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TSB:一种多阶段IPv6路由表查找算法 总被引:2,自引:0,他引:2
充分分析IPv6地址结构、IPv6地址分配策略和IPv6骨干网路由表的特点后,将二叉树、段表和路由桶技术相结合,提出一种多阶段IPv6路由表查找算法.和已有算法相比,提出的算法查找速度快、占用内存少、扩展性好、支持增量更新.实验结果表明算法的软件参考实现在装有P4 2.4GHz CPU,512M DDR333 内存和Linux 操作系统的普通PC 机上的查找能力可以到达16MPPS(Million Packet per Second),这可以满足10Gbps 80 字节IPv6最小包的线速转发.对于当前IPv6骨干网BGP 路由表,算法的参考实现只占用几百K 字节的内存. 相似文献
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基于决策树的分组分类算法因易于实现和高效性,在快速分组分类中广泛使用。决策树算法的基本目标是构造一棵存储高效且查找时间复杂度低的决策树。设计了一种基于规则集统计特性和评价指标的决策树算法——HyperEC 算法。HyperEC算法避免了在构建决策树过程中决策树高度过高和存储空间膨胀的问题。HyperEC算法对IP地址长度不敏感,同样适用于IPv6的多维分组分类。实验证明,HyperEC算法当规则数量较少时,与HyperCuts基本相同,但随着规则数量的增加,该算法在决策树高度、存储空间占用和查找性能方面都明显优于经典的决策树算法。 相似文献
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从计算机网络的一般概念及结构形式出发,由浅入深,主要由如何选择计算朵的网络类型和拓扑结构、主干网和LAN以及网络操作系统和网卡来说明如何建立一个性能/价格比高的的网络,可以作为企事业单位建设网络时的参考资料。 相似文献
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基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于贝叶斯滤波框架,提出了基于核函数法及马尔可夫链的节点定位算法,该算法采用射频指纹匹配技术,使用核函数构建似然函数,充分利用观测与多个训练样本之间的相似性,避免使用先验确定型信号分布模型产生的误差.此外,为提高移动目标的定位精度和定位实时性,该算法还使用马尔可夫链,通过利用目标的历史状态和环境布局等信息对匹配定位的网格搜索空间进行限制,剔除目标移动过程中不可能发生的位置跳变.实验证明,与高斯分布模型相比,所提定位算法具有更高的定位正确率和定位精度. 相似文献
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协议特征识别技术中用到了一种重要的LCS算法,它是一种字符串比对算法,提取出字符串中的最长连续公共子串。然而,通过理论分析和实验表明:这个查找过程是一个时间复杂度较高的运算过程,如果输入的数据分组比较大,那么运行的时间将会非常长,为此不得不控制输入数据分组的大小和数量,这严重限制了所采用样本集的大小。提出了基于GPU对LCS运算实现加速的方法。在此基础上搭建和配置了CUDA平台,在此平台下研究并实现了LCS算法的并行性。通过对LCS算法在CUDA下并行性的研究,有效地加快了LCS算法的运行速度。实验结果表明,GPU下LCS算法的运行效率比CPU有了显著的提高。 相似文献
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一种基于网络密度分簇的移动信标辅助定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有移动信标辅助定位算法未充分利用网络节点分布信息,存在移动路径过长及信标利用率较低等问题。该文把网络节点分簇、增量定位与移动信标辅助相结合,提出了一种基于网络密度分簇的移动信标辅助定位算法(MBL(ndc))。该算法选择核心密度较大的节点作簇头,采用基于密度可达性的分簇机制把整个网络划分为多个簇内密度相等的簇,并联合使用基于遗传算法的簇头全局路径规划和基于正六边形的簇内局部路径规划方法,得到信标的优化移动路径。当簇头及附近节点完成定位后,升级为信标,采用增量定位方式参与网络其它节点的定位。仿真结果表明,该算法定位精度与基于HILBERT路径的移动信标辅助定位算法相当,而路径长度不到后者的50%。 相似文献
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结合分布式阵列和双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的特点, 提出了一种新的双基地分布式阵列MIMO雷达的接收角(Direction of Arrival, DOA)和发射角(Direction of Departure, DOD)估计方法.根据发射阵列和接收阵列的空域旋转不变特性, 利用旋转不变估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)获取无模糊DOA粗估计和高精度周期性模糊的DOA、DOD精估计; 再利用无模糊DOA粗估计、目标的双基地距离信息以及双基地MIMO雷达的几何特点, 解除DOA、DOD精估计的周期性模糊, 得到高精度且无模糊的DOA和DOD估计.最后, 根据ESPRIT算法原理和估计误差的概率统计特性进行算法的性能分析, 给出算法基线模糊门限的近似计算方法.该算法有效地放宽了发射阵列孔径扩展程度的限制, 从而提高了阵列在大孔径下的角度估计精度, 且能够实现DOA和DOD估计的自动配对.仿真结果验证了所提算法和性能分析方法的有效性. 相似文献
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