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关于SDN网络链路监测方法的论文研究.pdf

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简介：
本文探讨了一种基于软件定义网络（SDN）的链路监控技术的研究与应用，旨在提高网络管理效率和可靠性。通过分析现有SDN架构，提出创新性的链路检测机制以实现更精确、实时的网络状态监测。 基于SDN网络链路监测方法的研究指出，当前SDN网络在集中控制方面存在智能化和灵活性方面的不足，并提出了一种利用控制器来监测底层网络链路的方法以解决这些问题。该方法充分考虑了控制器的作用。

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  • 关于SDN网络链路监测方法的论文研究.pdf
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    本文探讨了一种基于软件定义网络（SDN）的链路监控技术的研究与应用，旨在提高网络管理效率和可靠性。通过分析现有SDN架构，提出创新性的链路检测机制以实现更精确、实时的网络状态监测。 基于SDN网络链路监测方法的研究指出，当前SDN网络在集中控制方面存在智能化和灵活性方面的不足，并提出了一种利用控制器来监测底层网络链路的方法以解决这些问题。该方法充分考虑了控制器的作用。
     
  • 关于5G网络中SDN与OpenFlow协议的论文研究
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    本论文深入探讨了在5G网络环境下，软件定义网络（SDN）技术及其核心协议OpenFlow的应用潜力、优化策略及面临挑战，旨在推动5G通信系统的高效演进。 世界在新系统与小工具的实施及创新方面快速发展。当前的3G和4G网络支持无线通讯，但因其速度慢且信号传输不稳定而受到限制。本段落将探讨5G（第五代）网络中软件定义网络（SDN）的应用，该技术有望实现更快、更可靠的通信服务。 此外，在移动IP协议中存在三角测量问题以及在切换过程中的延迟问题，这些问题会增加网络负担。通过为核心和无线电网络开发的云计算与虚拟化生态系统，基于OpenFlow标准的SDN似乎能提供一种无缝连接移动设备信号流的解决方案。关于如何利用5G蜂窝网络部署SDN OpenFlow的研究已经很多。 目前执行基准测试以确定实现这一目标的技术可行性需求。切换机制对所需蜂窝网络扩展性的影响不容忽视，并且仿真结果可以进一步用于指导5G网络的实际部署。
     
  • 关于大棚监测系统的无线传感器网络论文研究.pdf
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    本文探讨了基于无线传感器网络的大棚监测系统的设计与实现，重点分析了其在农业环境监控中的应用价值及技术优势。 基于无线传感器网络的大棚监测系统由刘泉和鲁进军设计。该系统采用短距离无线传输技术，并使用LPC2138 ARM7单片机与JN5139无线数据传输芯片构建环境监测平台，同时利用GPRS及GSM通信模块将获取的数据对外发布。
     
  • 关于SDN中负载均衡最优路径分配算法的研究论文.pdf
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    本文深入研究了软件定义网络（SDN）中的负载均衡问题，并提出了一种新的最优路径分配算法，旨在提高网络效率和稳定性。 为解决传统网络控制与转发的紧耦合问题以及路径分配算法存在的全局性差、实时性不足的问题，本段落基于软件定义网络（SDN）的集中控制特性提出了一种新的负载均衡算法——马尔可夫链负载均衡（MC-LB）。该算法利用了马尔可夫链中的转移概率来评估链路的重要性，并同时优化业务流请求量和网络负载均衡率两个关键指标，从而在多任务环境下实现最优路径分配。实验结果显示，相较于传统的最短路径优先（SPF）算法，新提出的MC-LB算法能够显著提升网络的性能：最多可以提高30%的网络负载均衡率，并且使业务流请求接受率达到20%的增长，实现了有效的负载均衡效果。
     
  • 关于SDN环境下DDoS攻击检测技术的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了在软件定义网络（SDN）环境中针对分布式拒绝服务（DDoS）攻击的有效检测方法和技术，旨在提升网络安全防护能力。 基于SDN的DDoS攻击检测技术的研究 赵智勇，辛阳 软件定义网络（SDN）是一种新型的网络架构，其核心优点在于转发与控制相分离，并且用户可以自定义控制器。分布式拒绝服务攻击（DDoS）是网络安全领域的一个重要问题。
     
  • 关于SDN数据中心网络中时限感知拥塞控制算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了在软件定义网络（SDN）的数据中心环境中开发一种新的时限感知拥塞控制算法，旨在提高网络性能和效率。通过理论分析与仿真验证，提出的方法能够有效避免数据传输中的拥塞现象，保障服务质量（QoS）。 随着SDN（软件定义网络）在数据中心的快速发展，针对数据中心网络中存在的长短流竞争以及由TCP Incast引发的短流高延迟问题，提出了SDN-D2TCP方案。该方案利用了SDN集中控制的优势，通过控制器监测多对一通信中的流量行为，并预测交换机可能出现的TCP Incast瓶颈情况。同时考虑到了时延敏感性流的特点需求，结合D2TCP（时限感知和显式拥塞通知机制），调整拥塞窗口大小以增强短流的竞争能力。实验结果显示，在使用NS2进行仿真测试的情况下，相较于传统的DCTCP与D2TCP方案，SDN-D2TCP能够更有效地减少TCP Incast的发生概率，并确保短流的低延迟性能。
     
  • 基于机器学习的SDN网络拥塞检测研究——硕士学位论文: SDN-TCPCongestionDetection
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    本篇硕士论文探讨了基于机器学习技术在软件定义网络（SDN）中实现TCP拥塞检测的方法，旨在提高网络性能和用户体验。通过分析不同算法的优劣，提出了一种有效的SDN拥塞检测方案，为未来的研究提供了新的视角和技术支持。 本段落探讨了在使用机器学习的软件定义网络（SDN）环境中通过决策树算法检测TCP拥塞的方法。文中提到采用POX OpenFlow控制器（建议使用1.3或1.5版本），以及基于Ryu Python框架的控制器进行实验，同时利用Mininet仿真器和Iperf版本3来模拟网络环境，并借助Wireshark工具捕获数据包信息。此外，还使用了WEKA机器学习软件来进行决策树算法的训练与测试。为了绘制GNU图表，文中提到了编写Bash脚本的方法。最后，文章提到需要定制Linux内核以支持特定功能或性能改进。
     
  • 关于卷积神经网络目标检测算法的论文研究.pdf
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    本论文深入探讨了卷积神经网络在目标检测领域的应用，分析并比较了几种主流的目标检测算法，旨在为相关领域研究人员提供参考。 本段落探讨了基于卷积神经网络的目标检测算法，与传统物体检测方法不同的是，这种深度学习方法能够通过从大量数据中自动提取特征来进行目标检测。
     
  • 关于LTE-D2D网络中多跳路由算法的研究-论文探讨.pdf
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    本文探讨了在LTE设备到设备（D2D）通信网络中的多跳路由算法，旨在提高数据传输效率和可靠性。通过理论分析与仿真验证，提出了优化方案以应对复杂网络环境挑战。 随着移动通信技术的快速发展，它不仅支持基础通话与消息传递功能，还扩展到了定位服务、在线游戏、视频下载以及实时多媒体通讯等多种增值服务领域。然而，在用户对音频及视频等高数据量业务需求日益增长的同时，新的实时视频服务也逐渐兴起，这使得蜂窝系统的频谱资源紧张问题变得愈发突出，并成为限制移动通信技术进一步发展的关键障碍之一。 在蜂窝网络中，由于设备与基站之间的距离以及干扰等因素的影响，导致了通信质量的下降，特别是在小区边缘区域表现尤为明显。为应对这一挑战，引入了一种名为“设备到设备”（D2D）的技术解决方案。这种技术允许用户直接进行数据交换而无需通过基站转发信息，在减少网络拥堵的同时提高了频谱利用率，并且能够显著改善蜂窝网络中边缘用户的通信体验。 本研究提出一种创新算法，旨在结合蜂窝和D2D两种类型组成的异构网络结构下，利用多跳链路技术来优化边缘用户的服务质量。该方法通过智能选择最佳的传输路径并在确保现有蜂窝用户不受干扰的前提下进行频谱共享，从而提高整个系统的效率与性能。 基于理论分析及MATLAB仿真平台的实际测试结果表明，应用此D2D多跳路由算法可以有效改善蜂窝网络中边缘用户的通信质量，并在一定程度上提升了整体小区的容量。相较于传统方法，在链接跳跃次数方面也展现出了显著的优势。 关键词解释如下： - D2D（Device-to-Device）：设备间直接传输数据的技术。 - 中继（Relay）：指一个节点转发其他节点的信息，以改善信号覆盖或增强强度。 - 多跳（Multi-hop）：信息通过多个中转点传递至目标地址的过程。 - 边缘用户（Edge user）：蜂窝网络内距离基站较远且通常具有较差通信质量的终端。 作为一种前沿技术，D2D通讯为解决频谱效率低下和提升服务质量提供了新的途径。通过对多跳路由算法的研究开发，不仅能够缓解当前频谱资源紧张的问题，并能显著改善边缘用户的使用体验，对于推动移动通信行业的持续进步以及优化用户体验都具有重要的理论价值与实践意义。未来的探索还将进一步关注诸如移动性管理及安全性等其他潜在影响因素的考量，以促进D2D技术在实际场景中的广泛应用和发展。
     
  • 基于SDN的网络测量方法
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    本研究聚焦于利用软件定义网络（SDN）技术优化和改进网络性能监测手段，提出一套创新性的网络测量方案。通过集中控制与灵活编程优势，有效提升数据采集精度及分析效率，旨在为复杂网络环境下的实时监控与故障排查提供强有力支持。 新型计算机网络对SDN的一些开发是基于西安某校研究生的视频资料进行的。