国家高技术研究发展计划(2008AA01Z218)
- 作品数：8 被引量：23H指数：3
- 相关作者：寿国础张剑胡怡红曹萍钱宗珏更多>>
- 相关机构：北京邮电大学上海工程技术大学福州大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理更多>>
- GPON系统承载FemtoCell回传业务分析
- 2010年
- FMC是电信业发展的方向,FemtoCell技术是FMC最好的解决方案之一。本文介绍了FemtoCell网络结构,分析了FemtoCell回传所面临的若干问题,并从带宽、同步、多业务支持和未来演进4个方面论证了GPON系统承载FemtoCell回传的优势,指出GPON将成为支持FemtoCell回传主流技术选择之一。
- 马岩红宁帆
- 关键词：FMCFEMTOCELLGPON回传
- 新型光突发自适应控制协议INIA
- 2009年
- 为了进一步改善对QoS的支持,在研究了光突发交换网络的TAW、JET、INI等信令协议的基础上,提出了一种新型光突发自适应控制协议INIA。INIA对网络中的控制信息包BCP中的BHP进行了扩充,增加了标识符Class,通过对Class值的控制,达到灵活控制INI改进节点位置的目的。仿真实验结果表明,INIA对提供满足各级业务要求的时延、丢包率等性能方面做出了改善,动态设定网络中的Class值可以更好地动态管理网络传输业务,更好地利用网络资源。
- 门乐高泽华
- 关键词：光突发交换JET
- 网络流量识别的自适应分级滑动窗决策树算法被引量：4
- 2013年
- 针对网络流量存在概念漂移、不同应用类型数据流偏态分布等特性,提出了基于Hoeffding决策树的自适应分级滑动窗决策树的网络流量识别算法。该算法根据节点信息增益率检测概念漂移、动态调整概念漂移检测窗口及不同类型训练样本集窗口,实现对不同速率概念漂移的自适应分类和决策树更新。实验结果显示新算法对劣势频繁漂移的应用类型的识别准确率与batch C4.5算法接近,比CVFDT算法提高约20%,可以获得更加均衡的不同应用类型分类准确度。
- 张剑曹萍寿国础
- 关键词：数据流概念漂移
- 基于证据推理融合的网络数据流识别方法
- 2014年
- 针对多分类器决策融合研究中利用有限的训练数据对分类器概率参数估计时存在较大偏差的问题，提出一种基于D-S证据推理（ER）的多分类器决策融合算法。利用不确定性描述分类器性能，并针对D-S组合规则在分类器结果高冲突情形下易出现决策融合悖论的问题，提出基于分类器信度加权融合算法实现流量识别决策融合。实验结果表明，多数投票法和Bayes最大后验概率法识别准确率分别为78.3%和81.7%，证据推理决策融合的识别准确率提高到82.2%~91.6%，而拒识率则保持在4.1%~6.2%。
- 张剑曹萍寿国础
- 在线聚类的网络流量识别被引量：9
- 2011年
- 针对网络流量在线识别的难题,提出一种聚类算法和在线流量识别方案.以网络数据流的若干初始数据包作为子流,提取子流的统计特征,应用基于滤波器算法的属性相关性算法提取子流最佳特征子集,并提出基于密度的在线带噪声空间聚类算法对子流特征向量进行聚类,采用优势概率业务实现聚类和应用类型的映射.实验结果表明,该方案具备识别新应用类型和加密数据流的功能,且能实现在线的网络流量分类.
- 张剑钱宗珏寿国础胡怡红
- 光码分多址接入系统中Chebyshev映射混沌码的实现被引量：2
- 2009年
- 研究了无源光网络中基于Chebyshev映射混沌扩频码的光码分多址（OCDMA）接入系统,该系统通过在同一波长信道中采用不同的码字,有效增加了用户数.提出了利用Chebyshev映射产生混沌扩频序列的实现方案,并将序列作为系统中的用户地址码.系统性能的仿真结果表明,所产生的混沌序列具有良好的相关性,可以抑制系统中的多址干扰;系统的误码率性能得到改善,较单纯的OCDMA系统可提高约1~3个数量级,同时较传统光正交码可提高约1个数量级.
- 郑志华钱宗珏寿国础胡怡红
- 关键词：无源光网络混沌序列CHEBYSHEV映射
- WinPcap性能的测试与优化被引量：8
- 2009年
- 通过测试研究了影响WinPcap性能的因素并对其性能进行优化.首先使用IXIA测试仪搭建实验环境,以此环境分别测试在不同主频及内存情况下WinPcap性能情况,通过测试发现其性能均受到影响,影响程度随着包长的变化而不同,尤其是小包时影响更明显.然后分析了如果将WinPcap应用于高速网络时所需要具备的条件.最后通过对WinPcap内存拷贝库数据进行优化,使WinPcap在处理短包时的性能有了明显的改善.
- 柏芸寿国础胡怡红郭志刚
- 关键词：WINPCAP网络监测
- 网络汇聚点传输层拓扑的流量识别
- 2012年
- 针对利用数据流统计特性的网络流量分类算法复杂及实时性差的问题,提出一种基于传输层拓扑的网络流量识别方法,根据应用类型在汇聚节点表现出不同的主机连接拓扑结构,提取应用类型的拓扑特征,结合深度包检测(DPI)技术生成应用类型库,并基于该库和启发式准则实现典型应用类型的快速识别和分类。实验结果表明,所提方法对各主要应用类型的识别精确度均高于85%,并将未识别流比例从深度包检测技术的18%降低到7%,有效利用了不同应用类型的连接拓扑信息,能提高应用类型的识别准确度。
- 张剑曹萍寿国础
- 关键词：传输层拓扑结构
