基于节点安全的弹性光网络频谱分配算法

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简介：
本研究提出了一种新的频谱分配算法，旨在提升弹性光网络的安全性和灵活性，特别关注节点层面的安全防护机制。针对弹性光网络中的业务选路与频谱分配问题进行了研究，并考虑了物理节点对业务安全性的影响。建立了以满足最低安全级别要求为约束条件、以最小化网络中最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型。为了有效求解该模型，设计了一种全局优化算法。将疏导后的业务按照特定排序策略进行排列，为每个业务选择K条符合其最低安全级别的路径。采用改进遗传算法来确定最优路由和频谱分配方案，以确保网络中最大占用频谱号最小化。通过在不同拓扑结构的网络环境中进行了仿真测试，证明了该算法的有效性与高效性能。

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基于节点安全的弹性光网络频谱分配算法

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本研究提出了一种新的频谱分配算法，旨在提升弹性光网络的安全性和灵活性，特别关注节点层面的安全防护机制。针对弹性光网络中的业务选路与频谱分配问题进行了研究，并考虑了物理节点对业务安全性的影响。建立了以满足最低安全级别要求为约束条件、以最小化网络中最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型。为了有效求解该模型，设计了一种全局优化算法。将疏导后的业务按照特定排序策略进行排列，为每个业务选择K条符合其最低安全级别的路径。采用改进遗传算法来确定最优路由和频谱分配方案，以确保网络中最大占用频谱号最小化。通过在不同拓扑结构的网络环境中进行了仿真测试，证明了该算法的有效性与高效性能。

基于多节点协作的无线电网络频谱感知算法

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本研究提出了一种基于多节点协作的无线电网络频谱感知算法，通过优化频谱共享与利用效率，有效提升了无线通信系统的性能和可靠性。本段落围绕频率感知展开研究，介绍了几种基本的数字调制方式以及无线信道及其特性，并阐明了频率认知较为困难的问题。通过分析比较几种经典的频率感知算法，并结合实际应用环境，在易实现性方面指出能量检测器具有可行性；从性能角度考虑，则采用合作感知算法。本段落还提出了一种基于均衡权重的频谱感知方案，该方案在信噪比较低的情况下可以提高认知性能。研究使用了MATLAB平台进行仿真分析，重点考察了能力检测算法和均衡权重合作感知算法的性能表现。实验结果显示，在-5dB条件下能量检测可以获得较好的感知效果；而采用基于均衡权重的合作感知算法即使是在-8dB这样恶劣的环境下也能取得较为理想的结果。此外，仿真结果表明本段落提出的均衡权重感知方案能够有效提升合作感知的效果。

弹性光网络中的公平感知与碎片减少相结合的频谱分配方法

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本研究提出了一种结合公平性考量和减少资源碎片策略的新型频谱分配算法，旨在提升弹性光网络中数据传输效率及服务质量。弹性光网络是一种先进的光网络技术，能够实现频谱资源的动态分配与管理以应对日益增长的数据流量及多元化的IP应用需求。在这样的网络架构中，如何有效地管理和利用频谱资源对于提升整体性能至关重要。本段落提出了一种新的动态频谱分配方案，旨在解决服务公平性和频谱碎片化的问题。首先需要明确几个关键概念： - 服务公平性：指在网络环境中不同带宽的数据流应享有平等的服务机会，避免因流量大小而遭受不公平待遇。 - 频谱碎片化：当网络中的可用频率资源被分割成许多不连续的小块时就会发生频谱碎片化问题。这将限制为大需求提供连续的频谱能力，并降低整体效率。 - 动态频谱分配：指根据实时流量变化来调整和优化频谱使用的一种方法。 - 弹性光网络（EON）：一种旨在提高资源利用率与可扩展性的新型光纤通信架构。文章中提出的方案，通过结合服务公平性和减少碎片化目标，力求改善现有问题并提升整体服务质量。具体措施包括： 1. 服务感知算法的引入：此方法能够根据请求大小和动态网络状态调整频谱分配策略。 2. 针对频谱碎片化的优化手段：在不影响正常通信的情况下重新组织可用资源以减少浪费。 3. 联合公平与减碎化（FAFR）方案：结合以上两点，实现同时提升服务质量和降低频率分割的效果。根据实验结果表明，该动态调整策略能够显著改善服务的平等性并缓解频谱碎片化的难题。这为未来设计更加灵活且高效的光网络提供了重要的参考依据和理论支持。进一步深入理解这一创新方法时需考虑如下因素： - 网络布局：全面掌握节点与光纤链路等基础设施信息对于优化方案至关重要。 - 频谱连续性考量：在弹性光网络中，提供给特定服务的频带需要保持连续以满足技术要求。 - 动态调整策略：如何根据实时变化的需求来灵活分配资源是提高效率和公平性的关键。因此，本段落所提出的动态频谱优化方案通过精密算法设计与实验验证，在解决EON中的核心挑战方面展现出了巨大潜力。这一方法不仅对推动光网络领域的技术进步有着重要意义，同时也为提升现有网络的利用率及服务品质提供了宝贵的指导方向。

弹性光网络-概述

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弹性光网络是一种先进的通信技术，通过灵活配置波长资源，实现高效的数据传输和网络管理，支持多样化业务需求。弹性光网络是一种灵活且高效的通信技术，能够根据需求动态调整带宽资源，适用于多种应用场景，如数据中心互联、云计算服务以及大容量数据传输等。这种网络架构通过采用先进的波长复用技术和智能控制平面来实现资源的高效利用和快速响应能力。

复杂网络中节点重要度评估与网络脆弱性分析_程光权.zip_复杂网络节点_脆弱性评估_节点重要性_重要节点

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本研究探讨了复杂网络中的节点重要度评估方法及其在网络脆弱性分析中的应用，着重于识别和量化关键节点的重要性，以增强网络的鲁棒性和安全性。鲁棒性分析，复杂网络节点重要度评估及网络脆弱性分析由程光权撰写。

基于Matlab的KSP-FF-RSA算法在弹性光网络中的应用代码

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本段落介绍了一种名为KSP-FF-RSA的算法，并提供了其在Matlab环境下的实现代码。该算法专门应用于弹性光网络中，旨在优化资源分配与路径选择过程。通过结合最短路径、自由空间及随机搜索策略，有效提升了网络性能和灵活性。弹性光网络中的KSP-FF-RSA算法的Matlab代码经过实测有效，考虑了K最短路径、首次命中以及调制格式选择等因素，并能输出网络阻塞率。此外，该代码还提供了多个候选网络拓扑进行测试，并且备注非常详细。

基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现

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本研究提出了一种基于光谱全变分理论的高光谱图像去噪方法，并在MATLAB中实现了该算法。通过优化光谱和空间信息，有效提升了去噪效果与图像质量。该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法的MATLAB代码，这是一种适用于高光谱图像的新降噪方法，能够从观测数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。STV去噪算法的命令格式为：out_stv = 光谱电视(hyper_noisy, opts)；其中 hyper_noisy 是输入图像，opts 是参数设置。输入图像是一个3D噪声图像（即高光谱图像或视频）。在使用该命令前，请将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。输出结果会存储在变量 out_stv.f 中。更多详细信息请参考随附的用户指南。有关更多信息和引用文献，可查阅： Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng，“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”，物理化学杂志 C，2015 年。

基于频谱压缩的光纤非线性补偿方法算法

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本研究提出了一种创新的基于频谱压缩技术的光纤非线性补偿算法，有效提升了长距离光纤通信系统的性能和稳定性。信号在光纤中的传输会受到克尔非线性损伤的影响，导致频谱展宽效应的产生，并使信息泄漏到带外区域以及接收端的信息不完整。传统的非线性补偿方法主要通过反转信道传输函数来处理信号，在接收端进行校正，但效果并不理想。为解决这个问题，我们提出了一种新的方案：首先利用优化算法找到一种可以将原始信号压缩至另一奈奎斯特带宽的伴随信号，并且该过程是在数字反向信道中完成；然后在发射端发送经过压缩处理后的奈奎斯特信号；最后，在接收端通过奈奎斯特滤波技术恢复出原来的完整信号。仿真结果显示，这种方法相比于传统的反向传输方法具有更好的性能表现。具体而言，在长度为800公里的标准单模光纤系统中，该算法能够提供3.17分贝的误差矢量幅度增益。

基于PQ节点法的配电网潮流计算在IEEE30节点中的应用

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本文探讨了利用PQ节点法进行配电网潮流计算的方法，并通过IEEE 30节点系统验证其有效性和准确性，为配电网络分析提供新思路。在电力系统分析领域，潮流计算是一项重要的任务，用于预测电网中的电压、电流分布及功率流动情况。特别是在配电网的PQ节点法求解潮流计算以及IEEE30节点这一标准测试系统的应用方面，探讨了该领域的关键技术。 PQ节点法则是一种基于已知电压幅值而需确定有功和无功功率变化量的方法，在电力系统中被广泛应用。具体而言，它适用于那些其工作状态由负荷决定的、且电压相角未知的节点（即PQ节点）。通过迭代计算各节点间的电气参数及网络损耗，最终得出整个电网的潮流分布情况。实施步骤主要包括： 1. 初始化：设定所有节点的基础数据如电压角度和功率因数。 2. 计算功率：依据每个节点类型及其在网络中的位置来确定其功耗与输出特性。 3. 调整电压：利用电力平衡方程更新各PQ节点的相角值，以便更准确地反映实际运行状况。 4. 检查收敛性：判断计算结果是否达到预定精度要求；如未达标，则重复上述步骤直至满足条件。 IEEE30节点系统是一个包含30个不同类型的节点（包括负载、发电及变压器等）的标准测试模型。它能够模拟真实电网中的各种复杂情况，因此被广泛用于评估潮流算法的性能和准确性。进行基于该系统的潮流计算时，通常需要求解一组非线性代数方程组，这些方程式反映了网络中各节点间的电气连接关系，并且包含了关于线路电阻与电抗的信息。通过解析这类复杂的数学模型，我们能够获得电网在正常工作状态下的损耗数据，这对于改进系统设计、提高能源效率及降低运营成本具有重要意义。实践中，PQ节点法往往结合使用牛顿-拉夫森迭代或高斯-塞德尔迭代等优化算法来提升计算的稳定性和速度。目前市面上有许多电力系统分析软件都内置了多种潮流计算方法供用户选择应用。总之，掌握和运用好PQ节点法则及IEEE30节点测试平台对提高电网运行效率和可靠性至关重要，并且对于从事此领域的工程师和技术人员来说具有重要的理论指导意义。在具体工程实践中，需要根据实际的电网结构与操作环境灵活选用合适的潮流计算方法以实现最佳效果。

基于GCN网络的PPI数据集节点分类方法

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本研究提出了一种利用图卷积网络（GCN）对蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）数据进行节点分类的方法，提升了生物信息学中的预测精度和效率。在PPI数据集上使用图卷积神经网络进行节点分类，包括GCN分类网络的搭建、PPI数据集的数据预处理以及节点分类网络的训练和测试代码。