認知網絡QoS動態(tài)自適應監(jiān)控機制研究.pdf

1、隨著計算機網絡的飛速發(fā)展，當前網絡表現(xiàn)出了業(yè)務類型眾多、網絡環(huán)境復雜且動態(tài)多變等特點，網絡端到端QoS難以得到有效保障。當前網絡通常在QoS劣化的情況下被動地、靜態(tài)地做出調整，對復雜網絡態(tài)勢的適應能力較差。認知網絡不同于傳統(tǒng)網絡，它具有態(tài)勢感知能力，能夠根據網絡態(tài)勢實時動態(tài)地調整網絡配置，從而保障網絡QoS。認知網絡為網絡QoS保障問題的解決提供了新的途徑，已成為下一代網絡的一個重要的研究熱點。本文在分析現(xiàn)行網絡QoS監(jiān)控機制的基礎上，

2、重點開展對認知網絡QoS動態(tài)自適應監(jiān)控機制的研究，主要工作如下:
　　(1)提出了一種基于雙閉環(huán)與態(tài)勢感知的認知網絡QoS動態(tài)自適應監(jiān)控模型——MCBDS，該模型注重網絡態(tài)勢的感知以及QoS控制方法的協(xié)調，能夠克服現(xiàn)行認知網絡 QoS自適應監(jiān)控模型態(tài)勢感知能力不足、控制代價過高等缺點。基于性能評價進程代數(shù)PEPA的建模分析表明MCBDS具有合理性與可行性。
　　(2)提出了一種基于知識感知、實時態(tài)勢評估和網絡態(tài)勢預測多方法融

3、合的認知網絡態(tài)勢感知方法，以全面感知認知網絡的態(tài)勢，為認知網QoS動態(tài)自適應控制提供充分依據。知識感知提供知識采集和預處理，是態(tài)勢感知的基礎；實時態(tài)勢評估包括基于HDS的業(yè)務QoS評估和基于QoE的用戶QoS評估，能夠描述網絡的當前態(tài)勢；網絡態(tài)勢預測基于加權徑向基核函數(shù)支持向量機算法——WRSVM，能夠判斷網絡態(tài)勢的發(fā)展，仿真表明，與傳統(tǒng)預測算法相比WRSVM能夠顯著提高認知網絡態(tài)勢預測的效率和準確率。
　　(3)提出了一種基于網