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广域信息管理(System Wide Information Management，SWIM)是国际民航组织(International Civil Aviation Organization，ICAO)推荐“航空云”的基础设施，作为美国下一代航空运输系统(Next Generation Transportation System，NextGen)和单一欧洲天空空中计划(Single European Sky ATM Research，SESAR)的信息共享机制，能够实现航空交通运输系统的协同决策(Collaborative Decision-Making，CDM)，保障其安全、高效地运行。由于SWIM共享信息包含空中交通管理(Air Traffic Management，ATM)的各种业务数据，涉及航空交通运输的各个层面，面临许多安全威胁，所以在SWIM遭到攻击破坏后，如何保证航空交通运输关键服务持续、有效地运行，已成为亟待解决的问题。因此，研究SWIM系统的可生存性关键技术，保障SWIM业务连续性成为建设“四强空管”的一项重点任务。
本文在分析当前大型网络可生存性研究基础上，结合SWIM的业务流程和服务特点，对SWIM信息管理和服务应用层面的可生存性评估方法、负载均衡方法、任务调度方法和SWIM基础设施层面的可生存性路由缓存策略进行研究，主要研究工作和创新点如下：
(1)提出了SWIM系统可生存性PDRRDR模型及基于BP神经网络评估方法。针对SWIM系统应用中的可生存性问题，综合考虑了拓扑可靠性、业务分布和容错性能，提出了PDRRDR可生存性模型。通过建立可生存性评估指标体系，运用模糊综合分析法创建样本，并采用BP神经网络建立与之相对应的三层可生存性评估模型，对SWIM的可生存性进行评估验证，为复杂的SWIM系统可生存性评估提供了一种简单、实用和高效的量化模型。
(2)提出了基于动态反馈的SWIM系统可生存性负载均衡方法。针对SWIM中服务节点资源的异构性会导致节点间负载不均衡问题，通过对加权最小连接算法进行改进，提出了基于动态反馈的负载均衡方法。综合SWIM中服务节点的CPU、内存等硬件性能指标，根据获取服务器的实时负载情况，对其权值进行动态调整，可以使SWIM始终保持在一个负载较均衡的状态，并减少了系统的平均响应时间，提高了系统的任务处理能力。
(3)提出了基于蚁群优化算法的SWIM系统可生存性任务调度方法。从系统信息的利用率和资源的共享率角度出发，以系统提供服务的连续性为立足点，着重解决任务调度的可生存性问题。在经典蚁群算法的基础上，根据SWIM中服务节点的硬件性能质量指标和负载标准差进行信息素更新，提出了基于蚁群优化算法的SWIM系统可生存性任务调度方法(STSM-ACOA)，减少了任务执行时间，提高了系统资源的利用率，保障了系统任务调度的可生存性。
(4)提出了基于ICN的SWIM共享数据可生存性的路由缓存策略。针对现有SWIM基础设施层中节点失效带来的潜在网络安全性问题，提出了基于ICN的SWIM共享数据可生存性的路由缓存策略。该策略利用信息中心网络构建内容流行度和节点重要度的双层网络结构，选择网络中重要缓存节点为特殊备份缓存节点，并在该节点上缓存流行度高的内容，以减少因出现网络节点失效对系统路由缓存性能造成的不利影响，确保SWIM共享数据路由缓存的可生存性。
SWIM系统的可生存性对于面对发生网络攻击和出现系统故障情况下，保障航空交通运输业务的连续性至关重要。本文从SWIM整体的安全性及内部各逻辑层功能的可靠性分别进行考虑，提出的研究方法和策略可以保证SWIM在遭到攻击后仍具有持续提供关键服务的能力，对促进航空交通运输安全、高效运行具有重要的应用价值。
本文在分析当前大型网络可生存性研究基础上，结合SWIM的业务流程和服务特点，对SWIM信息管理和服务应用层面的可生存性评估方法、负载均衡方法、任务调度方法和SWIM基础设施层面的可生存性路由缓存策略进行研究，主要研究工作和创新点如下：
(1)提出了SWIM系统可生存性PDRRDR模型及基于BP神经网络评估方法。针对SWIM系统应用中的可生存性问题，综合考虑了拓扑可靠性、业务分布和容错性能，提出了PDRRDR可生存性模型。通过建立可生存性评估指标体系，运用模糊综合分析法创建样本，并采用BP神经网络建立与之相对应的三层可生存性评估模型，对SWIM的可生存性进行评估验证，为复杂的SWIM系统可生存性评估提供了一种简单、实用和高效的量化模型。
(2)提出了基于动态反馈的SWIM系统可生存性负载均衡方法。针对SWIM中服务节点资源的异构性会导致节点间负载不均衡问题，通过对加权最小连接算法进行改进，提出了基于动态反馈的负载均衡方法。综合SWIM中服务节点的CPU、内存等硬件性能指标，根据获取服务器的实时负载情况，对其权值进行动态调整，可以使SWIM始终保持在一个负载较均衡的状态，并减少了系统的平均响应时间，提高了系统的任务处理能力。
(3)提出了基于蚁群优化算法的SWIM系统可生存性任务调度方法。从系统信息的利用率和资源的共享率角度出发，以系统提供服务的连续性为立足点，着重解决任务调度的可生存性问题。在经典蚁群算法的基础上，根据SWIM中服务节点的硬件性能质量指标和负载标准差进行信息素更新，提出了基于蚁群优化算法的SWIM系统可生存性任务调度方法(STSM-ACOA)，减少了任务执行时间，提高了系统资源的利用率，保障了系统任务调度的可生存性。
(4)提出了基于ICN的SWIM共享数据可生存性的路由缓存策略。针对现有SWIM基础设施层中节点失效带来的潜在网络安全性问题，提出了基于ICN的SWIM共享数据可生存性的路由缓存策略。该策略利用信息中心网络构建内容流行度和节点重要度的双层网络结构，选择网络中重要缓存节点为特殊备份缓存节点，并在该节点上缓存流行度高的内容，以减少因出现网络节点失效对系统路由缓存性能造成的不利影响，确保SWIM共享数据路由缓存的可生存性。
SWIM系统的可生存性对于面对发生网络攻击和出现系统故障情况下，保障航空交通运输业务的连续性至关重要。本文从SWIM整体的安全性及内部各逻辑层功能的可靠性分别进行考虑，提出的研究方法和策略可以保证SWIM在遭到攻击后仍具有持续提供关键服务的能力，对促进航空交通运输安全、高效运行具有重要的应用价值。