摘要:首先研究了目前影响力最大化问题的解决方案，并总结了这些解决方案的优缺点.对社交网络中弱连接的研究之后发现，弱连接可以有效地打通社交网络中不同社团之间的信息壁垒，使得信息在不同社区间流通.利用弱连接的这一作用，同时基于贪心思想，提出BWTG（base-on weak tie greedy)算法来解决影响力最大化问题，并根据解空间的不同，把BWTG算法分为BCWTG（base-on complete weak tie greedy)和BNCWTG（base-on not complete weak tie greedy)两种算法.影响力最大化问题的传统评价指标有两种：时间复杂度和最终激活节点数，但考虑到实际情况，定义了ANNI（actived nodes/node influence)这一新的评价指标，用于衡量回报与付出之比.为了验证BCWTG和BNCWTG算法的性能，在不同类型、不同规模的真实数据集中对算法进行实验验证，在时间复杂度、最终激活节点数和ANNI这3个方面与经典的Greedy算法进行对比，实验结果表明，BCWTG算法和BNCWTG算法在运算时间和ANNI方面有所提高，最终激活节点数方面却弱于Greedy算法，但当满足一定条件时，BCWTG和BNCWTG算法在最终激活节点数方面也能接近Greedy算法.

摘要:为保证开放网络环境下的安全通信，在现有基于身份密码体制的基础上，提出一种新的基于分层身份的网络密钥协商协议.新协议满足所有密钥协商的安全属性，计算效率全面领先目前已有协议，能够有效地解决传统公钥系统需要进行证书传递和验证的问题，且能满足大规模网络应用的需求.

摘要:基于通用多核的网络转发性能难以满足高速网络流量线速处理的需求.软硬件结合的异构网络处理平台以其较高的性能和灵活性在网络处理领域得到广泛应用，但是如何基于异构平台实现高效的路由查表算法仍需进行深入研究，多核资源利用率低、共享冲突严重和访存次数多的问题是制约传统路由查表算法在异构网络处理平台实现性能提升的主要问题.为此，基于异构网络处理平台（network processing platform，简称NPP)提出一种可配置并行路由查表机制（configurable parallel lookup，简称CPL).CPL中的多线程并行查找和路由表的多副本存储技术在提高多核资源利用率的同时，实现了零冲突访问路由表项.此外，考虑到不同场景下路由前缀分布的差异，CPL支持通过配置对多级路由表的组织结构进行调整，从而有效地减少了路由表访问次数.最后在NPP上，对CPL和传统的查表算法进行性能测试和对比，验证了CPL的可用性和高效性.

摘要:随着通用多核技术的发展，多核处理器在网络核心设备能够提供较高的I/O吞吐能力，并支持更复杂的网络处理，为网络处理与转发带来了前所未有的灵活性和普适性.但是，在核心网络中，多核处理器的处理与转发性能仍然面临着巨大的挑战.首先，随着网络带宽的不断提升，多核处理器需要提供越来越高的处理能力.其次，随着网络业务复杂度的提高，在网络报文处理与转发中，应用对报文的处理开销越来越大，对设备的I/O裸转发能力提出了更高的要求.提出了一种硬件缓冲区管理机制Self-Described Buffer（SDB)，具有硬件低开销、软件高性能等优点.基于SDB的机制，设计并实现了一个通用的网络处理开发环境NPDK.NPDK采用零中断、零拷贝方式，提供内核与用户驱动，适用于通用多核CPU系统.不但具有简单、灵活、易开发等特点，而且在内核态下支持用户对每个CPU核上进行异构报文处理编程和在用户态下支持独占式多线程编程与共享式多进程并行编程.测试结果表明，基于SDB的网络处理开发环境在10G速率报文I/O转发性能接近线速，特别是64字节小报文可达到7.49Gbps.目前，NPDK已经在click路由器、OpenFlow交换机和网络探针等方面得到应用.

摘要:当前WiFi园区网络存在移动通信范围有限、主机地址配置受限等问题.软定义移动组网的已有研究大多集中于实现无线接入点的可编程性，其在实际部署中需要使用专用的接入点设施.以单跳有设施网络为研究目标，提出了一种园区WiFi网下软定义移动通信方案，为移动主机访问本地资源提供免配置接入和移动通信支持.其中，网络设施选择OpenFlow网络，普通接入点直接连接OpenFlow交换机.控制器负责分发包含接入位置的流表项，为移动主机提供基于名称的路由转发，并主动调整通信流的返回路径.目前已经完成系统原型开发，进行了移动通信实验，测量和分析了不同配置下的网络可用带宽和切换时延.实验结果表明，该组网模式可以实现主机的移动通信，主机网络配置和OpenFlow交换机性能对切换时延影响较小.

摘要:掌握IP地址的实际使用情况对于网络管理和网络安全等研究领域有着重要的意义.提出一种以抽样流记录为分析数据源的活跃地址检测算法，其核心思路是将存在双向通信流量作为地址活跃判定条件.算法基于被动测量技术，以流记录为分析数据源使其可以在主干网边界运行.讨论了抽样、伪造地址等问题对算法的影响以及相应的应对策略，用DPI分析检验了算法的准确性和有效性.最后基于NBOS平台，将其部署在CERNET全部38个主节点，完成了全网活跃IP地址空间的检测.

摘要:网络设备硬件的封闭性使科研及教学人员难以获知网络设备硬件的实现细节，网络设备硬件的科研和教学面临巨大的挑战.针对上述问题，提出了一种基于状态机的硬件分组处理监测技术PktScope，通过设计硬件分组处理状态机编码规范并制定标准的分组数据及流程上报接口，实现对硬件进行分组处理过程的实时监测，可有效应用于网络设备的科研及教学过程.基于MagicRouter的原型系统实验结果表明，PktScope技术可以有效地实现对网络流量的流级实时监测，并且具有硬件资源额外开销低的特点.

摘要:提出一种对视频流中的连续手势进行检测和分类的方法.检测的目的是找到这些手势的开始帧和结束帧.提出的融合音频和视觉信息的检测方法确保了检测结果的鲁棒性和正确率.对于检测到的手势，提出一种通过在Grassmann流形下精确度量其协方差矩阵距离的分类方法以有效区分不同类的手势.方法在ChaLearn Multimodal Gesture dataset 2013上进行测试，取得了很高的识别率，Recall和Precision均达到93%以上.

摘要:在二维的时频域网格结构中，相邻点上语音信号的存在与否是相关的，传统的马尔可夫链不能对二维的时频相关性进行自适应的建模.基于语音信号在时频域中的相关性，提出了一种利用二维的相关模型估计语音掩模的方法.该方法将时频域中带噪语音信号的对数功率谱划分为语音和非语音类，利用时域中的状态转移概率和前向因子描述语音信号的时域相关性，同时利用频域中的状态转移概率和邻域因子描述语音信号的频域相关性.通过全局的统计最优化，该模型将时域相关性和频域相关性相结合.给出了该模型的序贯化更新方法，逐帧更新模型并估计语音出现概率.在当前已知对数功率谱和模型参数的条件下，通过最大化后验概率得到的语音信号状态矩阵可以作为语音掩模的最优估计.将该方法与几种现有的语音掩模在线估计方法进行比较，实验结果显示出了该方法的优越性.

摘要:在自然人机对话中，由于环境噪声、方言口音等因素带来的语音识别错误以及语义分析的不充分等原因，计算机在理解用户交互意图时出现偏差，使得计算机对要反馈的话题出现错误，造成人机对话进程的断裂.以面向咖啡为主题的漫谈式人机对话为例，将对话中断分为3种情况：话题反馈不当引起中断、话题正确情况下的模糊反馈不当和精确反馈不当引起中断.根据用户与计算机对话的记录分析比较上述3种情况下人机对话进程断裂情况.统计数据结果表明，话题反馈不当带来的对话中断最为明显，在对话进程断裂情况中达到了60.1%的比例；在话题反馈正确情况下，模糊回答不当和精确回答不当带来的话题中断比例分别为22.2%和21.6%；在语音识别错误情况下，语义分析会带来数量更大的反馈错误.实验数据分析结果表明，在语音识别错误情况下，根据上下文信息提高计算机对用户话题反馈的准确率，能够有效降低人机对话的中断，提高人机对话的自然度.该工作为自然人机对话的意图分类重要性提供了数据分析和实验论证.

摘要:由于计算机对人认知与情感方面的利用将有助于未来智能生活的实现，同时研究发现，血液容积脉搏波（photo-plethysmography，简称PPG)信号包含的心脏收缩与血管壁本身压力的效果将有助于对人体心理压力及情感测量的分析，因此介绍了通过利用反射式血氧传感器得到PPG波形，并采用压力血氧反应指数（stress-induced vascular responses index，简称sVRI)模型来分析人体目前的压力值，验证反射式传感器对于人体心理压力测量方面的适用性.实验中不仅比较了传统透射式传感器与反射式传感器在双波长（红光与红外光)正常情况与压力情况下PPG波形的差异，同时也引入了新的波长——绿光，即利用绿光反射式传感器，通过sVRI模型来分析人体的压力值.通过比较与讨论，证明了反射式血氧传感器的适用性.最后，将实验结果与sVRI模型相结合应用于实验鼠标模型中，将反射式传感器所携带的生理信息应用于日常生活中，其佩戴更加舒适以及佩戴位置范围更广的优点适合脉搏检测的高性能医疗保健设备及可穿戴智能设备.

摘要:潜在意图检测旨在通过意图主体行为推理意图主体的隐式意图，从而在更高的层面理解意图主体潜在的真实意图.提出了一种多领域数据环境下人机协同的潜在意图检测模型和技术框架.该意图检测模型扩展了动态意图表示形式DIS，能够适应多领域数据和交互式推理的意图表示需要.通过定义交互原语，确定了人机协同交互的语言规范.通过功能框架的设计，提供了潜在意图检测的技术实现途径.

摘要:目前Chrome浏览器为WebRTC适配的RRTCC（receiver-side real-time congestion control)拥塞控制算法在移动网络环境的多流竞争情况下表现较差.在有TCP流共存的情况下会过度退让从而导致WebRTC流饥饿，在视频会议这种多WebRTC流并发的情况下，新加入的WetRTC流会损害已有流的通信质量.针对该问题，提出了QoE优先考量的RRTCC传输控制改进策略MTCIS，该策略根据对当前移动网络性能和QoE需求的分析，采取激进程度适中的WebRTC传输控制方法，避免了与TCP流竞争时过度退让的问题.针对多WebRTC流并发的场景，设计了并发流管理机制，在合理利用带宽和优先满足用户QoE的基础上，对视频流的传输参数进行动态调整.实验结果表明，在移动网络场景多流竞争的情况下，MTCIS策略能够有效地保证WebRTC的合理竞争性、稳定性和健壮性，提高了用户的QoE体验.

摘要:无参考视频质量评价（NR-VQA)在无法获得原始高质量视频参照的前提下，对失真视频的视觉质量进行定量度量.常规NR-VQA方法通常针对特定失真类型设计，或者与人的主观感受存在偏差.首次将3D深度卷积神经网络（3D-CNN)引入到了视频质量评价中，提出了一种基于3D-CNN的无参考视频质量评价方法，可以适用于非特定失真类型的NR-VQA.首先，通过3D块来有效学习和表征视频内容的时空特征.其次，对常规的3D卷积网络模型进行改进，使其适用于视频质量评价的任务.实验结果表明，所提出的方法在多种失真类型和多个测试指标上，与人的主观感知一致性较高.作为无参考视频质量评价方法，其性能与许多全参考评价方法具有可比性，同时比主流的NR-VQA方法具有更快的运行速度，这使得所提模型在实际中具有更好的应用前景.

摘要:在算术编码研究中，待编码的语法元素需要采用何种二值化方法以及二值化后每个比特的概率模型选择是算术编码算法设计必须面对的问题.提出了一种基于二叉树的熵编码二值化方法.该方法首先获得语法元素的统计概率分布，然后根据不同的二值化方法计算二值化后每个比特的概率分布，再通过熵编码模型的理论计算得到比特二叉树，依据二叉树中节点熵值的计算与排序，从而获得优化的二值化方法和比特概率模型分组方案.实验结果表明，该方法在屏幕编码框架下针对新的语法元素实现了平均18.06%的压缩效率提升.

摘要:海量医学信息的快速增长已远远超出人类认知能力，医疗服务环境和用户人群的复杂多样性使得海量数据难以在现有能力和工具的支持下满足广大用户对于信息服务的需求.临床诊疗服务的可视化、智能化程度不高导致现有的医学知识服务水平难以保证海量资源信息的充分利用.在分析了临床诊疗环境下人机协同认知特性的基础上给出了一种基于语义层次的信息组织方式；分析了符合该数据组织模式的可视形态及自然的可视交互技术；在上述工作的基础上构建了一个面向临床决策推理的可视诊疗分析框架，并给出了原型系统实例加以验证.结果表明，通过结合交互式可视化和自动分析技术，可以有效地帮助人们从海量数据中获取到有用的信息模式，减轻人们对数据进行分析的负担，为医疗诊断过程提供决策支持服务.

摘要:语音情感识别是人机交互中重要的研究内容，儿童自闭症干预治疗中的语音情感识别系统有助于自闭症儿童的康复，但是由于目前语音信号中的情感特征多而杂，特征提取本身就是一项具有挑战性的工作，这样不利于整个系统的识别性能.针对这一问题，提出了一种语音情感特征提取算法，利用无监督自编码网络自动学习语音信号中的情感特征，通过构建一个3层的自编码网络提取语音情感特征，把多层编码网络学习完的高层特征作为极限学习机分类器的输入进行分类，其识别率为84.14%，比传统的基于提取人为定义特征的识别方法有所提高.

摘要:针对自然人机交互应用中的人体动作识别问题，总结了传统机器学习模型在识别人体动作时的缺点，然后在此基础上针对自然人机交互应用的独特要求提出了面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型.该模型将误差反向传播模型、增量型极限学习机模型和双端增量型极限学习机模型相结合，克服了传统方法在识别人体动作时的不足.详细阐述了针对面向人体动作识别的随机增量型混合学习机模型的算法理论、模型合理性和实现方案.最后通过对比识别实验结果，验证了随机增量型混合学习机模型在识别人体动作问题上具有更好的鲁棒性、实时性和准确性.

摘要:视觉疲劳的产生不仅会导致工作效率低下、视力降低，甚至可能导致很多意外伤害.如何简便、快速地检测视觉疲劳是亟需解决的课题.提出一种利用特殊字搜索并结合阅读任务来对视觉疲劳进行快速检测的方法.测试者需在所提供的阅读材料中通过扫视行为寻找出文内的特殊字符，同时完成相应的阅读理解任务.实验在Tobii X230眼动仪监测下完成.系统记录任务完成过程中的瞳孔直径比、兴趣域个数等眼动数据信息，并采用BP神经网络对用户的视觉疲劳状态进行判定.基于10位测试者的实验结果表明，分类精度达到了95.2%，证实了该方法的有效性.

摘要:随着平板电脑、智能手机、智能手表等智能移动设备的普及，利用便携的智能移动设备随时随地进行健康评价受到了国内外学者的广泛关注.人机交互特有的多通道、交互式、人机协同的计算能够有效地提高移动环境下神经功能评价的准确度.然而，目前很少有研究对人机交互在这一应用场景上发挥的作用进行过充分讨论，更没有形成统一的多通道交互模型.为此，首先分析了目前移动设备上主流的神经功能评价方法，归纳总结出了一套适用该应用场景的交互原语和交互任务.然后，在此基础上提出了移动环境下神经功能评价多通道人机交互模型——MINA（multimodal human-computer interaction model for nerve function assessment in mobile environment)，并对该模型的移动医学评价和多通道融合特点进行了分析.最后，依据此模型给出神经系统疾病检测的应用实例.实践证明，MINA能够较好地指导交互式神经功能评价应用的设计和开发，多通道融合的方式能够有效地提高医学评价的准确度.

摘要:提出一种基于局部姿态先验的从深度图像中实时在线捕获3D人体运动的方法.关键思路是根据从捕获的深度图像中自动提取具有语义信息的虚拟稀疏3D标记点，从事先建立的异构3D人体姿态数据库中快速检索K个姿态近邻并构建局部姿态先验模型，通过迭代优化求解最大后验概率，实时地在线重建3D人体姿态序列.实验结果表明，该方法能够实时跟踪重建出稳定、准确的3D人体运动姿态序列，并且只需经过个体化人体参数自动标定过程，可跟踪身材尺寸差异较大的不同表演者；帧率约25fps.因此，所提方法可应用于3D游戏/电影制作、人机交互控制等领域.

摘要:给出一种在容积约束Power图结构上的图像分片多项式逼近方法.将Power图的权重与图像颜色信息相关联，设计了一种带容积约束Power图的顶点位置与权值交替优化的图像逼近算法.该算法运用误差反馈机制以及图像显著性检测等方法生成密度函数图像，并根据原始图像的颜色信息和得到的密度函数图像分两次来指导初始化点集生成，通过构建最终的Power图来逼近目标图像.利用Power图对目标图像进行区域分割，定义了度量逼近误差的带容积约束的优化能量函数，分别计算能量函数关于位置和权重的梯度，将原问题分解为两个子问题分而治之，借助密度函数图像生成的高效初始化点分布，通过不断更新Power图的顶点位置和权值得到相对较优的Power图，最终拟合出逼近图像.实验结果表明，该算法能够较好地逼近彩色图像，并有效保持了图像显著区域的特征.

摘要:提出了一种基于多视频的虚实融合可视化系统的构建方法，旨在将真实世界中的图像和视频融合到虚拟场景中，用视频图像中的纹理和动态信息去丰富虚拟场景，提高虚拟环境的真实性，得到一种增强的虚拟环境.利用无人机采集图像来重建虚拟场景，并借助图像特征点的匹配来实现视频图像的注册.然后利用投影纹理映射技术，将图像投影到虚拟场景中.视频中的动态物体由于在虚拟环境中缺失对应的三维模型，直接投影，当视点发生变化时会产生畸变.首先检测和追踪这些物体，然后尝试使用多种显示方式来解决畸变问题.此外，系统还考虑有重叠区域的多视频之间的融合.实验结果表明，所构造的虚实融合环境是十分有益的.

摘要:提出一种简单、快捷的草图交互式地质建模方法，旨在帮助地质学家们在地质勘测初期直观、快速地创建无数据地质概念模型.迄今，现存专业地质建模工具依赖成本较高的真实数据创建精细复杂的三维地质模型，且通常具有建模用时长、不易于学习和使用等缺陷.因此，采用直观的“纸-笔”建模隐喻，提供了一套从草图绘制到三维模型创建，再到三维模型编辑的完整建模流程，允许用户在自由定义的绘图平面上绘制描述模型地质特征的三维草图，并对其构成的连通草图网络实时地进行三维模型重建.模型重建使用分治的思想，大致分为3个步骤完成：首先利用三维草图的几何信息，即拐点，根据其拓扑连接搜寻草图网络中近似平面的能量最小圈，然后通过调和函数计算草图网络中每个圈包围区域的目标平均曲率标量及其法线方向，随后以Laplacian方程优化生成曲面片，最后将曲面片拼接成完整的三维模型.褶皱、断层地质现象可以分别通过重绘和切割操作进行建模.此外，利用层级结构树存储地质模型间的层级关系，并通过变形传递的方式对与形变物体接触的地质模型进行形变，从而保持了地质结构中多物质体相互接触的特性.相比现有基于草图的交互式建模工具，该方法融合了地质学知识，且能够更有效地使用少量草图描述地质物体的特征.基于用户体验调查，该方法具有操作简单、建模直观的特点，能够同时满足专业和非专业人士快速创建地质概念模型的需求.

摘要:近几年计算审美已成为一个活跃的研究方向，但现有工作主要以照片和油画作为研究对象.水墨画以水墨为主，以颜色为辅来表现物体，因而在视觉特征上与照片和油画有显著不同.提出一个水墨画的计算审美评估框架.该框架首先提取水墨画中的颜色、构图和纹理特征，然后用著名画家齐白石的60幅国画作品进行验证.具体先对这些作品进行人工审美评分，然后将计算的特征变量和人工审美评估数据回归得到一个计算审美评估模型.实验结果表明，该模型计算审美评估结果与人工审美评估结果之间的皮尔森相关系数达到0.949.该工作为水墨画作品审美评估提供了一个参考框架，而且有助于进一步探索人类审美与从水墨画中提取可计算视觉特征之间的关系.

摘要:内容中心网络通过路由器缓存内容来提高网络的整体性能.为防止被污染的数据在网络中扩散，路由器需要对进入网络的内容进行验证.原始的验证机制需要对内容的数字签名进行非对称密钥解密操作，导致内容验证速度不能满足高速路由器的需求.提出了基于着色的快速内容验证机制，以减少内容验证的计算复杂度，加快内容的检测速度.该机制通过对第1次进入网络的正确内容进行着色操作以保证其正确性.被着色的内容再次进入网络时，路由器可以通过着色信息来快速验证内容的正确性，从而提高路由器的检测速度.

摘要:现代数据中心网络在任意两个主机之间都存在很多可选路径.如何在多个可选路径之间实现流量均衡，是数据中心网络中的重要研究课题.针对这一问题，已有研究者提出了很多解决方案.对多级Clos架构下的数据中心网络中的流量均衡问题做了深入的分析与总结.首先分析了数据中心网络的特点，然后定义流量均衡问题为最小化等价链路的最大潜在丢包率.之后总结了各种丢包产生的原因，并讨论了影响流量均衡设计方案的两个主要挑战：分组乱序与突发拥塞.在此基础上，把现有解决方案分为主动调度、切片散射、探测与调整及其他这4个大类，并对各解决方案逐一进行介绍，说明各自的优缺点.最后还对不同方案作了对比，指出了未来可能的研究方向.

摘要:随着数据中心网络规模的迅速增长，网络带宽利用率低下导致的网络拥塞问题日益突出，通过负载均衡提高数据中心网络链路带宽利用率和吞吐量成为了研究热点.如何结合流量特征、链路状态和应用需求进行流量的合理调度，是实现网络链路负载均衡的关键.针对数据中心突发性强、带宽占用率高的大象流调度问题，提出一种面向SDN数据中心网络最大概率路径流量调度算法，算法首先计算出满足待调度流带宽需求所有路径，然后计算流带宽与路径最小链路带宽之间的带宽比，结合所有路径的带宽比为每一条路径计算路径概率，最后利用概率机制选择路径.算法不仅考虑了流带宽需求和链路带宽使用情况，而且全局地考虑了流调度和链路带宽碎片问题.实验结果表明，最大概率路径调度算法能够有效地缓解网络拥塞，提高带宽利用率和吞吐量，减少网络延迟，从而提高数据中心的整体网络性能和服务质量.

摘要:为了保证网络用户的服务质量，认知网络与可信网络从提高网络的智能性与可信性方面提供了保证机制.基于人工免疫系统的智能化特征，在认知网络架构的基础上，提出了一种基于无性繁殖优化的可信QoS组播路由算法.该算法将免疫器官的功能集成在网络节点中，使其具备认知能力.同时，采用滑动窗口思想设计信任评价机制，对每个网络节点的行为记录进行信任评价.根据无性繁殖优化机制，基于用户满意度和节点的信任值进行路由选择，得到满足用户服务质量需求的可信路由最优解.最后，在仿真平台上将该组播路由算法与经典组播路由算法进行性能评价，结果表明，该算法能够为网络用户提供更好的服务质量.

摘要:现有互联网基于目的IP地址实施报文转发，传输过程没有关注源IP地址，转发策略不够灵活.基于目的IP地址与源IP地址的二维路由，支持网络提供更灵活的转发服务.但是，源IP地址的引入会急剧增加转发表（forward information base，简称FIB)的存储空间，大幅增加硬件成本.提出了一种二维转发表分解存储模型（decomposition storage model of two-dimensional FIB，简称DSTF)，基于目的IP前缀对转发表进行分解存储.它把归属于同一个簇头IP前缀（cluster-head IP prefix，简称CP)的二维转发项集合作为一个子二维块（sub two-dimensional block，简称STB)，并根据STB所属CP的不同，将转发项存储到不同的线卡（line card，简称LC).报文转发时，系统可根据CP与LC间的对应关系，快速定位报文的宿主线卡（LC_host)，并在宿主线卡中实施转发处理.实验结果表明，该模型能将二维转发表均衡存储在不同线卡上，有效地减少了二维转发表在路由系统中的存储空间.

摘要:LISP是具有代表性的身份/位置分离方案之一，为了支持移动性，IETF IESG工作组在其原有基础上提出了LISP-MN，但这种方案需要修改主机协议栈，无法支持现有移动终端的接入，短期内难以大规模推广应用.设计一种支持主机移动性的身份/位置分离架构LISP-Mnet；在标准的LISP基础上，通过引入映射分发机制，实现了标地映射的快速分发与同步；通过在边缘接入设备实现主动注册机制，无需对终端协议栈作任何修改，即可支持移动终端在各站点之间的随遇接入和任意切换，提高了终端的移动接入能力.最后，实现了LISP-MNet的原型系统和实际组网测试，对单节点映射服务器进行了压力测试，测试结果表明其映射规模可达100M；通过VLC视频应用进行移动终端接入站点切换时延测试，结果表明，移动切换时间低于2s，移动终端在切换接入站点后，VLC视频服务器与客户端可在2s内完成视频同步.

摘要:随着人们对移动网络服务需求的日益增长，用户需要在复杂的异构网络中实现不同接入技术之间的无缝切换，因此选择总最佳连接并提供服务质量保证的切换决策成为下一代互联网研究的关键内容.为了更好地满足用户的需求，在综合考虑网络信息的不确定性、用户服务质量需求、用户偏好、用户愿意支付的费用以及网络供应商的收益等因素的前提下，设计了基于快速连续蚁群算法的切换决策机制，并引入协商博弈和Nash均衡思想来解决用户之间的串谋问题以保证切换决策的公平性.仿真结果表明，设计的切换决策机制在满足用户服务质量需求的同时，不仅使双方的效用最大，并且最契合用户的偏好，能够很好地解决下一代互联网中支持总最佳连接的切换决策问题.

摘要:UDP反射DDoS攻击由于实现简单、效果显著，已成为当前网络攻击的主要手段之一.带宽放大因子BAF（bandwidth amplification factor)是评价放射攻击放大能力的主要测度.在考虑了IP分片报文的条件下采用全报文负载修改了BAF的计算公式，使其能够更加准确地反映反射攻击的放大能力.利用NBOS（network behavior observation system)提供的CERNET（中国教育与科研计算机网)中有19、123、161、1900端口反射行为的主机信息，通过攻击实验获取BAF值.在此基础上，对获取的BAF数据进行了统计和稳定性方面的分析.分析结果表明，19与123端口的BAF总体比较大，但稳定性较差.利用分析的结果对所有放大器的危险程度进行了评价，危险程度高的放大器是在攻击防范中应该重点关注的对象.

摘要:车辆共享从资源分配的角度提高了汽车资源利用率.为了激励车辆共享，有关出行需求和出行者体验的研究势在必行.通过DBSCAN算法测量了城市内的交通需求聚集度，验证了车辆共享的可行性.确定了影响用户效用的关键因素，提出了基于Logit模型的数学模型以描述出行者体验和汽车资源利用率，预测出行者选择.同时，利用真实数据和调查结果，使测量和模型更加准确、真实.通过仿真实验，观测并分析了交通模式的演化过程及结果，发现城市出行需求量和交通需求聚集度是影响交通模式演化的主要因素.出行需求量需达到一定数值，演化才能达到稳定状态.城市出行交通需求聚集度越高，车辆共享的参与者则越多，其所获效用也越高.当出行需求量大于290，且交通需求聚集度大于0.9时，所有出行者都将选择车辆共享.最后，基于神州专车的出行数据，实验并观测了北京市交通模式的演化，发现若要在不加入经济因素或政策干预的情况下实施车辆共享，其交通模式将无法达到稳定状态.

摘要:随着近年来嵌入式应用的复杂化和多样化，工业界和学术界提出来用内存数据库满足嵌入式系统对数据处理性能不断提升的要求.然而，现有的内存数据库需要在磁盘或闪存等外存上持久化存储真实的数据库备份，并且以I/O操作的方式将数据库的更新操作同步回外存，有极大的性能开销.此外，这类数据库即便直接部署在新型非易失性内存（non-volatile memory，简称NVM)中，也因为缺乏内存中的持久化机制而不能脱离外存.针对现有内存数据库的不足，提出一套面向NVM的持久化内存数据库设计方案.该方案直接用数据库独立管理NVM，持久化存储NVM的空间信息以及内存数据库的元数据.依据该方案，在典型的内存数据库Redis的基础上实现了可在NVM上持久化的内存数据库.实验结果表明，该方案与既有Redis的持久化方案AOF相比，数据库的启动速度可提高2 400倍，关闭速度可提高5倍，set操作的速度可提高58倍，delete操作的速度可提升34倍.

摘要:在现代嵌入式系统中，性能的重要性日益凸显.传统的基于测量的性能分析方法在运行时对性能进行测试，往往在代码实现后才考虑实施.若此时发现的问题是体系结构或设计因素造成的，修复的代价将非常昂贵.提出了一种基于形式化模型的性能分析（formal method-based performance analysis，简称FMPA)方法框架，希望在系统开发的早期，对系统设计模型进行性能分析，以便尽早发现并解决潜在的性能问题.FMPA具有统一的对外接口（UML-MARTE)，基于多种形式化模型，并可对多种系统性能指标进行分析.该方法适用于基于模型的开发过程，可为实时嵌入式系统的设计开发提供多项性能指标的参考.通过介绍利用实时模型检测技术分析响应时间与吞吐量，利用概率模型检测技术分析系统可靠性，以及FMPA方法的支撑工具FMPAer的总体设计方案，说明了FMPA方法框架的可行性.