大气效果绘制的若干问题研究

大气退化作为户外场景的一个标志成为计算机视觉和计算机图形学领域研究的一个热点和难点.本文对天空模型、色彩的光谱表达和大气退化效果绘制等几个主要问题进行了探讨.天空模型的选取是大气效果绘制的一个重要问题.本文给出了几种典型的天空模型,包括:测量模型,解析模型和直接计算模型;本文还讨论了色彩的光谱表达和转换问题,介绍了具体的转换方法.本文最后提出了一个使用上述天空模型和色彩表达方法的扩展路径跟踪方法,用以对大气效果进行绘制.在实验部分,本文给出了基于解析模型的天空和大气介质存在的场景的绘制效果.     

TFRC协议友好性与平稳性改进算法研究

 本文针对TFRC(TCP-Friendly Rate Control)流与TCP流竞争带宽时的友好性问题,分析了影响TFRC协议TCP友好性的因素,通过对TFRC速率计算公式中丢包率的不同幂级项引入权重系数,增加网络拥塞严重时的发送速率,减少网络拥塞较轻时的发送速率,从而降低了网络拥塞程度对TFRC流传输速率的影响.仿真实验表明该方法对TFRC协议具有较明显改进作用,提高了TFRC流的传输平稳度和TCP友好性,从而能更有效地适应多媒体流的传输要求.     

基于成本约束的虚拟网映射策略及竞争分析

为实现物理网提供商长期收益的最大化,单个虚拟网的映射成本和接入控制策略最为关键,但在之前的研究中,资源价格定义不能反映资源供求关系,不利于物理网资源的有效利用,且接入控制策略没有综合考虑成本和收益的关系.为此,首先基于凸二次规划松弛方法,设计以映射成本最小化为目标的单虚拟网映射方案求解的近似算法;然后,针对动态到达的单虚拟网构建请求,基于影子价格的物理网资源定价策略,用上述近似算法求出映射方案,并基于映射成本约束的虚拟网接入控制策略,完成竞争算法设计,并给出算法的竞争比分析.实验表明,所提方法能使物理网资源得到有效利用,进而提高虚拟网构建请求的接受率和物理网提供商的长期收益.     

网络流量预测中的时间序列模型比较研究

网络流量预测在新一代网络协议设计、网络管理与诊断、设计高性能路由器等方面都具有重要意义.目前通常采用ARMA和FARIMA时序模型对网络流量序列进行拟合与预测,但没有对时间尺度的大小与模型选择的关系进行研究.本文对实际网络流量在不同时间尺度(毫秒、秒、分)下进行了流量预测建模并对预测性能进行比较,分析表明使用时序模型进行流量预测时,大时间尺度(分)流量预测较小时间尺度(毫秒、秒)具有更小的预测误差.并且,对于小时间尺度上的自相似流量序列,自相似模型FARIMA并没有较其他时序模型有更好的预测性能.     

一种与缓冲区紧耦合的环形循环滑动窗口的数据流抽取算法

 许多应用领域产生数据流的流量不断增大,需要挖掘系统提供更有效的数据流抽取策略来应对数据处理能力与流速之间的矛盾.本文构造了基于环形缓冲区循环的逻辑滑动窗口(环形循环滑动窗口),将环形缓冲区和环形循环滑动窗口紧耦合,提出了基于环形循环滑动窗口的数据流抽取算法.实验表明这是适合数据流流动和方便数据流挖掘的数据流抽取模型,能够提升数据流抽取速度和保证数据流的挖掘持续正常实施.     

基于可重构网络的节能方法的研究

针对当前IP网络的节能算法实用性不强的问题,根据可重构网络路由配置由中心服务器统一管理的架构特点,基于网络中的OSPF协议探测结果,提出了可重构网络下的节能方法。该方法首先运用改进的OSPF协议的路由算法定位出可被关闭的候选链路集合,接着应用多商品流模型重映射该集合中某些链路的流量到其他的物理路径,从而能够关闭候选链路集合中的空负荷链路实现网络的节能。通过实验模拟验证了该算法的节能效益,并给出了可重构网络中的节能算法与认可度极高的节能方法——GreenTE异同点。     

SBlue:一种增强Blue稳定性的主动式队列管理算法

主动式队列管理(AQM)是 IETF 为解决 TCP 端到端拥塞控制机制存在的问题而提出的一种队列管理技术。Blue 是一种常用的 AQM 算法,它使用丢包事件和链路空闲事件来管理拥塞。相比较于 RED 算法,Blue 有很多优点,但由于缺乏早期拥塞检测机制,因此不能维持队列长度的稳定,特别是当 TCP 连接很多或 TCP 连接数发生突变时容易导致队列溢出或空闲。本文为此提出了一种增强 Blue 稳定性的主动式队列管理算法 SBlue。仿真实验表明,SBlue 能有效保持队列长度的稳定,大大减少队列溢出或空闲现象的发生。     

基于多尺度低秩模型的电力无线接入网异常流量检测方法

电力无线接入网的安全性对于电网生产至关重要,然而由于其IEC 60870-5-104规约控制数据存在着高维度的特点,且无线信道质量动态变化,难以快速、有效地检测控制数据的异常.鉴于此,本文提出了一种基于多尺度低秩的电力无线网异常流量检测器,首先构建一种规约深度分析的多尺度低秩模型,对其安全特征进行归一化和维度缩减,然后采用改进的递归特征选取和聚焦分类算法实现异常数据的检测.实验结果表明异常流量分类的准确性和维度缩减的性能.     

基于可重构体系的多机器人共享模块剩余能力估计

本文首先介绍了支持可重构体系的扩展Robix通信环境.在这个通信环境的基础上,提出了一种类pathChirp的多机器人共享模块剩余能力估计方法.该方法根据一组诊测数据流的排队延迟情况,分析由共享模块构成的整个路径的剩余能力.实验结果表明,该方法稳定可靠,适合多机器人体系结构验证和多机器人任务调度等应用.     

几种主动式队列管理算法的比较研究

主动式队列管理(Active Queue Management,AQM)技术是IETF为了解决Internet拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术.本文对几种主要AQM算法RED、BLUE、ARED和SRED的性能在基于ns-2仿真实验的基础上进行了比较研究.研究的性能包括队列长度、丢包概率、丢包率、连接数对吞吐量的影响及缓冲区大小对链路利用率的影响等.仿真结果表明BLUE、ARED和SRED在这几方面的性能都要优于RED算法.