期刊名称：网络新媒体技术 原刊名称：微计算机应用 创刊时间：1980年 主管部门：中国科学院 主办单位：中国科学院声学研究所 刊期： 双月刊 电话： 010-82547906 Email：xmt@dsp.ac.cn 国内统一刊号(CN)： 10-1055/TP 国际标准刊号(ISSN)：2095-347X
软件定义网络SDN是一种转发与控制分离的新型网络架构，其灵活可编程的网络服务可以使得网络的管理更加便捷，使得网络的使用更加高效。随着网络规模的扩大，SDN逻辑集中的单控制器逐渐不能满足网络性能的要求，控制平面开始向着多控制器方向发展。针对多控制器控制平面中的控制器放置问题相关研究进行了充分的调研和学习，本文在介绍已有多控制器架构的基础上，对现有的控制器放置算法进行了详细的介绍，分别通过优化方法和优化目标进行分类总结，点明核心思想和优缺点。在此基础上，结合现有工作，对控制器放置未来可能的研究方向进行阐述，为后续相关研究提供指导。
随着网络技术的不断发展，人们对于网络设备的要求也不断提升。在新兴的软件定义网络中，数据平面的网络性能则由交换机性能决定。软件定义网络中，交换机功能基于匹配动作表实现，匹配算法则决定了交换机处理数据包的性能。现有的掩码匹配实现方式往往难以兼顾匹配性能与更新性能，同时大多数匹配算法更新时均会造成查询中断，规则更新对于查询性能有着较大的影响。本文在现有算法基础上结合多线程处理思路，设计了新的匹配算法，即更新、匹配并行的多线程规则匹配算法。我们将匹配算法分为更新模块以及查询模块，通过将匹配工作与更新工作分离的方式，减小了更新工作对于匹配工作的影响。根据实验结果，改进算法将更新工作造成的匹配中断时间从毫秒级降低到微秒级，最大减少了约4个数量级。
安卓设备在互联网应用中的真实性管控，不仅具有用户前置保障作用，更重要的是对风控黑灰色产业链打击也具有重大意义。基于此目的提出一种快速有效的设备指纹生成方案，来对用户所使用设备进行判定。方案通过采集硬件、操作系统、网络、手机卡、软件等数据生成多种特征后，结合机器学习中相似度算法，再基于信息熵计算来获取特征权重值，最后加权计算多特征下的综合评分。通过实验证明该方案准确率可达90%以上，并具有抗篡改的稳定性。
在水下复杂的海洋环境中，依托水下无人平台进行自主检测是进行目标探测的基础，具有重要的研究价值。针对水下无人平台在利用方位历程图进行目标检测过程中检测门限难以确定的问题，提出了一种基于深度学习的多方位谱融合检测方法，弱化了对检测门限的依赖。该方法首先利用不同方位谱生成方法产生方位谱，然后建立融合通道注意力的CA-ConvNext深度学习网络，采用结合仿真数据与实际海试无标签数据进行半监督策略训练，得到最终的目标检测模型。仿真实验结果表明多方位谱融合的检测概率相比于单一方法提高了10%,海上试验数据处理结果也表明本文方法比单独采用不同方法进行检测效果提升明显，验证了本文方法的正确性与有效性。
网络审计系统作为保障网络安全的重要工具，通过对网络流量进行采集分析，能够实时监测网络行为。为了便于集成多种网络流量在线分析工具，网络审计系统需将网络流量复制给多个流量分析进程。本文基于共享内存和无锁环形队列实现了一对多的进程间流量复制，多个进程共享DPDK内存池，采集进程为每个分析进程创建一个无锁环形队列用以流量复制。分别使用1 024 B和64 B数据包进行吞吐和每秒包数测试，通过实验对比分析，此方法性能明显优于内存拷贝和有锁机制，在加载8个分析进程时，其吞吐性能相较于内存拷贝和有锁机制至少提高了26%,每秒包数性能至少提高了19%。
为了识别视频会议发言者语音，扩大语音识别精度，研究基于偏好转移矩阵与数据库的视频会议发言者语音识别方法。提取有价值的语音信息，结合矢量量化与规整网络，生成有价值语音的音节状态偏好转移矩阵，将数个训练后的稀疏自编码器叠加，构成自编码神经网络，逐层训练该网络后，输入至Softmax分类器中，完成会议发言者语音识别。实验结果表明，该方法应用后，在2层隐含层、500个神经元的神经网络结构下，识别率最高可达到96.55%,具有最佳的语音识别效果，且所识别语音与初始实验发言者语音几乎吻合，识别精度高，识别效果理想。提高视频会议通信质量，保障用户体验。
油气行业在长距离管线运行中需要监测各种数据和运行状态，传统基于信号分析的算法存在着灵敏性低、误检率高、漏检等问题。针对以上问题，本文提出一种基于图像分类网络yolov3来实现对分布式光纤振动传感网络事件的分类方法。通过搜集现场人工挖掘和机械挖掘事件地信号，信号经过转换后制作数据集，加载数据集，训练模型，在Yolov3图像分类网络中训练，达到了在信号瀑布图中可以快速准确地识别挖掘事件类型的目标。结果表明，利用计算机视觉来对分布式光纤传感网络中的挖掘事件类型进行检测是可行的，且相较于传统算法有着更高的灵敏性和准确率。
为解决现存可回收垃圾分类方法较为低效，垃圾不能及时处理的问题，本文提出了一种基于多模型决策融合网络并实现了准确的垃圾分类。构建的决策融合网络以垃圾图像作为输入，选取经典神经网络Googlenet、VGG19＿BN、Resnet18分别作为3个决策模型，融合3个决策模型的决策分类结果作为最终分类结果，实现更为可靠、精确的可回收垃圾分类。模型的训练还加入了迁移学习与学习率衰减的技巧。经过数据集验证，与其他可回收垃圾分类深度学习方法相比所提出的方法实现了更高的可回收垃圾分类准确率，其在数据集上的测试准确率达到97.67%,同时与单模型决策网络的比较结果验证了本文所提多模型决策融合方法的有效性。
当前网络控制器的选取和控制平面可扩展性研究带来的性能提升，需要相应的性能评估工具作为验证支撑，针对业界控制器测试工具设计上的不足和面向POF(协议无感知转发)协议的高性能测试工具短缺问题，本文基于Nginx框架设计并实现了一款面向POF协议的SDN网络控制器高性能测试工具，用以支持控制平面性能验证的同时推动POF协议的成熟与应用。所设计的测试工具通过用户所配置的发包速率向控制平面持续发起请求消息，并结合控制平面的响应消息对控制通道的吞吐性能、平均响应延迟、延迟抖动以及丢包率进行统计。此外，为设计测试工具的恒定高速发包测试功能，提出了一种提升测试工具吞吐量的消息批处理和定速发包机制。最后，本文基于Nginx框架设计的测试工具与Netty框架的开发方案进行了性能对比，证明了本文基于Nginx框架所开发的测试工具发包速率高且稳定、资源消耗低，并对ONOS网络控制器性能进行了评估验证。
<正>国际电信联盟(ITU)于2022年9月正式发布分布式云全局管理框架标准:ITU-T Y. 3538 Cloud computing-Global management framework of distributed cloud。该项国际标准由中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)、中国联通、中国移动等单位牵头制定，旨在从通用架构和功能要求等方面定义和规范分布式云全局管理能力。
<正>~~
<正>一、期刊简介《网络新媒体技术》期刊是经国家新闻出版总署批准，中国科学院主管，中国科学院声学研究所主办，依托国家网络新媒体工程技术研究中心公开发行的综合性中文学术期刊。本刊由中国科学院声学研究所主办的原《微计算机应用》更名而来。
