的状态瞬时转变率,在此基础上构建脑网络状态观... 针对K-means等聚类方法在脑网络状态观测中稳定性和鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于瞬时转变率模型的脑网络状态观测算法。通过对状态转换临界点进行分组统计和分析,计算每一个临界时间点的状态瞬时转变率,在此基础上构建脑网络状态观测算法,并使用区间估计方法对状态转换的观测效果进行估计和验证。在脑网络数据库样本中的实验结果显示,与K-means等脑网络状态聚类观测算法相比,该算法在不同条件下的聚类稳定性更好,对样本差异的适应性更强,受参数选择的影响更小,能直观地观测到脑网络状态转换趋势。 展开更多

关键词 状态观测 动态功能连接 高维聚类 静息态fMRI

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基于时间自动机的脑网络时空演化建模方法

10

作者 裴常福 王彬 +2 位作者 薛洁 刘辉 熊新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第14期45-51,64,共8页

人类大脑本质上是不断变化的整体,但基于静息态功能磁共振成像重构技术的人脑网络动态特性研究尚在起步阶段,并且大多采用定性的方法描述。采用时间自动机理论对脑网络在时间和空间上的系统动态特征和演化过程展开了建模方法研究,首先... 人类大脑本质上是不断变化的整体,但基于静息态功能磁共振成像重构技术的人脑网络动态特性研究尚在起步阶段,并且大多采用定性的方法描述。采用时间自动机理论对脑网络在时间和空间上的系统动态特征和演化过程展开了建模方法研究,首先通过对采样时间区间上血氧依赖水平信号的处理得到全脑脑区在单个采样点上的状态描述,然后通过无监督聚类获取其状态集,研究其状态随时间转换的可观测性,最后在此基础上结合时间自动机理论对脑网络状态的演化过程进行建模,从而达到对脑网络动态特性定量描述的目的。实验结果显示该方法可定量描述人脑网络的状态转换规律和演变进程,对不同被试数据具有普适性,并且可辨识出被试的异常演化过程,为脑网络动态特性的深入研究提供了理论基础。 展开更多

关键词 脑功能网络 动态特性 状态演化 时间自动机 血氧依赖水平

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基于模板匹配的加速肺结节检测算法研究 被引量：9

11

作者 吴平 王彬 +2 位作者 薛洁 张岩 刘辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第7期184-188,共5页

使用传统的归一化互相关模板匹配算法进行肺结节检测耗时较长,在数据量较多的情况下容易造成漏诊或误诊。提出一种改进算法,主要从优化搜索策略入手,采用粗-精匹配思想,先使用改进SAD算法进行粗匹配找出侯准匹配点,再采用归一化互相关... 使用传统的归一化互相关模板匹配算法进行肺结节检测耗时较长,在数据量较多的情况下容易造成漏诊或误诊。提出一种改进算法,主要从优化搜索策略入手,采用粗-精匹配思想,先使用改进SAD算法进行粗匹配找出侯准匹配点,再采用归一化互相关算法在侯准匹配点邻域内进行精确匹配找出最佳匹配点。实验结果表明,与NCC算法和卷积算法相比较,该算法在保证匹配精度的前提下,较大幅度地提高了匹配速率。采用这种算法进行自动肺节点检测可减少检测时间,对辅助完成早期的疑似肺结节点的定位和跟踪诊断有重要意义。 展开更多

关键词 模板匹配 归一化互相关(NCC) 肺结节 匹配点

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基于集群式供应链的企业协作联盟及其服务支持系统 被引量：6

12

作者 薛霄 魏哲 曾志峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第1期107-114,共8页

作为一种新型的管理模式,"集群式供应链"(Cluster Supply Chain,CSC)通过各种企业间的协作模式来帮助中小企业(SMEs)应对全球化的竞争.然而,在集群式供应链的实施过程中,最大的挑战就是该领域研究中理论和实践之间的鸿沟.随着... 作为一种新型的管理模式,"集群式供应链"(Cluster Supply Chain,CSC)通过各种企业间的协作模式来帮助中小企业(SMEs)应对全球化的竞争.然而,在集群式供应链的实施过程中,最大的挑战就是该领域研究中理论和实践之间的鸿沟.随着"服务科学"相关技术的快速商业化,推动了本领域理论付诸实践的进程.为了更好的解释这种新生的经济现象,本文阐述了集群式供应链的三个主要部分,包括:集群式供应链的静态模型,集群式供应链联盟的动态模型,和服务系统的框架及支撑技术.最后以京城控股集团公司(JCH)为案例,详细阐述集群式供应链的实施全过程.JCH案例表明集群式供应链将推动购买者-中间商-销售商相互之间关系的结构化转变,并加速中小型企业的全球化发展. 展开更多

关键词 供应链 集群式供应链 虚拟联盟 服务系统

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优先级周期性互换的实时调度算法 被引量：3

13

作者 王彬 王聪 +2 位作者 薛洁 刘辉 熊新 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期668-672,共5页

针对实时多任务调度时低优先级任务的延迟问题,提出了一种优先级周期性互换的静态优先级调度算法。该方法以固定的时间片为周期,对多任务系统中的某两个不同优先级的独立性任务,周期性地互换它们的优先级级别,在保证较高优先级任务的执... 针对实时多任务调度时低优先级任务的延迟问题,提出了一种优先级周期性互换的静态优先级调度算法。该方法以固定的时间片为周期,对多任务系统中的某两个不同优先级的独立性任务,周期性地互换它们的优先级级别,在保证较高优先级任务的执行时间的前提下,使得较低优先级的任务有机会尽快执行,以缩短其执行过程中的延迟时间。所提方法能有效解决低优先级任务的实时性问题,从而提高实时多任务系统的整体控制性能。 展开更多

关键词 优先级互换 实时多任务控制 周期性互换 静态调度算法 时间片

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基于情境感知的智慧矿山服务系统研究 被引量：4

14

作者 薛霄 常静坤 +1 位作者 曾志峰 安吉宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第9期36-44,共9页

随着矿山信息化技术的快速发展,信息系统的种类和数量日益增多,但其服务对象主要限于管理人员,落后的信息管理模式使得绝大多数一线矿工难以获得及时的信息服务,无法有效预防各类安全隐患,造成信息资源的极大浪费。针对以上问题,结合煤... 随着矿山信息化技术的快速发展,信息系统的种类和数量日益增多,但其服务对象主要限于管理人员,落后的信息管理模式使得绝大多数一线矿工难以获得及时的信息服务,无法有效预防各类安全隐患,造成信息资源的极大浪费。针对以上问题,结合煤矿自身的行业特点,将情境感知技术引入到智慧矿山的建设中,构建了一个基于情境感知的智慧矿山服务系统,通过情境信息采集、情境信息推理、服务配置模型等关键步骤,能够实时感知井下矿工的情境需求,提供更加智能化的业务服务或服务组合,并能实现对煤矿遗留信息系统的充分利用以及更全面的互联互通。最后,通过仿真环境下的测试说明了构建该服务系统的过程以及实施情境感知服务的效果,并对可能存在的各种潜在问题进行了讨论。 展开更多

关键词 情境感知 智慧矿山服务系统 情境信息建模 服务配置 服务组合

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一种新的图聚类算法研究 被引量：5

15

作者 唐德权 吴绍兵 凌志刚 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第6期18-20,58,共4页

图聚类是基于各种标准如结点标号、边标号、公共子图等条件将图数据集实例划分不同类集群,这将对结构化图空间及增强对图数据的理解有着重要作用。针对此问题提出基于结构化的图聚类算法。与目前有关的算法相比,该算法不产生新图或原图... 图聚类是基于各种标准如结点标号、边标号、公共子图等条件将图数据集实例划分不同类集群,这将对结构化图空间及增强对图数据的理解有着重要作用。针对此问题提出基于结构化的图聚类算法。与目前有关的算法相比,该算法不产生新图或原图分解成零碎子图,也不依赖计算最大共同子图的相关操作。实验结果表明,这种方法在现实分子图数据集上对结构聚类可行、有效。 展开更多

关键词 集群 结构聚类 图数据集 频繁子图挖掘

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利用木马的自启动特性对其进行监控 被引量：7

16

作者 李晓东 罗平 曾志峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第5期141-143,149,共4页

特洛伊木马作为一种新型的计算机网络入侵程序,比其他病毒对网络环境中计算机信息资源的危害都要大。提出利用木马的一个重要特征——自启动特性对其进行监控。通过挂接系统服务,对注册表和文件系统进行监控,从而实现木马检测。与传统... 特洛伊木马作为一种新型的计算机网络入侵程序,比其他病毒对网络环境中计算机信息资源的危害都要大。提出利用木马的一个重要特征——自启动特性对其进行监控。通过挂接系统服务,对注册表和文件系统进行监控,从而实现木马检测。与传统的检测方法相比,这种方法能有效地检测已知的和新出现的木马。由于是在内核中实现监控,一般木马很难逃避这种检测。 展开更多

关键词 木马 自启动特性 系统服务调度表 挂接

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基于均等化的企业服务选择方法研究 被引量：2

17

作者 薛霄 王俊峰 曾志峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期63-69,共7页

集群式供应链中,企业服务资源通过动态组合与匹配来应对快速多变的市场需求。然而,服务资源匹配的非均等化现象普遍存在,大量需求集中到少数服务资源上,不仅造成了服务资源整体利用率偏低,也降低了客户需求的满意度。因此,如何实现企业... 集群式供应链中,企业服务资源通过动态组合与匹配来应对快速多变的市场需求。然而,服务资源匹配的非均等化现象普遍存在,大量需求集中到少数服务资源上,不仅造成了服务资源整体利用率偏低,也降低了客户需求的满意度。因此,如何实现企业服务资源的均等化匹配,充分利用现有资源来提升效益,已经成为该领域亟需解决的问题。从两个方面进行了深入研究:首先根据企业服务的运行特征,设计了反映均等化状态的QoS评价模型;然后,构建了一个完整的均等化服务选择过程,通过调整QoS评价模型中的均等化系数,逐步消除服务匹配中的不均衡现象,从而实现客户所期望的均等化效果。实验结果表明,基于均等化的服务选择方法能够有效提升服务资源的利用率,降低需求完成的时间成本,具有可行性。 展开更多

关键词 集群式供应链 企业服务选择 均等化 虚拟企业服务

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云计算环境下的电子证据取证关键技术研究 被引量：20

18

作者 吴绍兵 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S3期139-142,共4页

云计算是能为用户提供按需分配的计算能力、存储能力及应用服务能力,方便用户使用,大大降低用户软硬件采购费用的一种计算方式。云计算取证是一个新的战场,为了在这一战场中更好地打击网络犯罪,必须研究出一些新奇的调查方法。从静态的... 云计算是能为用户提供按需分配的计算能力、存储能力及应用服务能力,方便用户使用,大大降低用户软硬件采购费用的一种计算方式。云计算取证是一个新的战场,为了在这一战场中更好地打击网络犯罪,必须研究出一些新奇的调查方法。从静态的电子证据、动态的网络电子取证到云计算环境下的电子取证的相关概念、关键技术等进行了综述,探讨了云计算环境下的电子取证模型关键技术,提出了云计算思维模式,并指出了云取证技术的发展趋势和展望。 展开更多

关键词 云计算 电子取证 云取证

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一种有效的移动IP自适应主动预测邻居切换机制 被引量：1

19

作者 乐光学 曾志峰 +1 位作者 吴启月 曾南贵 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第13期114-116,119,共4页

现有的移动IP切换机制存在切换时延大,分组易丢失,安全性差等问题。该文从移动IP切换的关键问题移动检测出发,提出并实现了一种有效的自适应主动预测邻居移动IP切换机制,运用主动自适应预测算法,根据网络和移动主机的运动状态动态智能... 现有的移动IP切换机制存在切换时延大,分组易丢失,安全性差等问题。该文从移动IP切换的关键问题移动检测出发,提出并实现了一种有效的自适应主动预测邻居移动IP切换机制,运用主动自适应预测算法,根据网络和移动主机的运动状态动态智能地预测移动主机的切换,实现快速平滑切换。仿真结果表明,该策略与现有机制相比,极大地减少了切换时延和切换次数,保证分组按时到达,提高了系统的切换性能,保证了系统的QoS。 展开更多

关键词 移动IP 自适应主动预测 切换机制 层次移动管理

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一种有效的TCP和UDP混合流队列长度控制方法 被引量：1

20

作者 乐光学 曾志峰 +1 位作者 吴启月 曾南贵 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期1186-1189,共4页

在分析基于TCP流量控制的随机微分方程(SDE)模型的基础上,针对现有微分流量模型无法描述UDP流量变化的问题,在路由器队列长度变化中引入UDP流量的影响,建立TCP和UDP混合流量的随机微分方程模型,实现了对原有TCP微分流量模型的扩展。通... 在分析基于TCP流量控制的随机微分方程(SDE)模型的基础上,针对现有微分流量模型无法描述UDP流量变化的问题,在路由器队列长度变化中引入UDP流量的影响,建立TCP和UDP混合流量的随机微分方程模型,实现了对原有TCP微分流量模型的扩展。通过求解TCP和UDP混合流量稳定状态下的分组丢弃概率,改进了原有基于TCP流的RED队长控制方法,结合RED算法本身来调整其算法的参数,以保持路由器缓存中的队列长度稳定在期望队长附近,有利于控制和保证端到端的延时,使原有的基于TCP流的RED队列长度控制方法能应用于TCP和UDP的混合流。仿真实验表明,改进后的面向TCP和UDP混合流的RED队列长度控制方法对于TCP以及TCP和UDP的混合流均具有较好的适应性,采用该方法可使路由器的实际队列长度保持在期望控制队列长度附近波动。 展开更多

关键词 主动队列管理 RED 队列长度控制 流量模型

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