基于平行系统理论的平行网络架构

来源: 刘永桂/

华南理工大学

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2016-08-26 10:08:25

2016-08-26

2016-08-25 王飞跃，杨坚等

基于平行系统理论的平行网络架构

作者：王飞跃^①,②，杨坚^①,② 韩双双^①,② 杨柳青^①,②^,^③, 程翔^②^,^④

① 中国科学院自动化研究所, 复杂系统管理与控制国家重点实验室, 北京100190;

② 青岛智能产业技术研究院, 青岛 266109;

③ 科罗拉多州立大学电气与计算机工程系美国佛罗里达;

④ 北京大学信息科学计算学院北京 100871

① The State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China

② Qingdao Academy of Intelligent Industries, Qingdao Shandong 266109, China

③ The Department of Electrical and Computer Engineering, Colorado State University, Fort Collins, CO 80523, USA

④ School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China

收稿日期 2016-01-21

Manuscript received January 21,2016

国家自然科学基金（61571020, 61172105, 61501461），“973” 项目（2013CB336700）， “863” 项目（2014AA01A706, SS2015AA011306），北京市科学技术委员会项目（D151100000115004）和中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室青年基金（Y3S9021F34）资助

Supported by National Natural Science Foundation of China(61571020, 61172105, 61501461), “973” Program(2013CB336700), “863” Program（2014AA01A706, SS2015AA011306）, Project of science and Technology Commission of Beijing（D151100000115004）, Youth Fund of the State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences(Y3S9021F34)

引用格式:王飞跃, 杨坚, 韩双双, 杨柳青, 程翔. 基于平行系统理论的平行网络架构 [J]. 指挥与控制学报, 2016, 2(1): 71−77

DOI 10.3969/j.issn.2096-0204.2016.01.0071

摘要:主要介绍网络软件化的兴起、发展及对经济社会的影响,在此基础上, 结合网络现状, 提出了平行网络的概念, 详细介绍了基于平行理论的平行网络架构, 该架构由人工网络、计算实验和平行执行 3 部分组成. 平行网络可以实现对整个网络通信的平行控制, 进而有效地解决不断变化的网络需求, 针对网络的灵活性、可扩展性、安全性等, 提供更加优秀的解决方案.

关键词:平行系统理论, SDN,NFV, 平行网络, 人工网络, 计算实验, 平行执行

互联网自其诞生到现在已发展了几十年, 随着用户数量的激增、新型网络业务的发展以及网络规模的不断扩大,原有网络架构已经无法适应当前网络的需求以及未来网络发展的需要. 以基站为例, 在实际应用中, 基站的平均负载以及实际功耗都大大低于忙时状态, 这使得频率资源利用率和基站能效都很低, 基站提供的服务已越发难以满足新业务的需求. 为了满足日益增长的用户需求, 目前一般都采用扩建基站的方式解决这一问题, 而数量巨大的基站意味着高额的建设投资、站址配套、站址租赁以及维护费用, 建设更多的基站意味着更多的资本开支和运营开支, 限制了实际发展.同时, 运营商各个工作平台互不兼容也将导致在网络扩容或升级方面的困难.

当前网络架构中, 数据正在从单薄到丰富, 使用要求从静态变为动态, 连接从固定转向移动, 这些变化都反映了新型网络结构的必要性.与此同时,对廉价成本及按需交付新服务的期望等新型服务需求更加推动了新的网络架构的发展.

互联网对于加快国民经济发展、推动科学技术进步和加速社会服务信息化进程的不可替代作用, 引起了我国政府的高度重视. 在“十三五”信息规划中, 网络安全、智慧城市和云计算等新一代信息技术是重要组成部分, 它们将大力支撑政府公共服务能力升、网络空间净化、产业转型升级和新型城化建设, 强化网络安全, 推进我国由网络大国向网络强国迈向坚实的步伐.

网络世界的每一次重大改变都需要大量时间, 虽然大众对于标准和新技术的接受能力在提高, 但是新技术的普及仍需要花费超过十年时间. 随着企业及部门在发展过程中需要不断缩减预算, 以及员工需要自动化的IT基础设施来简化操作流程的需求, 这些都促使当前网络世界的声音主要集中在如何从传统以太网向SDN与NFV的新架构迁移. 这两种关键技术是网络软件化(或IT化)的两个基本组成部分.

SDN源自Nick McKeown教授及其学生Martin Casado等研究人员提出的 Ethane结构和 OpenFlow 模型[1−2], 通过把网络数据面和控制面分离, 从而开放了网络的编程能力, 并使网络的资源甚至结构重构成为可能, 因此, Ethane[3−4] 被认为是 SDN 技术[5]的起源. 2009年, 经 MIT《技术评论》命名为 SDN, 并迅速风靡世界, 流行于网络、信息甚至许多其他与科技无关的领域[6−8], 成为信息通信领域的热议对象, 对下一代网络的发展有着重要的影响. NFV 是指能够动态地进行部署或者将具有处理能力的基础设施移动到不同位置 (分布到网络终端或者移动到云端) 的技术. 这里的虚拟化可以理解成一种分层的思想, 虚拟化的技术就是在原有的硬件 - 操作系统 - 用户层次中, 增添了虚拟机这一层, 变成了硬件 - 虚拟机 - 操作系统 - 用户, 用虚拟机来管理硬件资源, 增加了动态调整硬件资源的含义. 将网络资源虚拟化, 隐藏物理结构的复杂性, 统一地进行逻辑层的管理控制, 从而满足多变的网络需求.

在讨论网络未来形态的过程中, 绝大多数厂商都将重点放在 SDN 上. 相对于 SDN, NFV 提供了应用与物理层间的虚拟化层, 虚拟机软件(VMware) 及动态迁移技术允许创建的虚拟机池可以动态部署和迁移. 与此同时, 网络虚拟化实现了在多种虚拟机管理平台间保持这种灵活度, 从而可以将任何虚拟机迁移至任何地方. NFV 这种特性将对传统网络厂商带来巨大冲击, 这不仅仅是技术将脱离硬件, 而且更能够充分利用新的物理架构 (如刀片服务器集群一样). NFV 在某种程度上, 是对 SDN 的一种互补, 如: 软件与硬件解耦, 重新定义物理与虚拟以及网络自动化 (操作灵活化).

综上所述, 网络软件化成为网络发展的必然趋势. 同样, 为什么需要平行网络系统 (该理念在文献 [9] 中首次提出)？首先是时代的需求, 因为现实的各类网络系统变得越来越复杂, 相应的工程复杂性或社会复杂性越来越高, 而且工程复杂性与社会复杂性之间的交互程度也越来越强. 另外, 现有网络系统是一个巨型复杂系统, 它横跨多个学科领域, 具有难管理、易变化、难预测等特性. 基于现实条件以及成本开支考虑, 网络实验的可行性、可重复性和科学性很难保证. 因而要通过对网络预先进行较为全面而准确的评估和修正来改善和提高网络性能基本无法实现. 随着技术的发展和用户需求的提升, 网络变得更加复杂和重要, 因此, 如何全面、准确、实时地评估、改善、提高网络性能是当前网络研究的重要任务之一. 因此, 将平行系统理论引入到当前网络系统, 并研究其相关理论和技术, 进一步完善网络管理、控制、调度及分配, 优化网络整体性能.

1 平行系统及网络现状

1.1 平行系统

平行系统是指由某一个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统[10−12]. 目前, 数学建模、计算机实验等方法都是以离线、静态、辅助的形式应用于现实系统的管理与控制. 然而, 对于复杂系统的研究, 多数情况下既没有系统的足够精确的模型, 也不能建立可以解析地预测系统短期行为的模型[13]. 当前, 要实现对复杂系统的分析和预测基本难以实现, 现实条件和成本因素也限制了复杂系统的实验研究, 因此, 大多数情况下只能对复杂系统进行试探性的研究和分析, 进而对其进行决策和控制. 然而, 随着科技的发展和社会的进步, 复杂系统变得更加庞大和复杂, 继续采用这种管理和控制方式所取得效果越来越低.基于此, 必须设法挖掘平行系统中人工网络的潜力, 使其角色从被动到主动, 静态到动态, 离线到在线, 以至最后由从属地位提高到相等的地位, 使人工系统在实际复杂系统的管理与控制中充分发挥作用[14].

图 1 为平行系统的基本框架, 主要包括实际系统和人工系统. 通过二者的相互作用, 完成对实际系统的管理与控制、对相关行为和决策的实验与评估、对有关人员进行系统的学习与培训等. 平行系统的主要目的是通过实际系统与人工系统的相互连接, 对二者之间的行为进行对比与分析, 完成对各自未来状况的 “借鉴”与“评估”, 相应地调节各自的管理与控制方式, 达到实施有效解决方案以及学习和培训的目的[11,15−16].

1.2 网络现状与需求

用户对于通信带宽的需求永无止境[17−20].首先,上网流量增长巨大；其次, 连接用户数大幅提升；三是多样化的应用和服务要求,即传输速率的提升将会衍生各种应用: 如网上金融、远程教学、移动医疗、智能交通等基本业务将更加移动化；同时, 物联网的发展亦会带来人机混合通信业务量的增加；另一个挑战则是继续扩大的城市化.上述趋势让我们看到百亿设备连接、史无前例的多样化的需求和应用场景. 这些无疑都会带来无线业务网络连接和数据处理能力的激增, 需要更为有效、舒适、安全地接入和共享信息机制, 而这些需要通过提高无线通信的容量、能效和频谱效率来获得, 同时兼顾低成本和可持续的发展模式.

未来的无线网络需要为用户提供高质量低价格的网络服务.为此网络运营商需要从以下几个方面着手: 降低资本消耗, 包括减少硬件设备开支（如基站建设）和网络运营开支（如场地租赁、电费等）；提高网络资源利用率, 增加用户带宽；网络操作平台能够支持更多标准和协议, 整合现有网络资源, 为用户提供更加友好的网络接入服务. 中国移动提出的云无线接入网（C-RAN）在一定程度上可以达到上述要求. C-RAN 主要由基带处理单元池和远端射频单元两部分组成, 由于两者之间交换数据量较大, 通常采用光纤通信. 基带处理单元池通过对多个基站处理单元虚拟化, 可以实现资源共享与协作. 与传统网络相比, C-RAN在相同大小小区内可以降低网络运营成本, 减少能源消耗, 提高网络资源利用率.远端射频单元只负责基本的模/数、数/模转换等功能, 其核心服务基本都在基带处理单元池中, 通过基带处理单元池可以实现远端射频单元的协同合作, 提升系统频谱效率. C-RAN 架构的特点能够解决当前网络运营商所面临的问题, 因此越来越受到重视.

近年来,“云”已经成为网络与分布式系统发展的趋势, 然而, 随着网络用户数的不断增大, 网络终端设备种类的日益增多, 终端设备的处理能力越来越强, “云”的概念正在逐渐扩散到终端用户设备, 例如移动终端, 即“雾”网的概念.

综上所述, 如何充分挖掘“云”网和“雾”网各自的优势成为未来网络发展面临的必然问题.在功能方面, 网络设计必须满足灵活、高效、支持多种服务为目标；在技术方面, 软件定义网络、虚拟计算等成为可能的基础技术, 核心网与接入网融合、移动性管理、策略管理、网络功能重组等成为进一步研究的关键问题. 因此,平行网络在这样的网络需求背景下应运而生.

2 平行网络

2.1 基本架构

平行网络主要由人工网络, 计算实验和平行执行3部分组成, 其核心是整网协调. 如图 2 所示, 通过一个集中式的控制器, 提供开放式的控制接口, 实现可编程的智能管控平台, 管理员可以根据具体情况和需求重新定义各种网络控制策略, 并将这些控制策略应用于网络, 进而实现对全网的控制.考虑通过平行系统理论对网络资源进行计算实验与分析, 从而更有效地调配传输带宽等网络资源, 提高资源的有效管理和利用, 从而提供一种新的网络解决方案, 有效地解决不断变化的网络需求；针对网络的性能、可扩展性、安全性, 提供潜在的解决方案.

人工网络作为计算实验的基础, 把认知网络对物理资源的优化和智能网络对人之需求的动态响应结合起来, 使实际网络与人工网络平行互动, 形成大反馈, 最终形成平行网络理论.

实际网络系统的状态参数将被实时传递到人工网络, 人工网络对这些实时数据进行分析和预测, 从而得到各类决策和指导方案, 并将这些方案反馈到实际系统. 实际系统根据这些反馈方案运行,其产生的各项运行数据将再次反馈到人工网络, 并分析当前实际网络运行状态,对控制方案进行再优化. 通过这样往复且科学、系统的方法得到效果评价指标, 最终确定优化、控制和资源调度方案.

1) 人工系统实现了解耦与开放的功能, 把底层的硬件封装起来, 留下软件接口, 既保护了底层, 又方便后续从高层操作. 即将物理系统中模型的属性抽象出来, 构建人工模型, 从而在对人工模型的控制过程中, 无需再考虑整体物理模型之间高度耦合关系和不确定的相互作用. 平行网络相当于把底层硬件通过软件平台整合起来, 形成一个与底层硬件相对独立的软件可控制的系统, 无需在整体控制和优化中针对底层硬件部署.

2) 在人工网络的基础上, 利用人工网络提供的抽象的控制接口模型, 进行计算实验, 实现了集中控制、整体优化和决策的功能. 参考模型自适应控制方法是基于人工模型提供的软件接口, 针对人工模型反馈的参数进行计算和优化, 从而无需考虑物理实现的具体控制手段. 所得反馈参数也是对物理系统进行属性封装之后获得, 无需考虑物理层具体的数据采集方法.相当于使用已得到的软件接口, 对网络整体进行规划操作和编程实现.

3) 在 “不断探索和改善” 的原则下, 结合从定性到定量的综合集成思想和分布并行的高性能计算技术, 利用人工系统、计算实验、平行执行等理论和方法, 建立平行网络系统控制与管理的理论和方法体系. 从而通过实际网络系统与人工网络系统的交互过程, 提供网络管理、控制、调度、资源分配等措施, 使网络系统迅速达到最优化.

2.2 人工网络

2.2.1 人工网络系统架构

人工网络架构, 基于软件定义网络的思想, 采用转发与控制分离、控制逻辑集中和网络能力开放的方式.

1) 控制与转发分离: 转发平面仅执行基本的数据收发, 而具体的数据收发方式、数据处理方法、业务方面的控制则由控制平面执行.

2) 控制平面与转发平面之间的开放接口: 这些接口便于控制平面的功能扩展, 控制平面中的各项应用不需要考虑过多底层的技术, 仅需要考虑自身的逻辑实现, 提高了其扩展性.

3) 逻辑上的集中控制: 控制平面可以在逻辑上管理和控制多个转发平面, 从而实现对全网的控制, 进而可以对网络运行状态进行实时分析和观察, 实现对网络的优化控制. 把底层硬件通过软件平台整合起来, 形成一个与底层硬件相对独立的软件可控制的系统, 无需在整体控制和优化中针对底层硬件部署.

如图 3 所示, 人工网络的典型架构可以分为 3 层, 分别是应用层、控制层和基础设施层. 应用层主要包括各项网络业务和应用, 如邮件、视频、语音等. 中间的控制层用于实现对整个网络资源的管理和控制, 保证网络的正常高效运行. 最底层的基础设施层主要负责数据的转发和状态收集. 控制层采用开放式的控制架构, 它能够为上层应用层和下层的基础设施层提供统一的管理和控制接口, 从而实现各层之间逻辑上的分离. 控制层采用接口实现层与层之间的联系, 通过各种接口为上层提供应用资源, 对下层资源进行统一管理, 使得网络扩展和业务开发更加便利.

2.2.2 人工网络建模方法

1) 基于代理 agent 的方法

代理的主要特征是自主性、社交能力、学习与进化自适应能力, 以及移动能力等. 利用代理方法描述分析人工网络系统可以分为 3 个部分, 即代理本身、代理的环境和社交规则. 代理可以是人工网络系统中的各种网络设备或网络用户, 它们具有不同的功能, 能够提供不同的服务, 并且这些功能和服务会随着时间和网络环境的改变而改变. 代理的环境是各种代理们赖以生存和活动的空间, 是它们的“生命”舞台, 既可以是现实网络和社会环境的反映, 也可以是虚拟的数学或计算过程. 代理环境从自然环境来说可以是网络的地理位置、气候环境等因素, 从社会环境来说可以是人类的社会活动, 当地的法律、法规、风俗习惯等. 在实际中, 考虑哪些因素主要由这些因素是否会对网络行为造成影响确定. 代理的社交规则是指代理本身、场所本身、代理之间、场所之间、代理与场所之间的准则和步骤, 从简单的数据发送与接收的协议到复杂的大型网络系统管理方法、性能优化算法等等.

2) 基于功能扩展的网络仿真器方法

在当前网络研究过程中, 由于实验条件的限制, 通常采用软件平台搭建一个网络系统环境, 然后在该系统环境下对各个研究成果进行实验验证. 以当前比较热门的 SDN 研究为例, 由于 SDN 是针对一个大型完整的网络研究, 因此, 提供实际硬件环境对SDN进行研究比较困难. 而Mininet的出现则解决了这一问题, 它能够快速建立一个大型的虚拟网络系统, 研究者可以在Mininet的基础上安装合适的控制器, 如NOX/POX, Trema, Ryu, Floodlight 等就可以在该环境下进行各项技术的研发、验证, 同时所有代码几乎可以无缝迁移到真实网络.

对于人工网络系统的建模与搭建, 首先使用仿真软件建立人工网络模型 (Mininet和Floodlight可以建立一个虚拟网, 并实现对拓扑管理、设备管理、路径计算、Web 访问和管理等的控制), 然后通过对网络仿真器增加模块、扩展功能 (如功耗管理, 接口管理, 资源分配等), 完善人工网络系统模型, 之后在增强后的网络仿真器建立的人工网络中, 增加与之对应实际网络中特殊变量、模型 (如针对该网络区域所处位置干扰较强增加干扰参数, 针对不同时间段流量变化建立流量变动模型等) , 从而逼近实际网络, 实现对人工网络模型的搭建.

在人工网络模型建立过程中, 首先根据实际网络情况以及网络环境, 确定网络参数 (节点位置、接口类型、功率大小等) 及环境参数 (涉及当地法律法规、人为因素、自然环境因素等), 使人工网络尽可能地逼近实际网络. 在此基础之上, 将网络功能模块化, 各个模块具备实际网络的某一项或几项功能, 模块之间除了部分参数相关联之外, 其余部分都保持独立, 这样不仅让人工网络逼近实际网络, 而且其模块化的特点也利于网络的扩展和管理. 观察模块用于观察人工网络的运行状况, 包括功率、流量、路由等, 这些参数可以用图形化界面或数字显示, 同时存储在日志表中, 为对比、观察、分析和优化网络性能提供实验数据.

2.2.3 计算实验

计算实验是通过对人工网络进行各种“实验”, 对网络行为进行分析和预测, 从而指导实际网络运行. 因此, 一个科学而完善的计算实验设计至关重要.

计算实验特点主要有: 针对不同对象进行多种预测/推测、在线/平行执行、针对多重世界、构成复杂多元、自底向上涌现生成的计算实验方法等.

一般来说, 计算实验用于研究系统或过程的性能. 这些系统或过程是由代理、物、方法以及其他源构成, 给系统或过程一个输入, 就会得到相应的输出结果. 在计算实验中, 系统自身的变量以及其他因素有些是可控的, 有些是不可控的. 计算实验需要确定哪些参数对系统的响应最有影响；如何设置有影响的因素以使系统的响应总是接近希望的水平, 使系统的响应变异性较小, 以及使不可控因素的作用最小等.

平行网络中的计算实验是指优化计算实验, 即快速、高效地确定影响实验结果的最优实验条件. 优化实验的内容十分丰富, 可以分为以下几种类型: 1) 按计算实验因素数目的不同可以分为单因素优化计算实验、多因素优化计算实验. 单因素优化计算实验可以采用包括均分法、黄金分割法、对分法、斐波那契法等统称为优选法的多种方法；对于多因素优化计算实验, 首先需要确定计算实验因素数目、取值范围, 并尽可能使这些因素可计量, 然后采用诸如正交实验设计、均匀设计等方法对实验进行设计. 2) 按计算实验目的的不同可以分为指标水平优化和稳健型优化计算实验. 指标水平优化以实验指标最优为目的, 稳健型优化以减少实验指标的波动为目的. 3) 按计算实验过程的不同可以分为序贯计算实验设计和整体计算实验设计. 序贯计算实验是从一个起始点出发, 根据前面的实验结果决定后面的实验位置, 使实验指标不断优化, 比如0.618 法、二分法等. 整体计算实验要求实验点能均匀地分布在全部可能的实验点中, 依据实验结果确定最优实验条件, 比如正交设计法和均匀设计法等.

2.2.4 平行执行

通过实际网络, 修正人工网络系统的模型, 使其成为实际网络的 “备用” 网络. 只有当人工网络足够精确逼近实际网络时, 通过对人工网络进行各种统计计算实验, 来相应调整实际网络系统的管理与控制策略, 才具有实际意义. 因此, 实施真正意义上的平行执行需要满足平行执行条件, 包括: 1) 人工网络模型精度满足逼近的要求；2) 人工系统的实时性需要得到有效满足.

通过平行执行, 实际网络能够在资源有限的情况下保证业务的QoS, 并为用户终端提供更加优质的服务. 在小区中, 用户的移动性导致话务量分布不均匀, 再加上信道容易受到环境的干扰而起伏变化, 使得当前的资源管理和分配技术很难满足实际需求.平行执行能够实时反馈实际网络状态给人工网络,在修正后的人工网络上动态调整和灵活分配网络中的可用资源, 提高网络频率资源利用率, 保证用户的业务需求, 提升实际网络运行效率.

如图4所示, 通过平行执行, 修正实际网络系统状态, 从而调整优化网络资源管理 (功率控制、信道分配、调度、切换、接入控制、负载控制、端到端的 QoS 和自适应编码调制等) , 达到优化网络性能的目的.

3 平行网络应用

网络架构的设计需要综合考虑计算资源、建造成本以及改进性能3个方面. 在平行网络设计中, 首要考虑的有两点: 一是网络的架构是采用集中式设计还是分布式设计, 二是网络的控制集中到何种程度或从采用何种方式分布.开展面向未来网络系统的服务需求、技术需求、频谱需求、用户体验以及无线业务特征和商业发展模式的研究, 将有助于从宏观上把握技术应用的动向和对整个系统各个层面的需求, 从而最终设计出符合未来发展要求的网络系统, 按需实现网络架构的灵活构建和功能配置.

平行网络中心控制的特点使得网络控制中心可以观测和分析网络全局运行状态, 实现全网优化, 并提供网络扩展部署、安全保障、性能分析和检测等手段；同时, 平行网络的控制器可以分布在网络的不同层级, 并且控制器之间相互协作, 从而实现网络不同层级之间的协作和优化.

平行网络能力开放化的特点, 使得网络能力虚拟化、服务化, 网络不再是设备供应商, 而转变为服务供应商, 平行网络的应用范围得到了进一步的拓展. 通过实际网络系统与人工网络系统的交互运行和过程演绎, 能以最短的时间得到最佳的优化方案. 平行网络的思想可用于任何现有网络及下一代网络中, 从而更有效地优化网络运行状态, 满足不同用户的网络需求.

如图5所示, 对于网络本身, 平行网络具有接入控制与承载分离, 接入集中控制与管理, 无线网络虚拟化, 可编程和灵活性等特点. 除此之外, 作为一种新型网络架构, 其提供的优质网络服务对于云计算、大数据、智慧城市等技术和项目的发展也具有促进和支撑作用.

4 总结和展望

本文通过对网络现状的研究分析及对当前网络技术的调研, 结合平行系统理论, 提出了新一代网络架构—平行网络. 平行网络主要由人工网络、计算实验和平行执行3部分组成. 通过人工网络与实际网络的平行互动, 平行网络可以实现对网络设备的自动化配置和对网络流量及网络资源进行实时操控与调度, 提高网络运行性能.

目前平行网络架构的研究还处于初始阶段, 其理论与应用还有待完备的算法、工具、系统和平台的建立和使用, 涉及多学科、跨学科的综合交叉融合, 因此, 需要更多的研究人员投入更多的时间和精力才能将其由理论推向实际.

作者简介：

王飞跃(1961-), 男, 博士, 研究员, 国防科学技术大学军事计算实验与平行系统技术研究中心教授和主任, 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员和主任. 国防领域\国家特聘专家". 主要研究方向为智能系统和复杂系统的建模, 分析与控制.

杨坚(1990-), 男, 博士研究生, 主要研究方向为无线资源管理与分配技术、新型网络架构、智能交通.

韩双双(1984-), 女, 博士, 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室助理研究员, 主要研究方向为无线通信关键技术、智能交通、平行网络.

杨柳青(1973-), 女, 博士, 研究员, 博士生导师,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员, 美国科罗拉多州立大学电子与计算机工程系教授, 主要研究方向为智能交通系统、智能网络、物联网、智能电网、水下通信、信号处理.本文通信作者.

E-mail: ylq.cas@gmail.com

程翔(1979-), 男, 博士, 北京大学信息科学计算学院副教授, 主要研究方向为车联网、水声通信、无线网络关键技术、智能网络、信号处理.

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