嵌入式互联网宏观拓扑结构及统计时间特征研究

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近年来,随着互联网的迅猛发展,越来越多的嵌入式设备被接入到互联网,使得人们的感知能力得到空前扩涨。但是由于互联网的不确定性因素,使得嵌入式设备在互联网中的实时应用受到限制。面对当前庞大而复杂的互联网,与嵌入式设备实时性的不可挑剔,嵌入式设备与互联网的实时交互面临巨大挑战。根据资源有限性原则,无论是嵌入式设备,还是互联网,都存在有限的时间与空间资源。实时性的保证不可避免的要以牺牲空间资源为代价,如何来找到这种代价形式,是解决嵌入式互联网(Embedded Internet, El)实时性问题的关键所在。因此,对EI的宏观拓扑结构(空间)和统计时间(时间)特征的研究就显得得非常必要,无论是对互联网实时应用的拓展,还是对嵌入式技术的发展,都具有十分重要的现实意义。通过互联网应用行为分析发现,EI的诞生源于世界上最小的物理网络(基础信息)与最大的逻辑网络(互联网)的互连。E1规模的扩大,伴随着无数基础信息的叠代。为此,本文以满足EI的实时应用行为需求为研究目标,在基于EI基础信息结构数学原理研究基础之上,论证得到嵌入式互联网设备(Embedded Internet Device, EID)实时性保证的理论依据是EI宏观拓扑结构的分形迭代与网络时延的幂律收敛。据此,借助于分形几何、混沌理论、图论、拓扑学、信息熵、随机过程以及统计物理学等数学方法,结合互联网宏观拓扑结构及网络时延和EID网络时延的统计分析结果,从而展开对EI宏观拓扑结构及统计时间特征的研究。进而根据研究结果,提出了提高EI实时性的流量控制原理及优化算法。因为EI宏观拓扑结构是网络整体性能的反映,其特征研究有助于设计提高实时性的相关算法。所以本文依据基础信息结构数学原理,进一步借助于分形与混沌理论,通过EI宏观拓扑结构演化机理与互联网宏观拓扑结构的统计分析研究得到,EI宏观拓扑结构不仅具有与互联网相同的无尺度、自复制和自相似特征,而且还具有与互联网不同的幂律分形与混沌特征。进而根据研究结果,借助于拓扑结构熵原理,通过EI宏观拓扑结构的稳定性分析发现,EID接入互联网的实时交互条件是存在时间与空间的幂律变换机制和最佳融合算法。由于EI统计时间特征是EI实时性的诠释,其特征研究有助于设计提高实时性的相关算法。又因EID通常要传输单方向的控制信息,需要采用时钟同步才能保证EID单程时延(OTT)的确定性。为此,本文通过对网络时间协议(NTP)原理分析发现,NTP不能满足EID需要的100%同步成功率和毫秒级同步精度,据此提出了一种端到端时钟同步(ETS)原理,并通过对互联网和EID的OTT统计测试与比较分析,验证了ETS是可行的且有效的,并根据统计测试的结果论证得到EI网络时延具有自相似长相关的统计特征。通过资源有限性原则和网络可用性分析,得到流量分布是网络时间与空间资源利用率的表达形式。进而结合EI宏观拓扑结构和统计时间特征分析得到网络流量也具有自相似长相关特征。由此根据这一特征分析发现,要满足EI实时应用行为,在基于基础信息结构的幂律拓扑可复制下,只要解决基础信息流量分布不均衡性问题即可。据此本文借助于图论中的最大流最小割(MFMC)定理,建立了一种MFMC流量控制模型,并通过实例分析验证了模型是有效的。在此基础上,通过该模型优化目标的建立,又提出了一种基于动态离散粒子群优化(DDPSO)的流量控制优化算法,通过DDPSO算法收敛性分析得到DDPSO在定义域内具有较好的优化效果,最后将DDPSO应用于网络化POS机实验仿真,验证得到DDPSO在一定规模的基础信息中是有效性的,能够解决流量分布的不均衡性问题。
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