面向認知網(wǎng)絡的自適應QoS感知與配置方法.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展和應用范圍的不斷擴大，網(wǎng)絡系統(tǒng)越來越復雜，一些新興通信應用不斷涌現(xiàn)，致使網(wǎng)絡性能及端到端系統(tǒng)性能得不到保障。受限于傳統(tǒng)網(wǎng)絡層次化結構的限制，當前網(wǎng)絡元素不能感知其它網(wǎng)絡元素的各種行為及環(huán)境狀態(tài)，更多地依靠人工干預，對復雜環(huán)境的適應能力明顯不足，難以滿足人們所希望得到的網(wǎng)絡服務質量(Quality of Service，QoS)。認知網(wǎng)絡(Cognitive Networks，CN)正是在此需求背景下而產(chǎn)生，并成為網(wǎng)

2、絡工作者面臨的一個重要課題。所謂認知網(wǎng)絡就是網(wǎng)絡系統(tǒng)具有感知環(huán)境變化和網(wǎng)絡狀態(tài)的能力，根據(jù)整體目標及端到端目標，通過適當?shù)膶W習機制，利用感知的環(huán)境信息和網(wǎng)絡狀態(tài)信息，實時動態(tài)地調整網(wǎng)絡配置，智能地適應環(huán)境變化并能指導未來的自主決策。目前，認知網(wǎng)絡作為下一代網(wǎng)絡(NextGeneration Network，NGN)的核心內(nèi)容和發(fā)展趨勢，其研究正處于起步階段，而認知網(wǎng)絡應用環(huán)境的復雜程度遠超過開發(fā)者在系統(tǒng)設計初期所預想的程度，幾乎所有國家

3、在部署下一代網(wǎng)絡實施要求時，都提出了要解決認知網(wǎng)絡端到端QoS問題。如何建立保障通信的框架結構并提供高效的網(wǎng)絡QoS以保證認知網(wǎng)絡端到端性能成為認知網(wǎng)絡的核心內(nèi)容和研究熱點。
　　 本文首先從系統(tǒng)框架這一宏觀角度出發(fā)，結合認知理念，提出面向認知網(wǎng)絡的自適應QoS框架，為后續(xù)工作的開展打下基礎；然后從邊界網(wǎng)絡和主干網(wǎng)絡兩個角度分別對認知網(wǎng)絡QoS數(shù)據(jù)的收集和分析進行研究，為下一步的QoS動態(tài)自配置提供數(shù)據(jù)支持；最后使用效用函數(shù)對Q

4、oS進行表示和區(qū)分，對QoS動態(tài)自配置進行研究。本文從體系架構到數(shù)據(jù)處理分析再到系統(tǒng)配置，構建一條保障端到端QoS的途徑，以滿足用戶對認知網(wǎng)絡QoS的需求。主要研究內(nèi)容組織如下：
　　 首先，本文提出了具有跨層感知能力的認知網(wǎng)絡自適應QoS框架?？紤]到下一代網(wǎng)絡的業(yè)務需求，結合認知網(wǎng)絡QoS設計理念，突破傳統(tǒng)網(wǎng)絡層次結構，提出一種自適應的QoS框架結構，該結構自下而上分為“系統(tǒng)層一服務層一用戶層”三個邏輯層次。通過在每個層次上部

5、署QoS管理單元來實現(xiàn)網(wǎng)絡元素的互操作，建立層間QoS管理單元獨立通道來實現(xiàn)系統(tǒng)的跨層感知，以實現(xiàn)一體化的QoS控制。形式化分析結果表明，本文設計的認知網(wǎng)絡QoS框架能夠體現(xiàn)認知網(wǎng)絡跨層感知、自我管理和動態(tài)感知等方面設計需求。
　　 其次，針對端到端的QoS保障要求，本文從邊界網(wǎng)絡和主干網(wǎng)絡兩個方面對網(wǎng)絡QoS數(shù)據(jù)進行采集和分析。針對邊界網(wǎng)絡的QoS感知問題，提出了“兩階段”的數(shù)據(jù)處理方法即基于DS證據(jù)理論的QoS數(shù)據(jù)處理(Da

6、taPreprocess，DPP)和動態(tài)權重提升(Dynamic AdaBoost，D-AdaBoost)相結合的QoS數(shù)據(jù)預處理方法，將感知到的邊界網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行融合預處理，DPP無法處理的數(shù)據(jù)將由D-AdaBoost提升方法對“難分”數(shù)據(jù)進行二次分類，達到根據(jù)多層數(shù)據(jù)實時感知網(wǎng)絡QoS狀態(tài)的目的。實驗結果表明，“兩階段”的數(shù)據(jù)處理方法不僅能保證分類的精確度，去除不確定性噪聲數(shù)據(jù)帶來的不利影響，有效的避免DPP中的證據(jù)沖突，而且能提高Q

7、oS數(shù)據(jù)分類能力。針對主干網(wǎng)絡的QoS感知問題，提出了基于中值樹的IP流聚合方法。通過對主干網(wǎng)絡上的IP數(shù)據(jù)流特點進行分析，從“聚”和“合”兩個角度對主干網(wǎng)絡IP流進行分析，并綜合考慮主干網(wǎng)絡IP流的統(tǒng)計特征，給出了IP流特征動態(tài)合并的方法。仿真實驗結果表明，此方法不僅能在離線情況下高時效地處理大規(guī)模樣本，而且在在線時也能通過統(tǒng)計特征的動態(tài)合并準確實時地反映主干網(wǎng)絡IP流的特點，為主干網(wǎng)絡實時QoS保證提供參考。
　　 最后，本

8、文提出了基于效用函數(shù)的QoS動態(tài)自配置方法。充分考慮了下一代網(wǎng)絡的認知特性和認知網(wǎng)絡的自我管理能力，提出一種面向認知網(wǎng)絡的用戶QoS動態(tài)自配置方法，使用效用函數(shù)對用戶QoS優(yōu)先級進行表示和區(qū)分，并采用中斷策略對用戶QoS優(yōu)先級進行動態(tài)修正，解決網(wǎng)絡阻塞狀態(tài)下對用戶QoS支持不足的問題，使網(wǎng)絡用戶群體在當前的網(wǎng)絡條件下獲得最優(yōu)的QoS。仿真實驗結果表明，該方法可以在一定程度上減輕瓶頸鏈路的擁塞狀態(tài)，降低數(shù)據(jù)包的丟失率，在發(fā)生鏈路堵塞的情況