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【摘要】本文分析了认知网络理论体系中的环境感知、数据挖掘、智能决策与网络动态配置存在紧密的内在逻辑性。提出了基于OSI的认知网络分层行为模型,在传统分层网络的每一层引入反馈环,使各层具有认知功能。
【关键词】认知网络;行为模型;理论体系
1.基本概念
认知网络是指网络能够感知外部环境,通过对外部环境的理解与学习,实时调整通信网络内部配置,智能地适应外部环境的变化。专用认知网络是指通信网络能够感知专用环境,通过对专用环境的理解与学习,实时调整通信网络内部配置,智能地适应专用环境的变化。
2.认知网络理论体系
图1给出了认知网络的理论体系。该理论体系从人类的认知特性出发,以系统工程方法论、信息处理与人工智能为基础,围绕认知将环境感知、数据挖掘、智能决策与网络动态配置紧密有机地结合在一起。
在认知网络理论体系中,环境感知、数据挖掘、智能决策与网络动态配置存在紧密的内在逻辑性,其关系如图2所示。其中,环境感知包括对无线环境和网络环境的感知。几者间的关系可描述为:环境感知为数据挖掘提供基础;数据挖掘为智能决策提供依据;智能决策确定了网络重构的具体目标;网络重构的实施使得网络能够动态适应环境。
3.认知网络行为模型
传统的OSI网络结构模型是基于分层协议栈的思想设计的,这种分层模型只能通过接口协议在上下层之间进行相互通信。这种单纯的上下层交互模式已经不能适应认知网络对环境快速感知、智能决策等要求。由于认知网络的认知特性,需要在传统分层网络的每一层引入反馈环,使各层具有认知功能,能够从外界环境中获得必要的信息,并且各层需要全向的信息传递,从而实现信息横向、纵向的全交互。图3以OSI网络分层模型为例,将OODDA环引入模型的各层,并简要分析它们在各层的作用和关键技术。
在物理层引入认知过程的目的是对周围的物理环境进行感知。首先认知网络需要对物理环境进行观察和分析,然后认知网络通过对之前的物理环境信息的收集和整理进行定向。在决策阶段,认知网络需要对信道的进行确认,主要包括信道状态估计和信道容量预测等。之后,认知网络根据之前的决策对网络进行调整,选择合适的调制方式。
数据链路层认知过程的主要目的选择合适的调度策略。首先认知网络收集链路状态的信息,进而获得的信息做出决策,确定感知时间和感知频率,选择合适的感知方式和介质接入控制方式,决定竞争合作策略和调度机制策略等。
网络层的认知过程的主要目的是获知周围的网络拓扑,选择最佳的路由策略。首先在观察过程中,认知网络需要完成网络状态信息的收集和进行邻居发现的工作,从而获得周围网络拓扑的情况以便进行定向。在决策阶段,认知网络需要新路由的判据,确定路由策略及转发参数。最后,认知网络需要更新的路由策略重新设置路由,并对有效的路由进行再学习。
应用层认知过程的目的是更好了解用户和业务的需求,从而更好地提供服务。认知网络需要对用户和业务的需求进行感知,进而确定业务类型的归属,确定QoS等级,重新协调业务的类型,为業务提供安全可靠的服务。
4.结论
传统的分层协议栈无法灵活地适应无线移动环境的变化,信息逐层传递的交互模式在很多情况下也已经无法满足环境高度动态变化的要求。因此为了保证认知网络的可靠连接和应用的顺利完成,保证各层之间快速的信息交互,保证认知网络有效地进行调整和重配置,在认知网络中引入跨层机制是十分必要的。 [科]
【参考文献】
[1]R Thomas,D Friend,L Dasilva.Congnitive networks:adaptation and learning to achieve end-to-end performance objectives.IEEE Communications Magazine,2006, 44(12):51-57.
[2]A.M.Wyglinski.Cognitive Radio Communication and Networks.Communication Magazine,IEEE,2008:30-31.
[3]S.Schmid,M.Sifalakis and D.Hutchison.Towards Autonomic Networks.Proc.of 3rd Annual Conference on Autonomic Networking,Autonomic Communication Workshop,Paris,France,2006:6-7.
【关键词】认知网络;行为模型;理论体系
1.基本概念
认知网络是指网络能够感知外部环境,通过对外部环境的理解与学习,实时调整通信网络内部配置,智能地适应外部环境的变化。专用认知网络是指通信网络能够感知专用环境,通过对专用环境的理解与学习,实时调整通信网络内部配置,智能地适应专用环境的变化。
2.认知网络理论体系
图1给出了认知网络的理论体系。该理论体系从人类的认知特性出发,以系统工程方法论、信息处理与人工智能为基础,围绕认知将环境感知、数据挖掘、智能决策与网络动态配置紧密有机地结合在一起。
在认知网络理论体系中,环境感知、数据挖掘、智能决策与网络动态配置存在紧密的内在逻辑性,其关系如图2所示。其中,环境感知包括对无线环境和网络环境的感知。几者间的关系可描述为:环境感知为数据挖掘提供基础;数据挖掘为智能决策提供依据;智能决策确定了网络重构的具体目标;网络重构的实施使得网络能够动态适应环境。
3.认知网络行为模型
传统的OSI网络结构模型是基于分层协议栈的思想设计的,这种分层模型只能通过接口协议在上下层之间进行相互通信。这种单纯的上下层交互模式已经不能适应认知网络对环境快速感知、智能决策等要求。由于认知网络的认知特性,需要在传统分层网络的每一层引入反馈环,使各层具有认知功能,能够从外界环境中获得必要的信息,并且各层需要全向的信息传递,从而实现信息横向、纵向的全交互。图3以OSI网络分层模型为例,将OODDA环引入模型的各层,并简要分析它们在各层的作用和关键技术。
在物理层引入认知过程的目的是对周围的物理环境进行感知。首先认知网络需要对物理环境进行观察和分析,然后认知网络通过对之前的物理环境信息的收集和整理进行定向。在决策阶段,认知网络需要对信道的进行确认,主要包括信道状态估计和信道容量预测等。之后,认知网络根据之前的决策对网络进行调整,选择合适的调制方式。
数据链路层认知过程的主要目的选择合适的调度策略。首先认知网络收集链路状态的信息,进而获得的信息做出决策,确定感知时间和感知频率,选择合适的感知方式和介质接入控制方式,决定竞争合作策略和调度机制策略等。
网络层的认知过程的主要目的是获知周围的网络拓扑,选择最佳的路由策略。首先在观察过程中,认知网络需要完成网络状态信息的收集和进行邻居发现的工作,从而获得周围网络拓扑的情况以便进行定向。在决策阶段,认知网络需要新路由的判据,确定路由策略及转发参数。最后,认知网络需要更新的路由策略重新设置路由,并对有效的路由进行再学习。
应用层认知过程的目的是更好了解用户和业务的需求,从而更好地提供服务。认知网络需要对用户和业务的需求进行感知,进而确定业务类型的归属,确定QoS等级,重新协调业务的类型,为業务提供安全可靠的服务。
4.结论
传统的分层协议栈无法灵活地适应无线移动环境的变化,信息逐层传递的交互模式在很多情况下也已经无法满足环境高度动态变化的要求。因此为了保证认知网络的可靠连接和应用的顺利完成,保证各层之间快速的信息交互,保证认知网络有效地进行调整和重配置,在认知网络中引入跨层机制是十分必要的。 [科]
【参考文献】
[1]R Thomas,D Friend,L Dasilva.Congnitive networks:adaptation and learning to achieve end-to-end performance objectives.IEEE Communications Magazine,2006, 44(12):51-57.
[2]A.M.Wyglinski.Cognitive Radio Communication and Networks.Communication Magazine,IEEE,2008:30-31.
[3]S.Schmid,M.Sifalakis and D.Hutchison.Towards Autonomic Networks.Proc.of 3rd Annual Conference on Autonomic Networking,Autonomic Communication Workshop,Paris,France,2006:6-7.