2021-2027全球与中国SD-WAN（软件定义广域网）市场现状及未来发展趋势.docx

在当今瞬息万变的世界中，即插即用软件和硬件的趋势正在增加，并且由于云正在接管市场，因此由于互联网上的声音很大并且使应用程序或硬件实时连接并且具有高使用带宽消耗应用程序和硬件实时更新数据的设施或功能。 因此，高可用性和实时数据处理为在网络管理中引入新概念软件定义网络 (SDN) 铺平了道路。 SDN旨在遏制传统网络的挑战。 在本文中，我们讨论了软件定义网络的优势和挑战，以及如何用这个概念解决它们，以及它的可扩展性和可靠性。

软件定义汽车的驱动 挑战与应对策略.pdf

用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 ：乔治·（Giorgio Stampa），玛塔·阿里亚斯（Marta Arias），大卫·桑切斯·查尔斯（David Sanchez-Charles），维克多·芒特斯·穆勒（Victor Muntes-Mulero），阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos） 在本文中，我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况，并提出量身定制的配置，以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且，相对于传统的优化算法，该方法具有重要的操作优势。 代码和数据集。 Keras和Deep确定性策略梯度可

暴风雨SDR 该项目是一个软件工具包，用于使用软件定义无线电（SDR）接收器远程监听视频监视器。 它利用了损害视频信号电缆发出的辐射的能力。 光栅视频通常一次传输一行像素，编码为变化的电流。 这会产生电磁波，该电磁波可以被SDR接收器接收。 该软件将接收到的像素的场强实时映射到灰度阴影。 这形成了原始视频信号的错误颜色估计。 该工具包使用未经修改的现成硬件，与现有解决方案相比，可降低成本并提高移动性。 它允许进行额外的后处理，从而改善了信噪比。 攻击者不需要具有有关目标视频显示的先验知识。 借助软件可以估算所有参数，例如分辨率和刷新率。 该软件包括用C编写的库，用于各种软件定义无线电（SDR）前端的插件集合以及基于Java的图形用户界面（GUI）。 它是一个多平台应用程序，所有本机库均已预编译并打包到单个Java jar文件中。 释放 是自包含的多平台GUI可执行文件。 只需双击大

自己扫描的 软件定义的gps和伽利略接收机，高清晰，有目录可以选择章节

PLUTO-GPS-SIM 项目已关闭！ 继续在。 PLUTO-GPS-SIM生成GPS基带信号IQ数据流，然后由软件定义的无线电（SDR）平台传输该数据流。 基于。 感谢Takuji Ebinuma。 产生GPS讯号 用户可以直接通过命令行分配静态位置。 用户还通过GPS广播星历文件指定GPS卫星星座。 每日GPS广播星历文件（brdc）是单个站点导航文件的合并。 然后，这些文件用于为视野中的GPS卫星生成模拟的伪距和多普勒。 然后，该模拟范围数据用于生成GPS信号的数字化I / Q样本，然后将其馈送到ADALM-Pluto SDR中以传输GPS L1频率。 如果相应的星历表可用，则可以指定仿真开始时间。 否则，将选择RINEX导航文件中的第一次星历表。 笔记 ADLAM-Pluto SDR内部振荡器对于GPS信号生成而言不够精确（频率偏移）且不够稳定（温度漂移）。 未经

SDN分布式负载均衡器 一个软件定义的网络应用程序，实现与一组硬件负载平衡器相同的功能。 当客户端启动与特定虚拟IP的TCP连接时，SDN交换机将TCP SYN数据包发送到SDN控制器； SDN应用程序将从预定义的集合中选择主机，然后在SDN交换机中安装规则，以重写与该连接关联的数据包的IP和MAC地址。 SDN交换机将修改的数据包与详细介绍的第3层路由应用程序所安装的流规则进行匹配，并应用适当的操作。 负载均衡是分布式的，因为负载均衡是在许多SDN交换机而不是单个硬件负载均衡器上执行的。 每个负载平衡器实例都有一个虚拟IP地址，一个虚拟MAC地址以及一组主机，应在其中分配TCP连接。

针对SDN中静态网络结构不能适应动态流量变化所引起的控制器负载不均衡问题，提出一种阶段式动态负载均衡策略。阶段一以控制器负载均值化为目标，确定迁入控制器候选集，且综合考虑时延、负载，设计指标函数，选取待迁移交换机；阶段二考虑网络节点间的连通性，以最小迁移代价为目标，提出改进的EMD模型，并用线性逼近算法快速求解，实现了交换机的快速并行迁移。实验结果表明，与现有的负载均衡策略相比，其改善了迁入控制器和交换机的选取过程，优化了网络性能，控制器的负载均衡度提升了约31.4%。

针对传统网络控制与转发的紧耦合，其路径分配算法的全局性差、实时性不足，根据软件定义网络的集中控制，提出一种基于马尔可夫链负载均衡（Markov chain-load balancing，MC-LB）算法。该算法使用马尔可夫链的转移概率计算链路重要性，并同时对业务流请求量和网络负载均衡率两个目标进行优化，获得多请求下的最优路径分配。通过大量实验对比表明，该算法优于传统SPF（shortest path first）算法，最大可以增加网络负载均衡率30%，提升网络业务流请求接受率20%，达到了负载均衡效果，提高了网络的性能。