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  • C星型结构:是用集线器或交换机作为网络的中央节点网络中的每台计算机都通过网卡连接到中央节点,计算机之间通过中央节点进行信息交换,各节点呈星状分布而得名。星型结构是目前在局域网中应用得最为普遍的种...

    C

    星型结构:

    是用集线器或交换机作为网络的中央节点,网络中的每一台计算机都通过网卡连接到中央节点,计算机之间通过中央节点进行信息交换,各节点呈星状分布而得名。星型结构是目前在局域网中应用得最为普遍的一种,在企业网络中几乎都是采用这一方式。星型网络几乎是Ethernet(以太网)网络专用。这类网络目前用的最多的传输介质是双绞线,如常见的五类双绞线、超五类双绞线等。

    总线结构

    这种网络拓扑结构中所有设备都直接与总线相连,它所采用的介质一般也是同轴电缆(包括粗缆和细缆),也有采用光缆作为总线型传输介质的,ATM网、Cable Modem所采用的网络等都属于总线型网络结构。

    环形结构

    环型网络拓扑结构主要应用于采用同轴电缆(也可以是光纤)作为传输介质的令牌网中,是由连接成封闭回路的网络节点组成的。这种网络中的每一节点是通过环中继转发器(RPU)与它左右相邻的节点串行连接,在传输介质环的两端各加上一个阻抗匹配器就形成了一个封闭的环路,这样在逻辑上就相当于形成了一个封闭的环路,“环型”结构的命名起因就在于此。

    网状结构

    网状拓扑结构,这种拓扑结构主要指各节点通过传输线互联连接起来,并且每一个节点至少与其他两个节点相连·网状拓扑结构具有较高的可靠性,但其结构复杂,实现起来费用较高,不易管理和维护,不常用于局域网。

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  • 复杂网络分析 08网络节点重要性

    千次阅读 2020-08-26 10:46:20
    08 网络节点重要性 8.1网络节点重要性 8.2节点重要性判别方法 8.1网络节点重要性 度中心性 ...a)网络中所有节点对的最短路径中经过一个节点的最短路径数越多这个节点就越重要 b)介数中心性刻画了节

    08 网络节点重要性

    • 8.1网络节点重要性
    • 8.2节点重要性判别方法

    8.1网络节点重要性

    1. 度中心性
      D C ( i ) = k i n − 1 DC(i) =\frac{k_i}{n-1} DC(i)=n1ki
      n n n为网络的节点数目
      k i k_i ki为节点的度
      度中心性认为一一个节点的邻居数目越多,影响力就越大,这是网络中刻画节点重要性最简单的指标。1
      最简单的指标,例如Internet中的中枢节点。
    2. 介数中心性
      a)网络中所有节点对的最短路径中经过一个节点的最短路径数越多这个节点就越重要
      b)介数中心性刻画了节点对网络中沿最短路径传输的网络流的控制力
    3. 接近中心性
      ①通过计算节点与网络中其他所有节点的距离的平均值来消除特殊值的干扰。即利用信息在网络中的平均传播时长来确定节点的重要性。
      ②一个节点与网络中其他节点的平均距离越小,该节点的接近中心性就越大。2
    4. 特征向量中心性
      一个节点的重要性既取决于其邻居节点的数量(即该节点的度),也取决于每个邻居节点的重要性
      ◆x是矩阵A的特征值 c − 1 c^{-1} c1对应的特征向量
      ◆从传播的角度看,特征向量中心性适合于
      描述节点的长期影响力
      ◆在疾病传播、谣言I扩散中,一个节点的EC分值较大说明该节点距离传染源更近的可能性越大,是需要防范的关键节点
    5. 利用网络动力学识别重要节点
    • 针对特定的动力学过程
      用网络的鲁棒性和脆弱性
      • 网络中最大联通集团的节点数量3
      • 利用动力学识别重要节点(用传播动力学):网络中被感染的节点的数量(少或多)4

    8.2节点重要性判别方法

    • 方法分类5
    1. 基于节点近邻的方法
      1. 度中心性
        一个节点的邻居数越多,就越重要6
      2. 半局部中心性7
        节点j两步可达(二阶邻居)的节点数量
        T(j)示节点j的一阶邻居节点的集合
        其中N(w)是节点w一阶、二阶邻居的个数
      3. K-壳分解
        节点在网络中的位置也是至关重要的因素。
        1.删掉网络中度为Ks=l的点
        2.删掉新出现的Ks=1的点
        3.直到所剩网络中没有Ks=1的点
        取Ks=2 ,重复以上步骤8
      4. H-index
        对于网络中的一个节点v
        定义 F v ( k ) F_v(k) Fv(k)表示v由k个邻居的度大于k
        H i n d e x ( v ) = m a x k ( k ∣ F v ( k ) ) H_{index}(v)=max_k({k|F_v(k)}) Hindex(v)=maxk(kFv(k))
        即v最多有 H i n d e x ( v ) H_{index}(v) Hindex(v)个邻居的度大于 H i n d e x ( v ) H_{index}(v) Hindex(v)9
    2. 基于路径的方法
      1. 接近中心性10
        ①通过计算节点与网络中其他所有节点的距离的平均值来消除特殊值的干扰。即利用信息在网络中的平均传播时长来确定节点的重要性。
        ②一个节点与网络中其他节点的平均距离越小,该节点的接近中心性就越大。
      2. 介数中心性
        ①网络中所有节点对的最短路径中,经过一个节点的最短路径数越多这个节点就越重要。
        ②介数中心性刻画了节点对网络中沿最短路径传输的网络流的控制力
      3. 离心中心性11
        ①网络直径定义为网络G中所有节点的离心中心性中的最大值,网络半径定义为所有节点的离心中心性值中的最小值。
        ②网络的中心节点就是离心中心性值等于网络半径的节点,一个节点的离心中心性与网络半径越接近就越中心。
      4. 流介数中心性12
        如果选择最短路径来运输网络流,很多情况下反而会延长出行时间、降低出行效率
        网络中所有不重复的路径中, 经过一个节点的路径的比例越大,这个节点就越重要。其中, g s t i g^i_{st} gsti为网络中节点s与t之间的所有路径数(不包含回路) g s t g_{st} gst为节点对s与t之间经过i的路径数
      5. Katz中心性13
        Katz中心性认为短路径比长路径更加重要。它通过一个与路径长度相关的因子对不同长度的路径加权。一个与节点i相距有p步长的节点,对i的中心性的贡献为 s v s^v sv
      6. 连通介数中心性14
        考虑节点对之间的所有路径,赋予较长的路径较小的权值
        定义节点对(p,q)之间的连通度 G p q G_{pq} Gpq
        基于连通度的概念,可定义节点r的连通介数中心性。
    3. 基于特征向量的方法
      1. 特征向量中心性
        一个节点的重要性既取决于其邻居节点的数量(即该节点的度)也取决于每个邻居节点的重要性。
      2. PageRank中心性
        谷歌搜索弓|擎的核心算法,迭代算法。
        PageRank算法基于网页的链接结构给网页排序,它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其他页面的数量和质量,如果它被很多高质量页面指向,则这个页面的质量也高。15
      3. LeaderRank中心性
        对PageRank的一种修正。
        在现实中人们在内容丰富的热门J网页(出度大的节点).上浏览的时候选择使用地址栏跳转页面的概率要远小于浏览信息量少的枯燥网页(出度小的节点)
        参数c的选取往往需要实验获得, 并且在不同的应用背景下最优参数不具有普适性。
        在有向网络的随机游走过程中,通过添加一个背景节点以及该节点与网络中所有节点的双向边来代替PageRank算法中的跳转概率c,从而得到一一个无参数且形式上更加简单优美的算法。16
      4. Hits中心性
      • 权威值(authorities) +枢纽值(Hubs)17
        使用在二分网结构下,可以计算出一个节点的权威值
    4. 基于节点移除或收缩的方法
      节点的重要性往往体现在该节点被移除之后对网络的破坏性(或对特定功能的影响)18

    参考文献


    1. Bonacich P F . Factoring and Weighting Approaches to Status Scores and Clique Identification[J]. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1):113-120. ↩︎

    2. Linton, C, Freeman. Centrality in social networks conceptual clarification[J]. Social Networks, 1978. ↩︎

    3. lyer S, Killingback T, Sundaram B, et al. Attack robustness and centrality of
      complex networks. PLoS One, 2013, 8: e59613 ↩︎

    4. Lü L, Zhang Y C, Yeung C H, et al. Leaders in social networks, the delicious case[J]. PloS one, 2011, 6(6). ↩︎

    5. 任晓龙, 吕琳媛. 网络重要节点排序方法综述[J]. 科学通报, 2014(13):1175-1197. ↩︎

    6. Bonacich P F . Factoring and Weighting Approaches to Status Scores and Clique Identification[J]. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1):113-120. ↩︎

    7. Chen D, Lü L, Shang M S, et al. Identifying influential nodes in complex networks[J]. Physica a: Statistical mechanics and its applications, 2012, 391(4): 1777-1787. ↩︎

    8. Kitsak M, Gallos L K, Havlin S, et al. Identification of influential spreaders in complex networks[J]. Nature physics, 2010, 6(11): 888-893. ↩︎

    9. Hirsch J E.An index to quantify an individual’s scientific research output[J].PNAS, 2005,102(46):16569-16572. ↩︎

    10. Freeman L C. Centrality in social networks conceptual clarification[J]. Social networks, 1978, 1(3): 215-239. ↩︎

    11. Hage P, Harary F. Eccentricity and centrality in networks[J]. Social networks, 1995, 17(1): 57-63. ↩︎

    12. Freeman L C, Borgatti S P, White D R. Centrality in valued graphs: A measure of betweenness based on network flow[J]. Social networks, 1991, 13(2): 141-154. ↩︎

    13. Katz L. A new status index derived from sociometric analysis[J]. Psychometrika, 1953, 18(1): 39-43. ↩︎

    14. Estrada E, Hatano N. Communicability in complex networks[J]. Physical Review E, 2008, 77(3): 036111. ↩︎

    15. Brin S, Page L. The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine[J]. 1998. ↩︎

    16. Lü L, Zhang Y C, Yeung C H, et al. Leaders in social networks, the delicious case[J]. PloS one, 2011, 6(6). ↩︎

    17. Kleinberg J M. Authoritative sources in a hyperlinked environment[J]. Journal of the ACM (JACM), 1999, 46(5): 604-632. ↩︎

    18. Restrepo J G, Ott E, Hunt B R. Characterizing the dynamical importance of network nodes and links[J]. Physical review letters, 2006, 97(9): 094102. ↩︎

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  • Zigbee 网络层分配机制--计算个节点网络地址

    千次阅读 多人点赞 2020-12-21 23:34:19
    Zigbee网络中的每一个节点都有一个16bit网络短地址和一个64bitIEEE扩展地址。其中,16bit网络地址实在节点加入网络时由其父节点动态分配,这种地址仅仅用于路由机制和网络中的数据传输,类似于Internet中使用的IP...

    网络层地址分配机制介绍

    Zigbee网络中的每一个节点都有一个16bit网络短地址和一个64bitIEEE扩展地址。其中,16bit网络地址实在节点加入网络时由其父节点动态分配,这种地址仅仅用于路由机制和网络中的数据传输,类似于Internet中使用的IP地址:64bit地址类似于MAC地址,是每个节点的唯一标识。

    加入Zigbee网络的节点通过IEEE802.15.4MAC层提供的关联过程做成以可逻辑树,当网络中的节点允许一个新节点通过它加入网络时,他们之间就形成父子关系,每个进入网络的节点都会得到父节点为其分配的一个在此网络中的唯一的16bit网络地址,如下图:
    在这里插入图片描述
    节点的网络深度是指从节点到根节点协调器的最短跳数,标识节点在网络拓扑结构图中的层次位置。当协调器建立一个新的网络后,首先将自己的16bit网络地址初始化为0,网络深度初始化为0,在Zigbee网络中,16为短地址的分配机制如下。
    规定每个父节点最多可以连接C各子节点,这些子节点中最多可以由R个路由器节点,网络的最大深度为L,Cskip(d)是网络深度为d的父节点为其子节点分配的地址之间的偏移量,其值按照下式计算:

    在这里插入图片描述
    说明:
    (1)当一个路由器节点的Cskip(d)为0时,它就不具备为子节点分配地址的能力,也即表明不能够在使用别的节点通过他加入网络。
    (2)当Cskip(d)大于0时表明父节点可以接受其他节点为其子节点,并为子节点分配网络地址。父节点会为第一个与它关联的路由器分配比他大1的地址,之后与之关联的路由器节点的地址之间都相隔偏移量Cskip(d)。
    (3)每个父节点最多可以分配R个这样的地址。伪终端节点分配地址和为路由器节点分配地址不同,假设父节点的地址为Ap,则第N个与之关联的终端节点地址An按下式计算。
    在这里插入图片描述

    例题解析

    例题分析一:

    计算如下图所示个节点的网络地址。其中,1号为Zigbee协调器,与协调器相连的其他节点为路由器和终端:假设在当前的网络结构中,每个父节点最多可以连接4个子节点中最多可以有4个路由器节点,当前网络最大深度为3.

    在这里插入图片描述
    首先,计算偏移量。根据偏移量Cskip的计算公式,计算出不同网络深度的父节点为其子节点分配地址之间的偏移量:
    有题可知:
    C = 4
    L = 3
    R = 4

    其次网络深度d范围为:0~2
    然后我们要选用的计算Cskip(d)的公式为:
    在这里插入图片描述
    当网络深度为d=0时:
    Cskip(0) = (1+4-4-(4*4^(3-0-1)))/(1-4) = 21
    当网络深度为d=1时:
    Cskip(1) = (1+4-4-(4*4^(3-1-1)))/(1-4) = 5
    当网络深度为d=2时:
    Cskip(2) = (1+4-4-(4*4^(3-2-1)))/(1-4) = 1
    我们列一张表看一下:

    已知条件网络深度d偏移量Cskip(d)
    C = 4 | R = 4 | L = 3021
    15
    21

    计算完偏移量后,然后计算个结点的网络地址
    我们在来回顾以下规则:

    对于路由节点:父节点会为第一个与它关联的路由器分配比他大1的地址,之后与之关联的路由器节点的地址之间都相隔偏移量Cskip(d)。
    对于终端节点:通过下图公式
    在这里插入图片描述

    🆗现在我们还要确定谁是终端节点和接入同一个路由器的路由节点谁首先建立连接。后面这个不太好理解,大概意思就是如过两个路由节点为兄弟节点,要能确定谁先加入的。

    这个图中没有给出明确的说明:我们尚且认为,所有节点均为路由节点。根节点下的2、3、4、5号节点中2号首先加入,而且5号父节点下的子节点中9号节点首先加入网络。下面我们开始计算。
    深度为:0
    首先是根节点的地址为:addr(0) = 0
    深度为:1
    2号节点的地址:2号是首先与1号建立连接的,所以2号的地址为1号地址加1。addr(2) = addr(1)+1
    3号节点地址:addr(3) = addr(2) + Cskip(0) = 1+21 = 22
    4号节点地址:addr(4) = addr(3) + Cskip(0) = 22+21 = 43
    5号节点地址:addr(5) = addr(4) + Cskip(0) = 43+21 = 64
    深度为:2
    9号节点地址:addr(9) = addr(5) + 1 = 64+1 = 65,应为我们假设9好节点首先与5号节点建立连接。
    6号节点地址:addr(6) = addr(9) + Cskip(1) = 65+5 = 70
    7号节点地址:addr(7) = addr(3) + 1 = 22+1 = 23,三号节点只与7号节点建立连接,所以为7号分配的地址为,三号地址加1。
    8号节点地址:addr(8) = addr(4) + 1 = 43+1 = 44,情况与7号节点类似。

    下面列张表看一下:

    节点编号网络深度d偏移量Cskip(d)地址Addr
    10210
    2151
    31522
    41543
    515164
    62170
    72123
    82144
    92165

    这就是所有设备全是路由器节点的情况,在计算的时候注意,加的偏移量是上一个深度的偏移量,不是当前深度的偏移量。

    例题分析二

    举例2:Cm = 6,Lm = 3,Rm = 4

    深度地址数
    031
    17
    21
    30

    父节点地址分配机制:

    第1个子路由节点分配地址1,大于自己地址。然后偏移Cskip(d)个地址分配第2个路由,以此类推。

    终端节点分配公式:
    在这里插入图片描述
    地址分配示意图:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    今天这篇文章就到这里了,希望对你有帮助,goodbye!
    END!

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