陕西省自然科学基金(2012JZ8005)
- 作品数：46 被引量：210H指数：7
- 相关作者：夏靖波赵小欢任高明付凯陈珍更多>>
- 相关机构：空军工程大学厦门大学北京军区空军后勤部更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理航空宇航科学技术更多>>
- 一种新的基于LRU的大流检测算法
- 2014年
- 针对LRU(Least Recently Used)算法大流漏检率过高的问题,提出了一种采用CBF(Counting Bloom Filter)和LRU两级结构的大流检测算法。该算法根据大流占用带宽较大、持续时间较长的特点在CBF中引入时间窗口机制来滤出可能的大流,然后将流信息记录在LRU中作进一步筛选。从理论上分析了影响该算法性能的因素,考虑了在存储资源一定的条件下,如何设置参数以发挥该算法最大效能的问题。最后基于实际的互联网数据进行了对比验证。结果表明,与同类算法相比,该算法在有效降低大流漏检率的同时,提高了大流流量的测量精度。
- 张毅卜夏靖波孙昱任高明
- 关键词：布鲁姆过滤器
- 避免数据包重复采集的分布式流量测量算法
- 2015年
- 针对DPC算法存在的问题,提出一种"标记"数据包头的分布式流量测量算法。为避免同一数据包被不同测量点重复采集,在网络入口测量点处,对到达的数据包进行抽样,修改被抽取数据包头中标志位的预留位为1;在网络的中间节点,通过查看数据包的预留位判断数据包是否已被抽取,对于已被抽取的数据包,不再重复记录,对于尚未被抽取的数据包,根据抽样规则决定是否抽取,避免多次采集相同数据包导致计算资源和存储资源的重复消耗。通过理论推导和实例验证了该算法的有效性,为分布式网络流量测量的扩展应用提供了解决途径。
- 任高明夏靖波柏俊张毅卜
- 关键词：计算机网络分布式
- 基于AdaBoost的组合网络流量分类方法被引量：1
- 2013年
- 针对单一分类方法在训练样本不足的情况下对于小样本网络流分类效果差的特点,通过自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法进行流量分类。算法首先使用CFS(Correlation-based Feature Selection)特征选择方法从大量网络流特征中提取出少量高效的分类特征,在此基础上,通过AdaBoost算法组合决策树、关联规则和贝叶斯等5种单一分类方法实现流量分类。实际网络流量数据测试表明,基于AdaBoost的组合分类方法的准确率在所选的几种算法中是最高的,其能够达到98192%,且相对于单一的分类算法,组合流量分类方法对于小样本网络流的分类效果具有明显提升。
- 赵小欢夏靖波连向磊李巧丽
- 关键词：网络流自适应增强算法组合分类器
- 网络运行态势感知技术及其模型被引量：9
- 2015年
- 针对现有网络态势感知技术无法反映网络整体运行质量的问题,提出了网络运行态势的概念,并给出其模型。首先,将马尔科夫链的转移概率引入网络链路权重评价中以衡量相邻节点的可达性,进而求得网络链路权重;随后,为一致、稳定地评估网络运行质量并克服基于支持向量机评估方法在训练过程中存在的参数难以确定、过拟合等问题,提出了基于相关向量机的网络运行质量评估方法;最后,将各链路的运行质量评估值按照权值加权得到网络运行态势,实现网络运行质量局部评估向网络运行态势整体呈现的提升。实验结果表明,该模型获得的网络态势值与通过灰色模糊综合评估得到的态势值的平均绝对误差仅为1.61%,优于基于支持向量机的网络评估方法;通过对态势均值及方差的比较,可对不同网络建设方案提供必要的技术指导。
- 柏骏夏靖波钟赟陈珍
- 关键词：网络态势感知
- 基于多虚拟矩阵的网络流估计算法被引量：1
- 2016年
- 针对现有PMC算法测量精度较低的缺点,提出一种基于多虚拟矩阵的网络流估计算法。运用多个哈希函数对数据包进行哈希映射,对应生成多个虚拟矩阵,通过对生成的虚拟矩阵按位取交集,有效提高算法的准确率。实验结果表明,在存储空间相同的条件下,该算法测量精度更高,适用性更好,能够适应当下的高速网络环境。
- 张毅卜夏靖波任高明钟赟
- 关键词：哈希函数
- 一种基于云模型的网络态势综合评估方法被引量：3
- 2016年
- 针对网络态势评估中存在的模糊性、随机性和指标量化不统一等问题,提出了一种基于云模型的网络态势综合评估方法。综合考虑实数型、区间型和模糊型指标并统一用云模型量化表示,采用主观与客观相结合的赋权方式,并利用云相似性理论进行网络态势综合评估。对通信网络态势评估的实例分析表明,该方法能够合理地实现网络态势的定性及定量评估,并且保留了评估过程中的不确定性。
- 付凯夏靖波张晓燕董淑福
- 关键词：通信网云模型
- 一种用于小流估计的数据包公平抽样算法被引量：3
- 2014年
- 现有数据包公平抽样算法通常根据到达数据包所属流大小的估计值设置包抽样率,令大流所含数据包抽样率低,小流所含数据包抽样率高,缺点是算法的优劣依赖于不同方法对流大小估计的准确性;小流估计误差较大。针对此问题,利用大流持续时间长且到达速率高的特点,提出一种基于时间分片的用于小流估计的数据包公平抽样算法(MFEPS)。该算法将测量时间分割成片,抽取每个流在每个时间片内的第一个数据包,而不需要估计数据包所属流的大小。理论分析和实验结果均表明,与已有算法相比,对于小流估计,MFEPS算法在相同的CPU资源消耗条件下,具有更高的准确性和良好的扩展性。
- 任高明夏靖波乔向东杨仝
- 关键词：重尾分布
- 网络虚拟化环境下的业务聚类方法
- 2015年
- 为了满足未来丰富多样化的网络业务需求,研究者们提出了许多解决方案,这些方案的本质都是基于网络虚拟化技术的。本文在网络虚拟化环境下展开业务聚类研究,并对业务聚类的需求和聚类算法进行了分析,提出了基于近邻传播聚类算法(AP)的网络业务聚类方法,针对算法存在的不足,提出了优化的AP聚类算法(OAP)。实验结果表明采用该方法在业务聚类过程中获得了较好的性能。
- 贾伟夏靖波
- 关键词：网络虚拟化网络业务聚类
- 基于散列和计数方法的网络流频繁项挖掘算法被引量：2
- 2013年
- 在分析基于计数的流频繁项挖掘算法的优缺点后,针对网络流的实际特性,提出了基于散列方法和计数方法的网络流频繁项挖掘(CBFTSFIM)算法.算法首先采用改进的计数型布鲁姆过滤器(CBF)在不用保存网络流信息的情况下过滤掉部分非频繁项流,使得需要进一步处理的流数目大为减少;然后采用基于时间和流长约束的频繁项挖掘(TSFIM)算法实现流频繁项提取.实际流量数据测试表明:CBFTSFIM算法具有非常高的空间利用率,其在流频繁项提取、流长统计效果上明显优于空间节约计数(SS)等算法.
- 赵小欢夏靖波付凯
- 关键词：网络流数据挖掘频繁项计数方法
- 一种生存性军事虚拟网络映射新方法被引量：4
- 2015年
- 针对生存性的军事虚拟网络映射问题,提出了生存性的军事虚拟网络映射需要遵循的原则。构建了虚拟网络映射模型,并采用蝙蝠算法进行求解。针对故障情况,提出了区分服务的故障恢复策略,对于高优先级虚网请求提前构建保护路径,对于低优先级虚网请求则提出基于链路可靠性的故障迁移算法,为了减少带宽消耗适当考虑了节点迁移策略。最后通过仿真验证了算法在虚拟网络运行成功率、故障修复率和链路利用率方面相比其他算法具有更好的性能。
- 贾伟夏靖波
