FitNets: An Adaptive Framework to Learn Accurate Traffic Distributions
FitNets通过数据平面与控制平面间的反馈机制，利用核密度估计器自适应学习精确流量分布，实现每秒处理6000万样本的高效监控。
2024-05-24 cs.NI
A New Alternative for Traffic Hotspot Localization in Wireless Networks Using O&M Metrics
近年来，由于热点卸载解决方案的问题、具有小小区部署的异构网络（HetNet）的出现以及绿色网络，对流量定位技术的认识不断提高。以高精度定位业务热点确实非常感兴趣的是，了解如何卸载拥塞区域、小型小区应部署在何处以及如何管理它们以用于睡眠方式概念。我们提出，在本文中，一个新的热点定位技术的基础上直接开发的五个关键性能指标（KPI）提取的操作和维护（O&M）数据库的网络。这些KPI是定时提前（TA）、到达角（AoA）、相邻小区级别、加载时间和两个平均吞吐量：算术（AMT）和谐波（HMT）。这些KPI的组合使用，投影在覆盖地图上，产生了有前途的定位精度，并可以通过利用潜在热点的商业数据进一步优化。与广泛使用的探测方法相比，该解决方案可以以相当低的成本在网络中实现。
2015-03-30 cs.NI
A Localization Approach for Crowdsourced Air Traffic Communication Networks
在这项工作中，我们认为，目前最先进的飞机定位方法，如定位是不够的，特别是现代众包空中交通网络与随机的，计划外的部署几何。我们提出了一种替代方案，一个基于网格的定位方法，使用k-最近邻算法，以处理所确定的缺点。我们的建议不需要对现有的空中交通协议和发射机进行任何更改，并且仅使用低成本的商用现成硬件即可轻松实现。使用代数迭代算法进行比较，我们评估我们的方法使用真实世界的飞行数据收集与我们的协作传感器网络OpenSky。我们量化其有效性方面的飞机定位精度，监视范围，并验证错误的位置数据。我们的研究结果表明，基于网格的方法可以增加有效的空中交通监视覆盖范围相比，由高达2.5倍的扩展。由于它不会受到精度衰减的影响，因此它在噪声环境中更加鲁棒，并且在预先存在的计划外接收机部署中表现更好。我们进一步发现，与侦察相比，平均飞机定位精度可以提高高达41%，同时还能够查明从地面进行的潜在欺骗攻击的来源。
2016-10-21 cs.NI
The Public Safety Broadband Network: A Novel Architecture with Mobile Base Stations
美国政府正在规划一个全国性的可互操作的公共安全宽带网络。该网络将基于长期演进（LTE）标准，并使用最近指定的700 MHz频段频谱。公共安全网络具有与商业无线网络不同的目标和业务模式。特别是，公共安全网络更加强调最坏情况下的覆盖范围，可靠性和延迟。此外，日常公共安全交通相对较轻，而当发生重大事件时，事件现场的交通需求可能明显高于商业网络。因此，使用由固定基站收发器站的基础设施组成的常规蜂窝网络架构来构建公共安全网络的成本过高。提出了一种新的公共安全宽带网络体系结构。该架构稀疏地部署固定基站以服务于轻度日常交通，并将移动基站与公共安全人员一起派遣到事故现场以支持繁忙的交通。分析表明，所提出的架构可以提供超过75%的减少所需的基站的总数。
2013-03-18 cs.IT cs.NI math.IT
Beartooth Relay Protocol: Supporting Real-Time Application Streams over LoRa
无线连接几乎无处不在，使用户能够充分利用各种移动应用程序。这种连接主要是蜂窝和WiFi，将用户限制在可用的基础设施上。同时，无基础设施连接的商业努力不支持移动应用程序流量。在本文中，我们提出了一种新的LoRa无线电和中继协议，能够支持点到点和多跳连接上的实时的【形】应用流量。我们的解决方案有潜力将移动应用程序功能扩展到基础设施覆盖范围之外。
2020-07-31 cs.NI
Internet Traffic Volumes Are Not Gaussian -- They Are Log-Normal: An 18-Year Longitudinal Study With Implications for Modelling and Prediction (Complete Version)
获得网络链路上流量的良好统计模型是一个众所周知的，经常研究的问题。相关模式和流动持续时间已经引起了很多关注。单位时间内交通量的分配是一个同样重要但研究较少的问题。我们使用最先进的统计技术研究了来自许多不同网络的大量流量轨迹，包括学术，商业和住宅网络。我们发现，流量服从对数正态分布，这是一个更好的拟合比高斯分布通常在文献中声称。我们还研究了另一种重尾分布（威布尔分布），并表明其性能优于高斯分布，但比对数正态分布差。我们研究异常的痕迹，表现出一个穷人适合所有的分布尝试，并表明这往往是由于交通中断或链接，达到最大容量。我们证明，如果我们考虑15分钟长甚至1小时长的样本，我们看到的数据是静止的。这使我们有信心可以使用分布进行估计和建模。我们证明了我们的研究结果在两种情况下的效用：预测时间流量的比例将超过一个给定的水平（服务水平协议或链路容量估计）和预测第95百分位的定价。我们还表明，对数正态分布是一个更好的预测比高斯或威布尔分布在这两种情况下。
2021-02-12 cs.NI
Traffic Generation for Benchmarking Data Centre Networks
基准测试通常用于研究领域，例如计算机体系结构设计和机器学习，作为严格评估、比较和开发新技术的强大范例。然而，数据中心网络界缺乏一个标准的开放存取基准。这削弱了社区对现有系统的理解，并阻碍了开发、比较和测试新技术的能力。我们提出TrafPy;一个开放访问的框架，用于生成现实和自定义的数据中心网络流量跟踪。TrafPy与任何模拟、仿真或实验环境兼容，可用于标准化基准测试和调查网络系统（如路由器、交换机、路由器和资源管理器）的属性和限制。为了证明TrafPy的有效性，我们用它来进行一个彻底的调查的敏感性4个典型的调度算法（最短剩余处理时间，公平的份额，第一次适合，和随机）不同的流量跟踪特性。我们展示了这些测试揭示的基本调度器性能见解如何转化为4种现实的数据中心网络类型：大学，私营企业，商业云和社交媒体云。然后，我们得出结论，哪些类型的调度策略是最适合于哪些类型的网络负载条件和流量特性，导致应用程序知情的决策在设计阶段和新的动态适应性的调度策略的可能性。TrafPy是通过GitHub开源的，与此手稿相关的所有数据都通过RDR。
2022-08-25 cs.NI
Optimizing Network Topology to Reduce Aggregate Traffic in Systems of Mobile Robots
无人机或地面车辆等网络移动机器人系统将在未来的军事和商业应用中发挥重要作用。这种系统的通信通常通过无线链路进行，并且可能需要机器人形成自组织网络并在对等基础上进行通信。在本文中，我们考虑优化网络拓扑结构，以最大限度地减少网络中的总流量，以支持一组给定的数据流的限制下，在每个移动机器人的移动量可能的问题。在本文中，我们考虑这个问题的一个子类，其中的初始和最终的拓扑结构是树，和移动的限制，在图中必须遍历的边的数量。我们开发的算法，以优化网络拓扑结构，同时保持网络的连通性，在拓扑结构重构过程中。我们的拓扑重构算法使用前缀标签和路由的概念，通过网络移动节点，同时保持网络的连通性。我们开发了两种算法来确定最终的网络拓扑结构：一个最佳的，但计算复杂的算法，和一个贪婪的次优算法，具有低得多的复杂性。我们目前的仿真结果比较这些算法的性能。
2011-08-30 cs.NI
Empirical Analysis of 5G TDD Patterns Configurations for Industrial Automation Traffic
本文针对工业自动化网络中5G系统数据包传输延迟影响确定性端到端时延的问题，通过商业5G系统实证评估不同TDD配置在多种条件下的表现，为专网提供商提出了降低延迟的实用配置建议。
2025-04-01 cs.NI
Commercial Dishes Can Be My Ladder: Sustainable and Collaborative Data Offloading in LEO Satellite Networks
针对低轨卫星网络现有路由策略的不足，提出可持续协同数据卸载框架及配套算法，利用商用地面资源卸载数据，在能耗、卫星寿命和延迟上实现显著优化。
2025-03-21 cs.NI
Resource Management and Quality of Service Provisioning in 5G Cellular Networks
随着5G技术的商业推出和蜂窝网络基础设施的快速扩张，预计蜂窝和移动网络流量将呈指数级增长。此外，新的服务预计将广泛传播，例如连接到移动网络的物联网。这将在业务负载方面增加额外的负担。因此，一些研究表明，与现在产生的流量相比，移动流量可能会增加1000多倍。这意味着必须以智能的方式管理和控制用于移动服务的网络资源，因为资源总是有限的，但是对服务的需求和保持用户设备总是连接到移动网络的需要可以被认为是无限的，从而在巨大的服务需求和可用资源之间留下差距。为了缩小这一差距，应主要考虑网络资源的管理，以避免高峰时段和流量高峰期间的网络拥塞和性能下降，并允许更多客户在需求高时访问网络服务。另一方面，保证各种新业务的服务质量要求是5G网络必须满足的另一个挑战。在本文中，我们将回顾5G网络的特点和规范，然后对资源管理和QoS提供进行调查，以提高和管理5G网络中的资源利用率。
2020-08-21 cs.NI
FlowDNS: Correlating Netflow and DNS Streams at Scale
了解客户的兴趣，例如他们正在使用哪些视频点播（VoD）或社交网络服务，有助于电信公司更好地进行网络规划，以提高客户兴趣所在的性能，并为客户提供相关的商业套餐。然而，随着不同服务对CDN的部署越来越多，仅在网络层信息上识别和归属流量成为一个挑战：如果多个服务使用相同的CDN提供商，则无法仅基于IP前缀轻松区分它们。因此，至关重要的是要超越纯粹的网络层信息的流量属性。在这项工作中，我们利用客户端的默认DNS解析器收集的实时DNS响应。有了这些DNS响应并将它们与网络层报头相关联，我们就能够将CDN托管的域转换为它们所属的实际服务。我们为此目的设计了一个相关系统，并将其部署在一个大型的欧洲ISP。通过我们的系统，我们可以将平均81.7%的流量与相应的服务相关联，而不会对我们的实时数据流造成任何损失。我们的相关性结果还显示，每天有0.5%的流量包含格式错误、垃圾邮件或网络钓鱼域名。此外，ISP可以将结果与其BGP信息相关联，以查找有关流量来源和目的地的更多详细信息。我们计划发布我们的相关软件，供其他研究人员或网络运营商使用。
2022-11-10 cs.NI
RL meets Multi-Link Operation in IEEE 802.11be: Multi-Headed Recurrent Soft-Actor Critic-based Traffic Allocation
IEEE 802.11be -极高吞吐量-，商业上称为无线保真（Wi-Fi）7，是最新的IEEE 802.11修正案，旨在解决超高清（4K/8 K）视频和虚拟/增强现实（VR/AR）等日益增长的吞吐量需求。为此，IEEE 802.11be提出了一系列新功能，将Wi-Fi技术推向其边缘。其中，多链路操作（MLO）设备有望成为现实，而单链路操作（SLO）Wi-Fi将成为过去。为了实现卓越的吞吐量和极低的延迟，必须采取谨慎的设计方法来确定如何在支持MLO的设备中分配传入流量。在本文中，我们提出了一个强化学习（RL）算法命名为多头循环软演员评论（MH-RSAC）来分配传入的流量在802.11是MLO功能的网络。此外，我们将我们的结果与文献中提出的两个非RL基线进行了比较：单链路无拥塞接口（SLCI）和多链路拥塞感知负载均衡（MCAA）。仿真结果表明，MH-RSAC算法是能够获得增益的吞吐量下降率（TDR）高达35.2%和6%时，与SLCI和MCAA算法相比，分别。最后，我们观察到，我们的计划是能够更有效地响应高吞吐量和动态流量，如VR和Web浏览（WB）相比，基线。结果表明，改进的MH-RSAC计划的流量满意度（FS）高达25.6%和6%的SCLI和MCAA算法。
2023-03-15 cs.NI
NetDiffus: Network Traffic Generation by Diffusion Models through Time-Series Imaging
University of Moratuwa（莫拉图瓦大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）；Data61-CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织数据61所）；Colorado State University（科罗拉多州立大学）；The University of Sydney（悉尼大学）
针对网络数据获取受限的问题，提出端到端框架NetDiffus，将一维时序流量转二维图像后用扩散模型生成合成数据，在7类流量轨迹上验证其性能优于GAN类方法，可提升多项下游网络任务效果。
2023-09-23 cs.LG cs.NI
Service Chain (SC) Mapping with Multiple SC Instances in a Wide Area Network
网络功能虚拟化（NFV）旨在通过在商用现成服务器上运行虚拟网络功能（VNF）来简化网络服务的部署。服务部署涉及VNF的放置和通过包括服务链（SC）的VNF的业务流的顺序路由。联合的VNF放置和业务路由通常被称为SC映射。在广域网（WAN）中，可能出现由许多分布式节点对生成的若干业务流需要相同SC的情况，该SC的一个单个实例（或出现）可能是不够的。具有用于相同SC的多个SC实例的SC映射被证明是非常复杂的问题，因为必须在考虑各个方向上的业务流的同时维持VNF的顺序遍历。我们的研究是第一个处理SC映射与多个SC实例，以尽量减少网络资源消耗。该问题的精确数学建模得到了二次公式。我们提出了一个两阶段的列生成为基础的模型和解决方案，以便在合理的计算时间内得到大型网络拓扑结构的结果。使用这样的方法，我们观察到，只有一小部分SC实例的适当选择可以导致非常接近最小带宽消耗的解决方案。
2017-04-21 cs.NI
Energy Efficiency Testing and Modeling of a Commercial O-RAN System
本文通过实测分析，对商用O-RAN系统进行能耗建模，揭示影响能效的关键因素，为运营商优化网络能耗提供数据支持。
2026-02-18 cs.NI
Framework for Highway Traffic Profiling using Connected Vehicle Data
互联车辆（CV）数据可能会彻底改变交通监控领域，因为近年来，商业市场上出现了专门从原始设备制造商（OEM）收集的CV数据的新来源。与机构使用的现有CV数据相比，新一代CV数据具有某些优势，包括几乎无处不在的覆盖范围、高时间分辨率、高空间精度和丰富的车辆远程信息处理数据（例如，紧急制动事件）。本文提出了一个交通分析框架，目标车辆级的性能指标，包括机动性，安全性，乘坐舒适性，交通流稳定性和燃料消耗。一条主要州际公路的概念验证研究（即，I-280 NJ）使用CV数据说明了超越传统聚合流量度量的可行性。最后，无论是历史分析，甚至近实时监测的潜在应用进行了讨论。拟议的框架可以很容易地扩展，并且对于希望系统地监测区域或全州道路而无需对基于基础设施的传感（以及相关的持续维护成本）进行大量投资的机构来说特别有价值。
2022-09-06 cs.NI cs.SY eess.SY
Experimental Insights into UDP-Based Video and Control Traffic over IEEE 802.11p ITS-G5
通过Raspberry Pi和商用路侧单元测试平台，实验评估了UDP传输在ITS-G5上的性能，分析了调制编码方案、网络层配置和主动队列管理对延迟的影响。
2026-06-12 cs.NI
A Fast Solver-Free Algorithm for Traffic Engineering in Large-Scale Data Center Network
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Huawei（华为）
本文提出了一种用于大规模数据中心网络交通工程的顺序求解器-free算法SSDO，通过分解问题并优化分割比例，实现了比现有方法更高效的性能。
2025-12-22 cs.NI
Does Bidirectional Traffic Do More Harm Than Good in LoRaWAN Based LPWA Networks?
为了满足物联网应用的要求，对低功耗、长距离和低成本连接的需求导致了低功耗广域（LPWA）网络技术的出现。这些技术以低成本无线连接大量地理上分散的设备的前景继续吸引学术界和商业界的大量关注。尽管这些技术的性能尚未完全了解，但已经进行了几次推广。鉴于这些事态发展，需要有进行“假设分析”和部署前研究的工具，以了解设计时所作选择的影响。虽然LPWA领域有几种有前途的技术，但本文特别关注LoRa/LoRaWAN技术。特别是，我们提出了LoRaWANSim，一个模拟器，扩展了LoRaSim工具，增加了对LoRaWAN MAC协议的支持，该协议采用双向通信。这是任何其他LoRa模拟器都不具备的突出功能。随后，我们通过广泛的模拟提供了对基于LoRaWAN的网络性能的重要见解。特别是，我们表明，可实现的网络容量在早期的研究报告是相当乐观的。下行链路业务的引入会对上行链路吞吐量产生重大影响。LoRaWAN规范中推荐的传输尝试次数可能并不总是最佳选择。我们还强调了能源消耗与可靠性的权衡与选择的重传尝试的次数。
2017-12-14 cs.NI
Efficient Clear Air Turbulence Avoidance Algorithms using IoT for Commercial Aviation
随着商业航空在过去几十年的发展，已经有许多旨在提高飞行操作效率以及安全和安保的应用。这些应用中有许多是基于从飞行中收集的数据;这些数据通常是从飞机上可用的各种传感器中获取的。在飞机上的电气和电子设备中有许多传感器，其中大多数对于其正常运行至关重要。由于传感器在飞机的整个运动时间内都在工作，因此在每次飞行期间都会收集大量数据。通常情况下，大部分收集的数据存储在飞机上的存储设备上，并在以后进行分析和研究，以用于研究目的，重点是改善航空公司的运营和有效地维护航空公司的运营。在某些情况下，当在飞行过程中有数据传输时，它是在飞机和空中交通管制（ATC）塔台之间进行的，该塔台充当基站。配备所有这些传感器的飞机可以收集和交换数据，形成物联网（IoT）的框架。检测和避免任何形式的飞机湍流是至关重要的;它增加了乘客和飞机的安全，同时降低了航空公司的运营成本。因此，在本文中，我们研究了基于飞机物联网框架检测和避免晴空湍流（CAT）的技术，CAT是一种特定类型的湍流。我们提出的算法，考虑在一个特定的区域内的飞机之间的直接和间接的通信。使用模拟结果，我们表明，我们提出的使用物联网框架的直接通信技术比涉及通过单个ATC塔和多个ATC塔进行无线电通信的传统技术更快。
2018-03-19 cs.NI
A Comprehensive Survey on Network Traffic Synthesis: From Statistical Models to Deep Learning
University of Sydney（悉尼大学）；University of Peradeniya（珀德尼亚大学）；Curtin University（Curtin 大学）；CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织）；Colorado State University（科罗拉多州立大学）
本文综述了网络流量合成方法，涵盖数据类型和生成模型，重点讨论深度学习技术及统计方法，提供比较分析工具，指出开放挑战和未来研究方向。
2026-04-08 cs.LG cs.NI
FairNet: A Measurement Framework for Traffic Discrimination Detection on the Internet
网络中立性与互联网上数据包的非歧视性待遇有关。任何故意歧视一个应用程序的流量而偏袒其他应用程序的行为都违反了中立原则。许多国家已经实施了反对这种歧视的法律。为了执行这些法律，人们需要工具来检测任何违反网络中立性的行为。然而，检测这种违规是具有挑战性的，因为很难区分由于自然网络效应和选择性降级而导致的任何质量降级。此外，合法的交通管理和故意的歧视方法在技术上可能是相同的，这使得区分它们更加困难。我们开发了一个名为FairNet的端到端测量框架来检测流量的歧视。它比较了类似服务的性能。我们的重点是HTTPS流媒体服务，它构成了互联网流量的主要部分。使混杂因素（拥塞、业务管理政策、动态速率自适应）对测试服务的影响“类似”，以确保公平比较。FairNet框架使用“重放服务器”和用户客户端，通过互联网交换可正确识别的流量流。TLS握手中的服务器名称指示（SNI）字段以明文形式出现，确保来自重播服务器的流量在网络中间盒中显示为来自其实际服务器的流量。我们使用商业流量整形器验证了适当的SNI会导致正确的服务分类。FairNet使用两种基于应用级吞吐量和连接状态的新算法来检测流量歧视。我们还通过移动应用程序在实时互联网上收集网络日志并进行分析，验证了该方法的有效性。
2021-10-20 cs.NI cs.SY eess.SY
Never Gonna Give You Up: Exploring Deprecated NULL Ciphers in Commercial VoWiFi Deployments
本研究针对商用VoWiFi部署，通过分析客户端与服务器侧的安全配置，识别其中会削弱通信安全的已弃用配置，排查IKEv2握手协商机制下配置错误带来的安全隐患。
2024-06-24 cs.CR cs.NI
Capacity and Energy Trade-Offs in FR3 6G Networks Using Real Deployment Data
Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学）；Huawei Technologies（华为技术有限公司）
本文通过现实部署数据，分析了FR3 6G网络在容量与能耗之间的权衡，指出非共址、流量感知的部署策略能显著提升吞吐量与能效。
2026-01-20 cs.NI
SeqBalance: Congestion-Aware Load Balancing with no Reordering for RoCE
针对现有数据中心负载均衡方案不适用于RDMA的问题，提出兼容现有商用硬件的SeqBalance框架，实现无乱序的细粒度RDMA负载均衡，显著提升平均和第99百分位流完成时间性能。
2024-07-13 cs.NI
Traffic Load Prediction and Power Consumption Reduction for Multi-band Networks
针对移动运营商基站能耗高的问题，提出基于LSTM的多频段LTE网络负载预测方法，通过休眠低负载时段频段实现工作日8%-21%的节能，且不显著影响服务质量。
2023-12-19 cs.NI eess.SP
Teal: Learning-Accelerated Optimization of WAN Traffic Engineering
Harvard University（哈佛大学）；Microsoft Research（微软研究院）；Cornell University（康奈尔大学）
针对大规模云广域网流量工程优化效率不足的问题，提出基于学习的Teal算法，结合流中心GNN、多智能体RL与ADMM微调，在微软WAN上实现了更优的流量满足率与数量级的速度提升。
2024-05-20 cs.LG cs.NI
Benefit of Multipath TCP on the Stability of Network
多路径TCP技术近年来受到了广泛的关注，它可以为私人和商业用户提供更好的服务质量。它利用多个可用路径并通过所有可用路径发送数据包。自从苹果决定在其智能手机和平板电脑上使用多路径TCP来支持Siri话音识别应用程序以来，多路径TCP的发展受到了越来越多的研究人员和供应商的关注。本文从多路径TCP对网络稳定性的影响出发，研究了多路径TCP的性能。特别是，我们研究了三个场景，互联网是最大的网络，涉及异构流量，数据中心与互联网规模网络和无线网络相比规模较小，但流量模式不同，其能耗也需要考虑。我们的研究表明，稳定性的影响，但不严重的互联网和无线网络，但数据中心网络的稳定性受到严重影响，由于其突发性的流量模式。
2015-05-11 cs.DC cs.NI
Temporal Characterization of VR Traffic for Network Slicing Requirement Definition
在过去的几年里，由于其广泛的工业和商业应用，VR的概念引起了越来越多的关注。目前，虚拟场景的3D模型通常存储在VR遮阳板本身中，其作为独立设备运行。但是，需要多方交互的应用程序可能需要由外部服务器处理场景，然后将其流式传输到visor。然而，由于VR的交互特性，严格的服务质量（QoS）约束要求网络切片（NS）解决方案，因此分析VR应用程序生成的流量至关重要。为此，我们在实际设置中收集了超过4小时的痕迹，并分析了它们的时间相关性。更具体地说，我们关注CBR编码模式，它应该生成更可预测的流量流。从收集到的数据中，我们提取了两个预测模型，未来帧大小，这可以是在动态资源分配算法的设计工具。我们的研究结果表明，即使是最先进的H.264 CBR模式也会有显着的波动，这会影响NS优化。然后，我们利用所提出的模型来动态地确定服务水平协议（SLA）参数在NS的情况下，提供所需的QoS服务，同时最大限度地减少资源的使用。
2022-06-01 cs.NI eess.IV
PiNcH: an Effective, Efficient, and Robust Solution to Drone Detection via Network Traffic Analysis
我们提出了PiNcH，一种方法来检测无人机的存在，其当前状态，以及它的运动，通过利用无人机和它的遥控器（RC）之间交换的通信流量。PiNcH是将标准分类算法应用于窃听流量，分析数据包到达间隔时间和大小等特征而构建的。PiNcH是完全被动的，它只需要廉价的通用硬件。为了评估我们的解决方案的有效性，我们收集了一架运行广泛的ArduCopter开源固件的无人机的真实通信痕迹，该固件目前安装在各种（30+）商业业余无人机上。我们针对不同的公开无线痕迹测试了我们的解决方案。结果证明，PiNcH可以高效且有效地：（i）在几种异构场景中识别无人机的存在;（ii）识别通电无人机的当前状态，即，飞行或躺在地面上;（iii）辨别无人机的运动;以及最后，（iv）享受在所请求的保证水平下识别无人机所需的时间的减小的上限。PiNcH的有效性也进行了评估，在存在严重的数据包丢失和逃避攻击。在后一种情况下，对手故意修改无人机-RC链路的业务的简档以避免检测。在上述两个案例中，国家人权党继续享有卓越的业绩。此外，与现有技术解决方案的比较证实了PiNcH在几种情况下的优异性能。请注意，所有无人机控制器生成的数据跟踪都已作为开源发布，以允许复制和促进后续行动。最后，我们的解决方案的质量和可行性，证明网络流量分析可以成功地用于无人机识别和状态判别。
2019-12-07 cs.CR cs.NI
A Non-intrusive Failure Prediction Mechanism for Deployed Optical Networks
光网络骨干网的故障可能导致互联网数据流量的重大中断。因此，最小化这种故障对于网络运营商来说是至关重要的。更好的是，如果可以预测网络故障，并提前采取预防措施，以避免任何交通中断。在文献中已经提出了用于故障预测的各种数据驱动和机器学习技术。这些技术中的大多数需要来自网络的实时的数据，并且还需要不同的监视器来测量关键的光学参数。这意味着在网络节点中必须提供故障预测，例如，路由器和网络管理系统。然而，有时部署的网络没有故障预测内置到其初始设计，但随后需要这样的机制。对于这样的系统，有两个关键的挑战。一是故障分布、数据等统计，并不容易获得。其次，不能对已经商业部署的网络节点进行重大改变。本文提出了一种新的可实现的非侵入性故障预测机制部署的网络节点使用这些设备的日志文件中的信息。数值结果表明，该机制在预测单个网络节点的故障方面具有近乎完美的精度。
2021-01-17 cs.NI
A Scalable Approach for Service Chain (SC) Mapping with Multiple SC Instances in a Wide-Area Network
网络功能虚拟化（NFV）旨在通过在商用现成服务器上运行虚拟网络功能（VNF）来简化网络服务的部署。服务部署涉及VNF的放置和通过包括服务链（SC）的VNF的业务流的顺序路由。联合的VNF放置和业务路由被称为SC映射。在广域网（WAN）中，可能出现由许多分布式节点对生成的若干业务流需要相同SC的情况;然后，该SC的单个实例（或出现）可能是不够的。具有用于相同SC的多个SC实例的SC映射被证明是非常复杂的问题，因为必须在考虑各个方向上的业务流的同时维持VNF的顺序遍历。我们的研究是第一个处理问题的SC映射与多个SC实例，以尽量减少网络资源消耗。我们首先提出了一个线性规划（ILP）来解决这个问题。由于ILP不能扩展到大型网络，我们开发了一个基于列生成的ILP（CG-ILP）模型。然而，我们发现，精确的数学建模的问题的结果在我们的CG-ILP二次约束。二次约束是线性的，但即使是CG-ILP的可扩展性是有限的。因此，我们还提出了一个两阶段的列生成为基础的方法，在合理的计算时间内得到结果在大型网络拓扑结构。使用这种方法，我们观察到，只有一小部分SC实例的适当选择可以导致非常接近最小带宽消耗的解决方案。此外，这种方法还有助于我们分析部署这些最小数量的SC实例时VNF副本数量和NFV节点数量对带宽消耗的影响。
2017-09-13 cs.NI
Temporal Characterization of XR Traffic with Application to Predictive Network Slicing
在过去的几年里，由于其广泛的工业和商业应用，延展实境（XR）吸引了越来越多的兴趣，预计其受欢迎程度将在未来十年呈指数级增长。然而，XR的交互性质所施加的严格的服务质量（QoS）约束要求网络切片（NS）解决方案支持其在无线连接上的使用：在这种情况下，准恒定比特率（CBR）编码是一种有前途的解决方案，因为它可以增加流的可预测性，使网络资源分配更容易。然而，XR流的流量特征仍然是一个很大程度上未探索的主题，特别是这种编码。在这项工作中，我们从实际设置中捕获的超过4个小时的踪迹中表征XR流，分析它们的时间相关性，并提出两个预测未来帧大小的模型。我们的研究结果表明，即使是最先进的H.264 CBR模式也会有显着的帧大小波动，这会影响NS优化。我们提出的预测模型可以应用于不同的轨迹，甚至不同的内容，实现非常相似的性能。我们还展示了网络资源效率和XR QoS之间的权衡在一个简单的NS用例。
2022-01-18 cs.MM cs.NI eess.IV
LEOSTP: A Spatio-Temporal Traffic Prediction Framework for LEO Satellite Networks
Beijing Jiaotong University（北京交通大学）；University of Houston（休斯顿大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）
针对LEO卫星网络流量预测中的时空动态性、多变量依赖和空间异质性挑战，提出基于扩散模型和Transformer的端到端框架LEOSTP，融合历史流量与地理语义特征，显著优于ARIMA、LSTM等方法。
2026-06-29 cs.IT cs.NI math.IT
What is LTE actually used for? An answer through multi-operator, crowd-sourced measurement
LTE网络现在很常见;然而，人们对它们部署在哪里（以及为什么）以及它们所服务的需求知之甚少。我们通过大规模的众包测量来阐明这些问题。我们的数据由WeFi应用程序的用户收集，跨越多个运营商和多个城市，使我们能够观察各种各样的部署模式。令人惊讶的是，我们发现LTE经常被用于改善网络的{ \em coverage}而不是其容量，并且没有证据表明视频业务是其部署的主要驱动力。我们的见解表明，预先存在的网络和商业政策等因素对部署决策的影响比纯粹的技术考虑更深。
2016-11-23 cs.NI
Large Scale Enrichment and Statistical Cyber Characterization of Network Traffic (Enriquecimiento a gran escala y caracterización cibernética estadística del tráfico de red)
现代网络传感器不断产生大量原始数据，超出了人类分析师的能力。网络传感器的互相关增加了这一挑战，通过丰富每个网络事件与额外的元数据。这些大量丰富的网络数据提供了统计网络流量特征并快速回答一个关键问题的机会：“我的网络数据的主要网络特征是什么？Python GraphBLAS和PyD 4 M分析框架可以在非常大的网络数据集上快速有效地执行匿名统计分析。使用来自最大的互联网天文台（CAIDA望远镜）的数十亿匿名网络数据样本和来自最大的商业背景富集能力（GreyNoise）的数千万匿名记录来测试这种方法。分析证实，大多数丰富的变量遵循预期的重尾分布，网络流量的很大一部分是由于少量的网络活动。这些信息可以简化网络分析员的任务，使网络活动的优先级的基础上统计流行。--现代红色传感器产生的数据不经过处理，因此具有更大的分析人类的能力。Una cruzada de sensores de red se convierte en un desafío al enriquecer cada evento de red con metadatos adicionales.大量的红色数据提供了一个机会，可以确定红色数据的特征，并对预测作出反应：“？这些红色数据的主要特征是什么“Los esquemas de análisis de Python GraphBLAS y D4M permiten reali…
2022-12-01 cs.NI
Coordinated Spectrum Coexistence Across Heterogeneous Commercial and Federal Services
Institute for Intelligent Networked Systems, Northeastern University（智能网络系统研究所，东北大学）
本文针对异构商用与联邦服务的频谱共存问题，提出统一框架及混合整数非线性规划求解方法，经BostonTwin仿真验证，可在满足感知与定位QoS的同时提升蜂窝性能，为下一代军民网络提供可行方案。
2026-08-11 cs.NI cs.SY eess.SY
Scaling Graph-based Deep Learning models to larger networks
Barcelona Neural Networking center（巴塞罗那神经网络中心）；Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）；AGH University of Science and Technology（AGH科技大学）
图神经网络（GNN）已经显示出强大的潜力，被集成到商业产品的网络控制和管理。使用GNN的早期工作已经展示了前所未有的能力，可以从基本上表示为图形的不同网络特征中学习，例如拓扑结构，路由配置或沿着网络中一系列节点流动的流量。与以前基于机器学习（ML）的解决方案相比，GNN能够产生准确的预测，即使在训练阶段看不到的其他网络中也是如此。如今，GNN是机器学习领域的一个热门话题，因此，我们正在目睹人们在许多不同领域（例如，化学、物理、社交网络）。在这种情况下，2021年图神经网络挑战赛带来了现有基于GNN的网络解决方案的实际限制：缺乏对更大网络的泛化。本文通过提出一种基于GNN的解决方案来解决可扩展性问题，该解决方案可以有效地扩展到更大的网络，包括更高的链路容量和链路上的聚合流量。
2021-10-04 cs.LG cs.NI
A Survey and Evaluation of Data Center Network Topologies
数据中心因其在现代计算环境中的灵活性和处理能力而变得越来越受欢迎。它们由单个实体（管理员）管理，允许动态资源配置、性能优化以及有效利用可用资源。每个数据中心都由通过物理线路连接的大量计算、网络和存储资源组成。数据中心的大规模性质需要仔细规划计算，存储，网络节点，互连以及相互通信，以确保其有效和高效的运营。在本文中，我们提出了一个全面的调查和分类的网络拓扑结构中使用的商业数据中心，或在这个空间工作的研究人员提出的。我们还比较和评估一些使用mininet以及gem 5模拟器的不同流量模式的拓扑结构，基于各种指标，包括吞吐量，延迟和平分带宽。
2016-05-05 cs.DC cs.NI
SCENIC: Stream Computation-Enhanced SmartNIC
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；Seoul National University（首尔大学）
SCENIC通过将智能网卡数据路径作为流计算子系统，实现了高性能网络数据处理与灵活控制路径的结合，兼顾带宽和定制化需求。
2026-04-16 cs.AR cs.DC cs.NI
