一种基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法
【专利摘要】一种基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，总体上分为物理网络初始化、初始映射阶段和重映射阶段，具体过程包括：(1)基于启发式算法的逻辑子网络划分方法，构建子网络；(2)基于分治策略的节点候选资源池生成方法，划分节点资源；(3)基于分治策略的链路候选资源池生成方法，划分链路资源；(4)基于可恢复度的虚拟网络初始映射方法，降低虚拟网络故障概率；(5)基于相似函数的故障节点相似性度量，计算节点资源间相似度；(6)虚拟网络重映射的混合整数规划模型，优化虚拟网络重映射。本发明有效地解决了传统虚拟网络生存性较差的问题，为虚拟网络提供了一种稳定高效的生存性保障，具有重要的实际意义和很好的应用前景。
【专利说明】
-种基于分治策略的増强虚拟网络生存性的映射方法
技术领域
[0001] 本发明具体设及一种基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，属于网络 虚拟化虚拟网络映射技术领域。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术的快速发展W及对多样化移动服务的日益需求，未来无线网络 将会呈现部署密集性、业务多样性和网络异构性，不断涌现的新的技术和新的应用也对网 络提出了更高和更严格的要求，譬如微服务提供商、个人网络、资源定制服务等，然而目前 的网络架构无法承载运些新的网络特征，运将严重阻碍网络架构和技术创新，也将推迟新 兴网络鹏起的进程。
[0003] 网络虚拟化则被视为一种解决当前网络僵化问题和解禪未来网络架构最有潜力 的技术，它使得复杂的网络管控功能可W从硬件中分离出来，抽取到上层做统一协调管理 和多样化配置，从而降低网络管理成本，提升网络管控效率，实现对网络资源的抽象、统一 表征、资源共享和高效复用，也为异构无线网络的共存与融合提供了一种可行性方案。网络 虚拟化作为未来网络的一个核屯、范式已经获得越来越多的关注和深入的研究，比如X-Bone 项目和GENI项目。X-Bone通过封装技术构建一种虚拟网络，支持动态资源的发现、部署和监 控功能;GENI是由美国国家科学基金会(化tional Science Foundation,NSF)发起的一个 全球范围的网络虚拟化项目，它在原有网络虚拟化技术成果基础上，从时间和空间角度分 片资源来实现虚拟化，进而构建一个W开放性和大规模性为特征的网络测试平台，为探索 下一代互联网提供条件和基础。
[0004] 虚拟网络映射作为网络虚拟化的一个重要分支，负责将虚拟网络资源有效地映射 到物理网络资源上。但是目前的虚拟网络映射机制大多基于网络正常运行的假设下，而在 实际网络环境中，物理网络会遇到不同程度的自然灾害、人为攻击等恶劣场景，运使得网络 呈现更复杂的突发性和动态性。为了使虚拟网络具备更高的可靠性，则虚拟网络必须具有 更强大的生存性和健壮性机制，进而在物理网络发生故障时仍然保证虚拟网络的正常运 行，运也是本发明所要解决的关键问题。
【发明内容】
[0005] 技术问题:本发明目的是提供一种基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方 法，主要解决由物理网络的不稳定性所引起的虚拟网络生存性较差的问题，为虚拟网络的 正常运行提供一种生存性保障。
[0006] 技术方案:本发明提供了一种基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法， 该方法包括W下过程：（1)基于启发式算法的逻辑子网络划分方法，用于对物理网络进行逻 辑分区；（2)基于分治策略的节点候选资源池生成方法，用于将每个子网络的节点资源划分 为工作资源和备份资源，W便为故障节点提供候选节点；（3)基于分治策略的链路候选资源 池生成方法，用于将每个子网络的链路资源划分为工作资源和备份资源，W便为故障链路 和受影响链路提供候选链路；（4)基于可恢复度的虚拟网络初始映射方法，用于在初始映射 阶段将重要的虚拟资源优先映射到可恢复度高的物理资源上；（5)基于相似函数的故障节 点相似性度量，用于描述和计算故障节点和候选节点的相似度，W提高重映射成功率；（6) 虚拟网络重映射的混合整数规划模型，用于优化虚拟网络重映射，W提高重映射机制的效 率。
[0007] (1)基于启发式算法的逻辑子网络划分方法，对于给定的物理网络Gs和区数K，定 义估价函数f (i，n)=g(i，n)+h(i，n)(l y卽），其中，i表示第i个子网络，g(i，n)表示从初 始节点到当前节点η的实际代价即从初始节点到当前节点的实际步长(节点跳数），h(i，n) 表示从当前节点η到目的结点的最佳路径的估计代价即预生成网络巧中距离初始节点的最 大步长，用于提供捜索过程所需的启发式信息。根据估价函数从状态空间中选择最有可能 到达目的节点的路径，从而对物理网络进行逻辑分区。在一次启发式捜索过程中，一旦捜索 到的节点是已经被标记的节点则表示该节点一定处在子网络的边界上，因此此次启发式捜 索结束，需要重新开启一次捜索，直到在当前子网络中与初始节点相连的节点均被标记为 已访问状态，则当前子网络巧划分成功。
[000引（2)基于分治策略的节点候选资源池生成方法，针对所述过程（1)所生成的每个 子网络巧，按照其节点备份比例蝶，计算节点资源备份数目，将该子网络的节点资源划 分为工作资源和备份资源，进而构建该子网络的节点候选池，W便为故障节点提供候选节 点。为了尽可能解决节点备份资源不足和节点备份资源冗余的问题，该节点候选资源池生 成方法采用历史故障数据更新资源备份比例，使得候选资源池与当前网络状况更加 协调，进而解决上述问题。
[0009] (3)基于分治策略的链路候选资源池生成方法，针对所述过程（1)所生成的每个子 网络Gi，按照其链路备份比例if，计算链路资源备份数目*5!'，将该子网络的链路资源划分 为工作资源和备份资源，进而构建该子网络的链路候选池，W便为故障链路和受影响的链 路提供候选路径。
[0010] (4)基于可恢复度的虚拟网络初始映射方法，本方法首先计算物理网络对虚拟网 络的节点资源影响度}\,(巧，和链路资源影响度MgU)，其次求得物理节点资源的可恢 复度"、片:."、）=1-;'、（6>.)和物理链路资源的可恢复度衝(成&) = ：1-化(巧，馬):。由于 资源的可恢复度与资源的影响度成负相关，所W在初始映射阶段将重要的虚拟资源优先映 射到可恢复度高的物理资源上，便可W在初始映射时就为虚拟网络提供一定程度的生存 性。
[0011] (5)基于相似函数的故障节点相似性度量，在过程(2)和(3)的基础上，该过程首先 利用物理节点资源的属性，比如CPU处理能力Cl、存储能力mi、地理位置h等，构建节点属性 列向量乂/=(。，1111，11)\进而描述和计算故障节点资源和候选节点资源的相似度 57.心/(^；.\1^；)，筛选与故障节点具有最相似物理特征的候选节点资源，^提高重映射的成 功率。针对不同的网络环境和应用场景对网络性能的不同要求的问题，在具体重映射时，为 资源的不同属性赋予不同的权重f = acf，π/ f =曲If，]/ f = AlfW表现对不同特征的需求，增 加生存性映射的灵活性。
[0012] (6)虚拟网络重映射的混合整数规划模型，W受故障节点X影响的需要迁移的虚拟 节点集合FN (η，X)和W受故障节点X影响的需要迁移的虚拟链路集合FL (1，X)为基础，建立 资源能力约束方程、节点映射约束方程、流量守恒约束方程W及变量取值约束方程，分别 保证候选资源能力不小于总虚拟资源需求、待重映射的虚拟资源映射唯一性、网络流量守 恒W及整型变量取值合法，并在所述过程巧）的基础之上建立目标函数0F，用于优化虚拟网 络重映射，W提高重映射机制的效率。
[OOU]有益效果
[0014]本发明有效地解决了传统虚拟网络映射中虚拟网络生存性较差的问题，为虚拟网 络提供了一种稳定高效的生存性方法，具有重要的实际意义和很好的应用前景。
【附图说明】
[001引图1本发明实施例的整体系统流程图；
[0016] 图2本发明实施例的物理网络逻辑划分示意图；
[0017] 图3本发明实施例的节点资源相似性度量示意图。
【具体实施方式】
[0018] W下将结合附图和【具体实施方式】，对本发明所述的基于分治策略的增强虚拟网络 生存性的映射方法做详细描述。
[0019] 如图1所示，一种基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，主要包括如下 过程：
[0020] (1)基于启发式算法的逻辑子网络划分方法，用于对物理网络进行逻辑分区；
[0021] (2)基于分治策略的节点候选资源池生成方法，用于将每个子网络的节点资源划 分为工作资源和备份资源，W便为故障节点提供候选节点；
[0022] (3)基于分治策略的链路候选资源池生成方法，用于将每个子网络的链路资源划 分为工作资源和备份资源，W便为故障链路和受影响链路提供候选链路；
[0023] (4)基于可恢复度的虚拟网络初始映射方法，用于在初始映射阶段将重要的虚拟 资源优先映射到可恢复度高的物理资源上；
[0024] (5)基于相似函数的故障节点相似性度量，用于描述和计算故障节点和候选节点 的相似度，W提高重映射成功率；
[0025] (6)虚拟网络重映射的混合整数规划模型，用于优化虚拟网络重映射，W提高重 映射机制的效率。
[0026] 根据图1对本发明的系统操作流程进行描述：
[0027] 1.过程（1)基于启发式算法的逻辑子网络划分方法，对于给定的物理网络Gs和区 数K，定义估价函数f(i，n)=g(i，n)+h(i，n)(ly非），其中，i表示第i个子网络，g(i，n)表 示从初始节点到当前节点η的实际代价即从初始节点到当前节点的实际步长(节点跳数），h (i，n)表示从当前节点η到目的结点的最佳路径的估计代价即预生成网络中距离初始节 点的最大步长，用于提供捜索过程所需的启发式信息。根据估价函数从状态空间中选择最 有可能到达目的节点的路径，从而对物理网络进行逻辑分区。在一次启发式捜索过程中，一 旦捜索到的节点是已经被标记的节点则表示该节点一定处在子网络的边界上，因此此次启 发式捜索结束，需要重新开启一次捜索，直到在当前子网络中与初始节点相连的节点均被 标记为已访问状态，则当前子网络巧划分成功。现W生成第i个逻辑子网络为例，阐述构造 逻辑子网络的启发式算法。
[002引（1似初始节点m构造子网络G:和集合0PEN，G; ，0PEN^{m}，令CLOSE为空 集，将m标记为已访问。
[0029] (2)开启循环，若OPEN为空集，则算法W失败而结束。
[0030] (3)从OPEN中取出具有最小f (i，η)的节点η，并使OPEN^OPEN-{η}，CLOSED化0SE U {η} ο
[0031] (4)若η已被其他子网络标记，则此次捜索过程结束，同时重新启动一个启发式捜 索，从步骤①开始。
[0032] (5)展开η且令Μ为η的子节点且不为其父辈节点的节点集，则巧仁巧UM。
[0033] (6)对于每个节点mEM:
[0034] ①如果況《0戶励^，.且(60沿怨，.则OPEN^Im}，同时估h(i ,m)并计算f (i ,m) =g (i,m)+h(i,m)。
[0035] ②如果meOPEN或者meCLOSE，则将其回溯指针调整到给出最小g(i，m)值的路径。
[0036] ③如果m的回溯指针被调整且me化0SE，则重新OPEN^Im}。
[0037] (7)返回到循环状态。
[0038] 经过上述构造逻辑子网络的步骤，物理网络&=价',，&，聲，4)被划分为1(区，其中 化和Es分别代表物理网络的节点资源集合和链路资源集合，4"代表物理网络节点属性集合 即节点《,(々>1，eWs)的属性用名集合表示，代表物理网络链路属性集合即节点is和 Λ (作克e馬)之间的链路e(is，js)EEs的属性用聲集合表示。设巧，.若若。')为第i 子网络(各个变量的意义类同Gs)，显然G;是Gs的子图，约束条件如下：
[0039]
[0040] 具体示意参见图2,图中物理网络Gs被逻辑划分为G1-G4等4个子网络。（注:为了表 述方便，轉等同于Gi，下同）
[0041] 2.过程(2)基于分治策略的节点候选资源池生成方法，针对所述过程(1)所生成的每 个子网络巧，按照其节点备份比例if，计算节点资源备份数目=pwf|·巧]?将该子网络 的节点资源划分为工作资源和备份资源。定义巧(巧《)=<^巴户巧《)+粒'舶勘麵）（細6沪） 表示网络G中节点η的资源度，其中Ci、C2分别为大于零的平衡因子，CPU(n)和MEM(n)分别表 示物理节点η的CPU能力和存储能力，该函数表征了节点η在网络G中拥有的资源能力大小。 设~f'，巧）是由第i个子网络中节点按照D(Gi，n)降序排列的前个元素构成的节点 集合，则第i个子网络的节点备份集合为
，从而构建该子网 络的节点候选池，W便为故障节点提供候选节点。具体示意参见图2,图中4个子网络均被分 配了候选资源池。
[0042] 为了尽可能解决节点备份资源不足和节点备份资源冗余的问题，该节点候选资源 池生成方法采用历史故障数据更新资源备份比例，使得候选资源池与当前网络状况更加协 调。具体实现方案:定义
表示在T段时间内第i个子网络辞中发生故 障节点的总容量，其中nfaii表示故障节点。由于网络节点故障是随机发生的，因而Μ完r是一 个随机变量，那么在下一个VN映射之前，首先对随机变量计算统计平均
，并 按照公式
I更新子网络G;的节点备份比例:，εΝ表示节 点限定因子，用于保证发生大型网络故障时新的节点备份比例不会大于1，〇￡心(>('）表示 子网络巧的旧节点备份比例。
[0043] 3.过程(3)基于分治策略的链路候选资源池生成方法，针对所述过程（1)所生成的 每个子网络G，按照其链路备份比例呼，计算链路资源备份数目
.将该 子网络的链路资源划分为工作资源和备份资源。同过程(2)建模，构建第i子网络巧的链路 备份集合为
从而生成该子网络的链路候选池，W便为故障链 路和受影响的链路提供候选路径。
[0044] 4.过程(4)基于可恢复度的虚拟网络初始映射方法，本方法首先计算物理网络对 虚拟网络的节点资源影响度?巧，:?)和链路资源影响度;(、G: A ；):，具体计算如下：
[0045] 节点资源影响度
[0046] 其中，S表示已映射在子网络巧中的虚拟资源总数；在物理节点ns为割点的情况 下，P表示在其发生故障时导致当前子网络被分割成的簇数，Sj表示第j簇网络中的虚拟资 源总数;在物理节点ns为非割点情况下，Mig(ns)表示在其发生故障时需要迁移的虚拟资源 总数，MigW(ns)表示在其发生故障时需要迁移的虚拟节点资源总数，MigE(ns)表示在其发生 故障时需要迁移的虚拟链路资源总数。
[0047] 链路资源影响度
[004引其中，S表示已映射在子网络K中的虚拟资源总数；在物理链路es为割边的情况 下，若其发生故障将导致当前子网络被分割成的两簇;在物理链路es为非割边的情况下， Mig(es)表示物理链路es发生故障时需要迁移的虚拟资源总数，MigE(es)表示物理链路es发 生故障时需要迁移的虚拟链路资源数目。则物理节点资源的可恢复度和物理链路资源的可 恢复度分别为0、'(巧.",）=^746>:)和64《^) = 1-)^(6>,)。由于资源的可恢复度与 资源的影响度成负相关，所W在初始映射阶段将重要的虚拟资源优先映射到可恢复度高的 物理资源上，便可W在初始映射阶段就为虚拟网络提供一定程度的生存性。
[0049] 5.过程(5)基于相似函数的故障节点相似性度量，在过程(2)和(3)的基础上，该过 程首先利用物理节点资源的属性:CPU处理能力Cl、存储能力mi、地理位置h等，构建节点属 性列向量￥/=(。1，化，11八对于备份资源池的任意节点11^构成的列向量^^二仁,，"?,，/,y， 则其与故障节点nf构成的列向量之间的相似度，F/；)定义为(为 了保证相似度非负，对相似函数取绝对值）
痒中，
[0化4]通过5'^^(;^^,.\{//'；)筛选与故障节点具有最相似物理特征的候选节点^提高重映 射的成功率。具体示意参见图3,图中A、B、C、D均为候选节点，若此时nl节点发生了故障，贝U 候选节点A、B便成为nl的候选节点，且SIM(nl ,A)〉SIM(nl ,Β)。由前述分析可知，应该将A作 为nl的实际替代节点，因为与nl相比，B与n2的相似度更高，因此将B作为n2的替代节点会更 合理(在n2发生故障的前提下）。同理，如果n3发生故障，应该将D作为它的替代节点而非C节 点。针对不同的网络环境和应用场景对网络性能的不同要求的问题，在具体重映射时，为资 源的不同属性赋予不同的权重c/f = αcf，π/f = 曲lf，l/f = λl拟表现对不同特征的需求，增加 生存性映射的灵活性，其中α，β > 1，表示需要更高的CPU处理能力和存储能力，λ-般等于1， 表示地理位置与故障节点的地理位置越近越好。
[0055] 6.过程(6)虚拟网络重映射的混合整数规划模型，W受故障节点X影响的需要迁移 的虚拟节点集合FN(n，x)和W受故障节点X影响的需要迁移的虚拟链路集合FL(l，x)为基 础，建立资源能力约束方程、节点映射约束方程、流量守恒约束方程w及变量取值约束方 程D
[0056]①资源能力约束
[0059] 其中，表示第k子网络中虚拟节点m(nieFN(n，x))是否重映射到物理节点ny，若 是，则否则
表示重映射受故障节点X影响的所有链路在物 理链路C.上占有的总流量，记表示第k子网络中重映射虚拟链路(<^6化(/，.叫;在物理 链路C上占有的流量；巧(句表示节点候选池中节点ny的剩余资源能力；S的(C)表示链 路候选池中链路C的剩余带宽。
[0060] ②节点映射约束
[0061 ] %《1 ν?
[0062] 其中
表示VNi在重映射阶段的节点映射结果。
[0063] ③流量守恒约束
[0067] A(x)表示与物理节点X相邻的节点构成的集合。第一式既表示了与故障节点相邻 的链路不参与重映射也表示了流量守恒;第二式表示若瑪作为承载虚拟链路/,!的物理链 路的终点则9=1，此时该节点的流入流量等于皂的需求带宽，否则口 =0,此时该节点的流入 流量等于流出流量W保持流量守恒;第Ξ式表示若虚拟节点m重映射到物理节点ny，则将ny 作为承载虚拟链路的物理链路的起点，此时节点ny的流出流量等于^；的需求带宽，否则节 点ny的流出流量等于流入流量W保持流量守恒。
[006引④变量取值约束
[0072]资源能力约束方程、节点映射约束方程、流量守恒约束方程W及变量取值约束方 程分别保证候选资源能力不小于总虚拟资源需求、待重映射的虚拟资源映射唯一性、网络 流量守恒W及整型变量取值合法。
[0073]在上述分析和所述过程巧)的基础之上建立目标函I
用于优化虚拟网络重映射。其中，第一项中的相似函数既保证了故障资源与候选资源拥有 最大的物理特征也最优化了剩余候选资源池的连通性，第二项则表示最小化虚拟链路重映 射占用的网络流量;σ，τ分别为平衡第一项和第二项的权重因子。
【主权项】
1. 一种基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，其特征在于:基于启发式算 法划分逻辑子网络、基于分治策略构建候选资源池、基于可恢复度完善虚拟网络初始映射 以及基于相似函数重映射虚拟网络，具体过程包括： (1) 基于启发式算法的逻辑子网络划分方法，用于对物理网络进行逻辑分区； (2) 基于分治策略的节点候选资源池生成方法，用于将每个子网络的节点资源划分为 工作资源和备份资源，以便为故障节点提供候选节点； (3) 基于分治策略的链路候选资源池生成方法，用于将每个子网络的链路资源划分为 工作资源和备份资源，以便为故障链路和受影响链路提供候选链路； (4) 基于可恢复度的虚拟网络初始映射方法，用于在初始映射阶段将重要的虚拟资源 优先映射到可恢复度高的物理资源上； (5) 基于相似函数的故障节点相似性度量，用于描述和计算故障节点和候选节点的相 似度，以提高重映射成功率； (6) 虚拟网络重映射的混合整数规划模型，用于优化虚拟网络重映射，以提高重映射机 制的效率。2. 根据权利要求书1所述的基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，其特征 在于:所述过程（1)基于启发式算法的逻辑子网络划分方法，对于给定的物理网络G s和区数 〖，定义估价函数;^(：[，11)=8(;[，11)+11(;[，11)(1<;[<1〇，其中，;[表示第;[个子网络，8(;[，11)表示 从初始节点到当前节点η的实际代价即从初始节点到当前节点的实际步长即节点跳数，h (i，n)表示从当前节点η到目的结点的最佳路径的估计代价即预生成网络切中距离初始节 点的最大步长，用于提供搜索过程所需的启发式信息;根据估价函数从状态空间中选择最 有可能到达目的节点的路径，从而对物理网络进行逻辑分区;在一次启发式搜索过程中，一 旦搜索到的节点是已经被标记的节点则表示该节点一定处在子网络的边界上，因此此次启 发式搜索结束，需要重新开启一次搜索，直到在当前子网络中与初始节点相连的节点均被 标记为已访问状态，则当前子网络C?丨划分成功。3. 根据权利要求书1所述的基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，其特征 在于:所述过程(2)基于分治策略的节点候选资源池生成方法，针对所述过程（1)所生成的 每个子网络€，按照其节点备份比例Pf，计算节点资源备份数目，将该子网络的节点资 源划分为工作资源和备份资源，进而构建该子网络的节点候选池，以便为故障节点提供候 选节点，同时采用历史故障数据更新资源备份比例，解决节点备份资源不足和节点备 份资源冗余问题。4. 根据权利要求书1所述的基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，其特征 在于:所述过程(3)基于分治策略的链路候选资源池生成方法，针对所述过程（1)所生成的 每个子网络g，按照其链路备份比例if%计算链路资源备份数目，将该子网络的链路资 源划分为工作资源和备份资源，进而构建该子网络的链路候选池，以便为故障链路和受影 响的链路提供候选路径。5. 根据权利要求书1所述的基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，其特征 在于:所述过程(4)基于可恢复度的虚拟网络初始映射方法，首先计算物理网络对虚拟网络 的节点资源影响度}V〇^，n4；)和链路资源影响度其次求得物理节点资源的可恢 复度^4(7丨及；)=1-7^(^及；)和物理链路资源的可恢复度馬(〇：^ = 1-)，￡(6弋\在初始 映射阶段将重要的虚拟资源优先映射到可恢复度高的物理资源上。6. 根据权利要求书1所述的基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，其特征 在于:所述过程(5)基于相似函数的故障节点相似性度量，在所述过程(2)和(3)的基础上， 该过程首先利用物理节点资源的属性，构建节点属性列向量彳=((^nujy，进而描述和 计算故障节点资源和候选节点资源的相似度57Μ ，|// ；)，筛选与故障节点资源具有最相 似物理特征的候选节点资源，以提高重映射的成功率;针对不同的网络环境和应用场景对 网络性能的不同要求的问题，在具体重映射时，为资源的不同属性赋予不同的权重(3、= α Cf ,π/ f = ftnf，]/ f = Alf以表现对不同特征的需求，增加生存性映射的灵活性。7. 根据权利要求书1所述的基于分治策略的增强虚拟网络生存性的映射方法，其特征 在于:所述过程(6)虚拟网络重映射的混合整数规划模型，以受故障节点X影响的需要迀移 的虚拟节点集合FN (η，X)和以受故障节点X影响的需要迀移的虚拟链路集合FL (1，X)为基 础，建立资源能力约束方程、节点映射约束方程、流量守恒约束方程以及变量取值约束方 程，分别保证候选资源能力不小于总虚拟资源需求、待重映射的虚拟资源的映射唯一性、网 络流量守恒以及整型变量取值合法，并在所述过程(5)的基础之上建立目标函数0F，用于优 化虚拟网络重映射，以提高重映射机制的效率。
【文档编号】H04L12/46GK105871606SQ201610188764
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年3月29日
【发明人】赵夙, 王艳军, 朱晓荣, 黄正超, 王振
【申请人】南京邮电大学