高速网络测量的普适在线压缩统计理论与方法结题摘要

互联网经过不断地进化，已经发展成为承载各种业务的全球通信基础设施，其形式也由于移动、异构、高带宽以及新型业务的发展而变得日益复杂。无论是将网络测量用于新业务特性的认知，还是对新网络和新业务的管理控制，网络测量都将是未来互联网最基础的功能组件，为网络及其各种应用的管理、优化与控制提供有效的支撑。本课题发表论文32篇，其中SCI检索10篇，计算机学会推荐A类国际会议3篇，IEEE期刊4篇。主要研究成果包括：1) 研究自适应的非线性采样中的参数调整的问题，提出了一种参数自调整的算法，当计数器溢出时，该算法能够将参数放大到一个均衡点并进行归一化。实验结果表明，在内存开销相同的条件下，带有参数自调整算法的非线性采样方法对于实际流量，帕累托分布和指数分布的流量的统计精确度分别提高了近89倍，70倍和370倍。2) 研究利用SRAM开展高速业务量统计的机制，提出了DIScount Counting（DISCO）方法。在相同的存储开销下，该方法和相关的工作相比，具有更好的精确度。同时，存储开销随着流量大小的增长次线性地增长，使得计数器具有很好的可扩展性。使用网络处理器IXP2850的1个微处理引擎和96Kb的存储代价可以达到11.1Gbps的吞吐率，吞吐率随着微处理引擎数目的增大（不超过4个时）以接近线性的方式增长。3) 研究BGP测量探针的有效部署问题，以此来减小BGP测量系统的开销。证明了VP选择问题是NP完全问题，并提出了相应的近似算法来求解该问题。通过实验验证，只要110个VP足够观察到原来需要438个VP才能观察到的信息。另外，利用不同时期的数据运用VP选择算法，发现性能是稳定的。4) 通过网络测量手段研究了两种潜在的域间路由的多样性，即邻居AS间关系松弛转变和与同在一个IXP的其他AS建立BGP会话两种方式下的潜在路由，这两种潜在路由多样性可以被用来恢复路径失效之后路由。利用迄今为止见诸文献中最完整的AS网络拓扑来进行这两种潜在路由多样性的评价，在不同的互联网失效模型下，大约40％至80％的失效源/目的AS之间的路径可以得到恢复。5) 提出的SACK2算法有效地解决了SYN洪泛检测面临的多项挑战，包括：消除因攻击者伪造各种控制包而导致的漏判、区分端口扫描、快速报告攻击的开始和结束、以及报告遭受攻击的IP和端口对等。 2100433B

网络测量为网络和各种应用的管理、优化和控制提供有效支撑，是下一代互联网发展的必备要求。随着网络线速和业务流数目的增加，物理存储器件在容量和速度方面的限制成为网络测量的巨大挑战，本课题研究网络测量当前迫切需要解决的基础性科学问题，探索高速网络测量数据的普适在线压缩统计理论与方法，通过数学模型抽象和实验验证的手段，采用理论求证、软件仿真和实验床搭建等方法，力图从三个方面寻求对现有网络测量技术的突破和创新：1)在保证测量精度的前提下在线压缩测量信息，满足至少20 Gbps链路的测量数据的实时更新和查询；2)从理论上提供一种相对普遍适用于各种网络测量统计量特点的在线压缩方法，满足不同统计量的测量要求；3)通过自适应调整测量时间间隔进一步降低测量信息传输的带宽占用。本项目研究的高速网络测量的普适在线压缩统计理论与方法对下一代互联网的发展，尤其是对高速网络测量的实现具有重要的理论意义和应用前景。

普适气体常数R是物理学的基本参数之一，它的重要性不言而喻。普适气体常数的确定方法主要有三种：1. 通过测量气体密度和压力的方法确定；2. 通过黑体辐射公式用斯忒藩-玻尔兹曼常数确定；3. 用声学干涉法通过测量单原子气体音速确定。2100433B

信息的交互和共享是项目信息管理的重要内容，也是实现协同施工的基础。普适计算能提供强大的实时交互能力，建筑信息模型（BIM）被认为是实现信息共享的有效工具之一。本研究将普适计算和BIM结合，探索实现协同施工过程中动态信息交互和共享的方法，在此基础上研究协同施工控制和决策理论与方法。首先，对普适计算环境下协同施工方法进行分析，确定协同施工对信息的处理规则和原理。其次，对基于BIM的施工信息模型建立方法进行研究，借助上下文感知技术，建立不同类型的施工上下文信息模型。再次，采用离散动态事件系统理论构建基于事件模型的施工信息获取机制，采用BIM技术对施工信息进行表达。最后，在上下文信息处理的基础上构建基于规则的施工过程控制模型，采用粗糙集理论根据上下文信息进行管理决策。本研究符合建筑业信息化发展趋势，有助于促进新技术新方法在施工管理中的应用，有助于施工管理理论与方法的创新，具有重要的理论和实践意义。

普适计算（Ubiquitous computing（ubicomp）、pervasive computing），又称普存计算、普及计算、遍布式计算、泛在计算，是一个强调和环境融为一体的计算概念，而计算机本身则从人们的视线里消失。在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。

普适计算是一个涉及研究范围很广的课题，包括分布式计算、移动计算、人机交互、人工智能、嵌入式系统、感知网络以及信息融合等多方面技术的融合。普适计算在教育中的应用项目：（1）清华大学smart class项目、（2）台湾淡江大学的硬件SCORM项目、（3）MIT的Oxygen项目。

普适计算的促进者希望嵌入到环境或日常工具中去的计算能够使人更自然的和计算机交互。而普适计算的显著目标之一则是使得计算机设备可以感知周围的环境变化，从而根据环境的变化做出自动的基于用户需要或者设定的行为。比如手机感知用户正在开会这个环境而自动切换为静音模式，并且自动答复来电者"主人正在开会"。这意味着普适计算不用去为了使用计算机而去寻找一台计算机。无论走到哪里，无论什么时间，都可以根据需要获得计算能力。热兴的物联网技术或许能看做普适计算的一个雏形。 2100433B