导读:本文包含了网络拥塞论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:网络,神经网络,正则,路由,模糊,数据,变电站。
网络拥塞论文文献综述
沈微微[1]（2019）在《基于约束逻辑的无线通信网络拥塞控制方法研究》一文中研究指出随着信息技术的不断发展,便捷的无线网络通信成为信息的重要传输方式。但是由于无线通信网络中复杂的多样连通路径,传统的端到端拥塞控制机制难以解决无线通信网络的拥塞问题。针对上述问题,设计了一种基于约束逻辑的无线通信网络拥塞控制方法,通过建立拥塞检测机制、拥塞避免机制、拥塞消除机制解决拥塞问题,实验模拟了叁种无线通信网络拥塞方式,测评了新方法与传统方法的拥塞控制性能,结果证明新方法的拥塞控制效果优于传统的方法。(本文来源于《信息通信》期刊2019年10期）
韩建萍,张建国[2]（2019）在《基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法》一文中研究指出为解决网络链路丢包率推理算法中网络拓扑复杂、链路丢包率分析不准确等问题,已有研究采用假设子链路或通过率较高的路径中的链路作为不丢包链路,或者假设共享数目最多的链路为丢包链路,但是这种假设缺少有效的推理和证明。为解决此问题,提出了基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法。该算法首先基于链路内联关系将网络模型化简并划分为多个独立子集;其次,对每个独立子集建立基于贝叶斯网络的链路拥塞推理模型,并基于每条链路的拥塞贡献率推理链路拥塞概率排序集合;最后,对每个独立子集,基于代数模型推理求解化简后的非奇异矩阵的唯一解,从而得到所有拥塞链路的丢包率。通过与算法LABLA和算法NTSPA比较可知,该算法具有较好的拥塞链路推理效果。(本文来源于《太原理工大学学报》期刊2019年05期）
胡毅,李璐[3]（2019）在《智能变电站自动化系统通信网络拥塞控制策略研究》一文中研究指出智能变电站自动化系统通信网络中传递着各类信息,一旦发生拥塞,势必会导致网络出现传输超时、丢失数据包等现象,对系统的正常运行产生不利影响。本文分析了智能变电站自动化系统通信网络拥塞发生过程,探讨了引起拥塞的原因,提出了针对网络拥塞的控制策略,有利于提升智能变电站自动化系统网络性能,减少拥塞现象的发生。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年25期）
金鑫,杨阳,李振兴,刘智,程果[4]（2019）在《基于模糊L_(1/2)正则化的无线传感网络拥塞控制研究》一文中研究指出无线传感网络在传输数据过程中,越靠近中心节点越容易产生拥塞,针对无线传感网络的拥塞问题,提出一种L_(1/2)正则化和模糊神经网络相结合的拥塞控制算法。该算法在发送端对采集数据进行压缩观测,融合数据,达到初步缓解拥塞的效果。由于网路的传输数据量与压缩观测矩阵维数成正比关系,网络的拥塞程度很难用精确地数学模型描述,所以采用模糊神经网络对压缩感知观测矩阵维数进行自动的调整,增强算法对网络不同程度拥塞的适应性。在接收端采用L_(1/2)正则化方法对无线传感网络压缩后的传输数据进行重构,重构精度高,数据损失小,实现对网络拥塞的全局控制。最后,对该算法进行MATLAB仿真实验,实验结果显示,该算法能够缓解无线传感网络的拥塞问题且效果明显,在不同的拥塞状况下,网络的吞吐量增大25%～50%,丢包率降低20%～55%,时延减少6s。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
吉晓香[5]（2019）在《一种面向网络拥塞的AQM算法研究》一文中研究指出结合控制理论的AQM算法通常存在计算复杂、反馈周期长等缺陷,因此,文中采用数据库和数据驱动方式,结合MySQL数据库和NS2的接口设计,提出一种AQM分离算法计算过程的控制方法。以RED算法为实例,文中在NS2软件中对上述控制方法进行仿真测试,发现数据驱动方式有效降低了RED算法的时延和丢包率,说明文中所使用的数据驱动方式实现AQM算法是可行且有效的,能为网络拥塞的算法提供新的思路。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年14期）
王华华,周远文,刘江兵[6]（2019）在《LLN中基于混合式的网络拥塞控制路由算法》一文中研究指出由于低功耗有损网络(Low Power and Lossy Networks,LLN)中现有网络拥塞控制路由算法无法高效地对当前网络拥塞进行缓解,因此提出一种基于混合式的网络拥塞控制路由算法(Hybrid-based Network Congestion Control Routing Algorithm,HNCCRA)。该算法主要包含3个创新点。首先,为了有效地降低网络拥塞的发生概率,在组网过程中,每个节点依据其备选父节点的负载状态进行父节点的选择;其次,为了避免网络拥塞节点的子节点在更换数据传输路径时选择处于重负载状态的备选父节点作为新的父节点,在网络拓扑维护过程中每个节点实时通告自身负载状态;最后,为了能够高效地缓解当前的网络拥塞,结合数据分流思想和更换数据传输路径的方式进行网络拥塞控制。仿真结果表明,与LLN中现有网络拥塞控制路由算法相比,HNCCRA算法能够有效地提升网络各方面的性能,其中网络拥塞的发生概率降低了19.89%,汇聚节点的平均吞吐量增加了11.35%,网络的平均寿命延长了9.75%。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年06期）
李晓[7]（2019）在《多用户网络拥塞中错误数据实时清理方法仿真》一文中研究指出针对当前网络数据清理方法存在准确性和查全性差的问题,提出基于RAA的多用户网络拥塞中错误数据实时清理方法。将网络拥塞特性定义为网络延迟敏感性、网络吞吐量敏感性和网络同步突发性,将拥塞原因定义为当多个客户端共同向一个服务器请求服务时,服务器会产生大量数据流,且链路网处理性能会比数据包的传输速率要低。依据网络拥塞特性与产生因素分析,基于网络拥塞和数据包在该链路通过时延成正比理念,估计出网络拥塞链路。在拥塞链路节点上采集数据样本之后,先判断数据异常与否,假设为正常数据,则将该数据合并至中间聚集的结果集合中,反之放至错误数据集合;网络中各节点合并本身全部子节点聚集结果集合、错误数据集合,将合并结果传输至节点本身父节点;各节点将获取正常数据聚集结果与错误数据集合,并将错误数据集合中需要清理的数据清理掉。实验结果表明,该方法数据清理准确率和查全率均较高,具有一定可靠性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
侯纫蕙[8]（2019）在《数据中心软件定义网络拥塞控制技术的研究与实现》一文中研究指出软件定义网络(SDN)具有集中化控制、提供开放式可编程接口的特点,简化了网络配置,带来了更灵活和可扩展的资源分配和利用方式,在数据中心内得到广泛应用。而由于数据中心流量的突发性和随机性,数据中心存在网络拥塞问题,不利于保障网络服务质量。论文针对数据中心网络中的拥塞问题,研究了 SDN拥塞控制技术,将高负载链路上的elephant流迁移到低负载链路上,并提出了一种概率路由技术,引入MNL(多项Logit模型),以概率、随机的方式选择转移路径,设计并实现了 SDN拥塞控制系统。论文的主要内容如下:1)针对数据中心网络的拥塞问题,本文提出了一种SDN拥塞控制技术,周期性对网络链路进行监测,在链路拥塞时,通过将elephant流迁移到其它可替代路径来缓解拥塞。2)目前主流的路由算法在调度多条流时容易将多流聚合到网络中的同一链路上,导致新的链路拥塞,针对这一缺陷,本文提出了一种概率路由算法,引入MNL模型,以概率、随机的方式选择路径,减少多流聚合的情况。3)设计并实现了SDN拥塞控制系统,包括拓扑管理模块、网络状态信息模块、拥塞监测模块、elephant流检测模块和路由模块,并对该系统进行测试实验,验证了在拥塞发生时,本系统比GFF(首次适应算法)和OIFF(最小拥塞度算法)提高了吞吐量,减少了丢包率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-04）
柳振[9]（2019）在《绿色建筑智能控制系统设计及网络拥塞控制研究》一文中研究指出随着“中国制造2025”的全面铺开,依靠自主创造力与创新性大力发展智能化是国家的主要发展趋势。“人工智能化”的智能建筑需求越来越多,中央控制的使用率也在大幅度提高,随之而来的环境污染以及能源消耗问题也越来越严重,因此人们急切需要一套既能满足衣食住方便,又能节能环保的绿色建筑智能控制系统。BACnet协议标准是国际上唯一一种楼宇控制数据网络通信协议标准,本文首先分析BACnet协议标准内容,深入分析数据对象模型、编码规则、应用层服务以及MS/TP(主从令牌)网络协议等内容,结合市场需求,设计一套基于BACnet的智能建筑控制系统,完成系统的监控组态网络并提出对楼宇智能控制网络拥塞控制的改进RED算法-ERED算法,为智能楼宇控制系统提供理论分析依据。本次课题设计主要由主控制器硬件部分、监控界面部分、上位机软件编程部分、网络拥塞控制研究等四个部分组成。系统主控制器采用STM32作为主控芯片,利用PLC编程进行智能楼宇控制设计,其中包括对数字模拟量的输入输出、数据通信模块电路。主控制器主要是解析BACnet协议,对输入输出信号进行采集转换、存储、解析、执行上位机梯形图程序,然后采用RS485总线上传至BACnet上层设备,完成系统的执行动作;上位机梯形图程序通过RS232总线下载及传输给主控制器,监控组态界面完成人机信息交互;网络部分采用MS/TP传输方式,BACnet硬件网关与服务器连接,运用网络拓扑结构验证改进的ERED算法的有效性。系统测试阶段分别对系统硬件部分各个电路模块进行测试,软件部分进行连接调试,运用Wireshark抓包软件分析协议的运行情况,利用监控软件分析监测的效果。经过测试与分析,系统能够正常运行,完成设计的各项指标参数,实现PLC在线编程功能,网络拥塞问题能够有效解决。本系统稳定性能好,有效的提升控制控制系统的自主研发能力,为社会经济市场带来一定的应用价值。(本文来源于《桂林电子科技大学》期刊2019-06-01）
金鑫[10]（2019）在《基于L_(1/2)正则化的无线传感网络拥塞控制研究》一文中研究指出无线传感网络作为一种分布式网络,具有监测范围广、无线通信、能量消耗少等优点,被广泛应用于各领域。但它以多对一的方式进行数据传输,容易发生拥塞。网络拥塞会引起通信延迟、数据包丢失、吞吐量下降等问题,从而影响数据传输质量与网络服务质量。本文对无线传感网络的拥塞问题进行了研究。将L_(1/2)正则化方法应用于无线传感网络中,并与控制方法相结合,提出两种新的拥塞控制算法,分别控制网络的链路级拥塞与节点级拥塞。并通过仿真实验验证了算法的可行性。本文主要研究工作如下:(1)针对现有无线传感网络中压缩信号大多采用基于_0L正则化与_1L正则化方法进行重构,本文采用了L-范数最小化方法中的L_(1/2)正则化半阈值迭代算法重构信号。L_(1/2)正则化是一类非凸的优化问题,通过构造定义函数,利用迭代算法进行求解,使压缩数据损失小、还原精度高。通过仿真实验表明,采用L_(1/2)正则化半阈值迭代算法重构无线传感网络中的压缩信号能够达到基本精确重构的效果。(2)针对无线传感网络的链路级拥塞问题,提出了基于L_(1/2)正则化的模糊神经网络拥塞控制算法。由于网络的拥塞程度很难用精确地数学模型描述,该算法采用模糊神经网络对压缩观测矩阵维数进行自动调整,增强算法的自适应性。在接收端采用L_(1/2)正则化半阈值迭代错误!未找到引用源。算法对压缩后的数据进行高精度重构,达到缓解无线传感网络链路级拥塞的效果。通过仿真实验表明,该算法能够缓解无线传感网络链路级拥塞且效果明显。(3)针对无线传感网络的节点级拥塞问题,提出了基于L_(1/2)正则化的模糊PID队列管理拥塞控制算法。该算法对传输层数据进行压缩观测,减小节点间的传输数据量。采用模糊控制对PID队列管理算法中的参数进行实时优化调整,使节点的缓存队列长度能够稳定的保持在期望值附近。再利用L_(1/2)正则化半阈值迭代算法对压缩数据进行重构,以减小网络的冗余信息。通过仿真实验表明,在不同拥塞状况下,该算法能够改善网络传输质量,实现对网络节点级拥塞的控制。(本文来源于《长春理工大学》期刊2019-06-01）
网络拥塞论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决网络链路丢包率推理算法中网络拓扑复杂、链路丢包率分析不准确等问题,已有研究采用假设子链路或通过率较高的路径中的链路作为不丢包链路,或者假设共享数目最多的链路为丢包链路,但是这种假设缺少有效的推理和证明。为解决此问题,提出了基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法。该算法首先基于链路内联关系将网络模型化简并划分为多个独立子集;其次,对每个独立子集建立基于贝叶斯网络的链路拥塞推理模型,并基于每条链路的拥塞贡献率推理链路拥塞概率排序集合;最后,对每个独立子集,基于代数模型推理求解化简后的非奇异矩阵的唯一解,从而得到所有拥塞链路的丢包率。通过与算法LABLA和算法NTSPA比较可知,该算法具有较好的拥塞链路推理效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络拥塞论文参考文献
[1].沈微微.基于约束逻辑的无线通信网络拥塞控制方法研究[J].信息通信.2019
[2].韩建萍,张建国.基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法[J].太原理工大学学报.2019
[3].胡毅,李璐.智能变电站自动化系统通信网络拥塞控制策略研究[J].科技经济导刊.2019
[4].金鑫,杨阳,李振兴,刘智,程果.基于模糊L_(1/2)正则化的无线传感网络拥塞控制研究[J].长春理工大学学报(自然科学版).2019
[5].吉晓香.一种面向网络拥塞的AQM算法研究[J].现代电子技术.2019
[6].王华华,周远文,刘江兵.LLN中基于混合式的网络拥塞控制路由算法[J].计算机科学.2019
[7].李晓.多用户网络拥塞中错误数据实时清理方法仿真[J].计算机仿真.2019
[8].侯纫蕙.数据中心软件定义网络拥塞控制技术的研究与实现[D].北京邮电大学.2019
[9].柳振.绿色建筑智能控制系统设计及网络拥塞控制研究[D].桂林电子科技大学.2019
[10].金鑫.基于L_(1/2)正则化的无线传感网络拥塞控制研究[D].长春理工大学.2019
论文知识图
