（通信与信息系统专业论文）认知网络的接入选择与拥塞控制研究.pdf

南京邮电人学博上研究生学位论文摘要 摘要 自从2 0 0 5 年的i e e ed y s p a n 学术会议上第一个认知网络概念提出以来，人们以极 高的热情展开了对认知网络的研究。然而目前对认知网络探索仍处于起步阶段，认知网 络体系的初步框架尚在研究探讨之中。本文尝试对认知网络的无线接入选择和拥塞控制 技术进行研究。 在认知网络框架构想之下，本文首先研究了无线接入选择问题。提出了基于模糊逻 辑的认知信息处理架构，存跨层感知和网络感知两者上都能够实现认知过程，也可以利 用各种网络设备上存储的认知信息来实现全网网络的认知功能。此外，提出了一个基于 模糊逻辑决策的网络接入选择机制，这种机制允许每个用户选择能够满足q o s 需求的 最佳接入点。 论文对认知网络拥塞控制中的相关技术进行了探讨，指出了认知网络拥塞控制研究 中的主要问题，为研究的开展指明了方向。对认知网络拥塞控制传输协议进行了建模和 分析，阐述了一种基于时延的端到端拥塞控制算法，称为c n f a s tt c p 。其特点是通过 指数加权的a r m a 模型来设计平滑r 1 r t 函数，达到平滑估计往返时延的目的，以消除 吞吐量和排队队列在往返时延波动时产生的动荡。最后，借助控制理论中稳定裕度的概 念研究了网络参数对于系统稳定性的影响。采用明确的拥塞控制算法性能评价指标进行 分析，对所提出的算法进行了包括公平和稳定特性在内的多角度理论分析，系统地分析 了c n f a s tt c p 的综合性能。 关键词：认知网络，接入选择，模糊决策，模糊逻辑，周围网络，拥塞控制，拉 普拉斯变换，稳定性 南京邮电大学博十研究牛学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t s i n c et h e c o n c e p to fc o g n i t i v en e t w o r k sw a sf i r s tp r o p o s e da ti e e ei n t e r n a t i o n a l s y m p o s i u mo nd y s p a n2 0 0 5 ，t h e r eh a sb e e nl a u n c h e dw i t hg r e a te n t h u s i a s mf o rr e s e a r c h o nt h ec o g n i t i v en e t w o r k h o w e v e r ，t h ec u r r e n te x p l o r a t i o no ft h ec o g n i t i v en e t w o r ki ss t i l li n i t si n f a n c yp h a s e ，t h ep r e l i m i n a r yf r a m e w o r ko fc o g n i t i v en e t w o r ks y s t e ma r es t i l lu n d e r e x p l o r e d i nt h i sp a p e r ，w ep r o p o s eac o g n i t i v en e t w o r ka p p r o a c ht os o l v et h ep r o b l e mo ft h e w i r e l e s sn e t w o r ka c c e s sa n dc o n g e s t i o nc o n t r 0 1 u n d e rt h ec o n c e p to fc o g n i t i v en e t w o r kf r a m e w o r k ，t h i sp a p e rs t u d i e st h ep r o b l e mo f w i r e l e s sa c c e s s ai n f o r m a t i o np r o c e s s i n gf r a m e w o r kw a sp r o p o s e db a s e do nf u z z yl o g i c w h i c he n a b l e st h ei m p l e m e n t a t i o no fac o g n i t i o np r o c e s sw h i c hi sb o t hc r o s s l a y e ra n d n e t w o r k - a w a r e ；f u r t h e r m o r e ，w ed e v e l o p e dt h ec o g n i t i v ef u n c t i o nb yr e a l i z i n gam o r e c o m p l e t ea n dr e l i a b l ec h a r a c t e r i z a t i o no ft h ep e r f o r m a n c eo ft h ew h o l en e t w o r kw i t ht h e c o g n i t i v ei n f o r m a t i o nf r o md i f f e r e n td e v i c e s s u b s e q u e n t l y ，w ed e f i n e dan e t w o r ka c c e s s s c h e m eb a s e do nf u z z yd e c i s i o nm a k i n gw h i c ha l l o w se a c hu s e rt oc h o o s et h ea c c e s sp o i n t t h a tb e s ts a t i s f i e si t sq o s r e q u i r e m e n t s c o g n i t i v en e t w o r kc o n g e s t i o nc o n t r o lt e c h n o l o g i e sw e r ed i s c u s s e da n dm a i nr e l a t e d p r o b l e m sw e r ep o i n t e do u t t h ef u r t h e rr e s e a r c ht r e n do fc o g n i t i v en e t w o r kc o n g e s t i o n c o n t r o lw a sp r e s e n t e d w i t he x p o n e n t i a lw e i g h t e db ya r m am o d e l st od e s i g nas m o o t h f u n c t i o no fr t t ，ac o n g e s t i o nc o n t r o la l g o r i t h mc a l l e dc n f a s tt c pi se l a b o r a t e di n d e t a i l i ti m p r o v e st h es m o o t he s t i m a t i o no fr o u n d - t r i pd e l a ya n de l i m i n a t e st h ef l u c t u a t i o n so ft h e q u e u et h r o u g h p u ta n dq u e u i n gd e l a y w es t u d i e dt h es t a b i l i t ym a r g i no ft h en e t w o r k p a r a m e t e r so ns y s t e ms t a b i l i t y t h r o u g hq u a n t i t a t i v ea n a l y s i sa n dp e r f o r m a n c ee v a l u a t i o n m e t h o d so nt h ec o n g e s t i o nc o n t r o la l g o r i t h m s ，i n c l u d i n gf a i r n e s s ，s t a b i l i t ya n dc o n v e r g e n c e ， t h e c o m p r e h e n s i v ep e r f o r m a n c e o ft h e h i g h - p e r f o r m a n c e t r a n s m i s s i o n s y s t e mi s s y s t e m a t i c a l l ya n a l y z e d k e yw o r d s ：c o g n i t i v en e t w o r k ，a c c e s ss e l e c t i o n ，f u z z yd e c i s i o nm a k i n g ，f u z z yl o g i c ，a m b i e n t n e t w o r k s ，c o n g e s t i o nc o n t r o l ，l a p l a c et r a n s f o r m ，s t a b i l i t y i l 南京邮电大学博十研究牛学位论文 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题背景及研究意义 与人类历史上的绝大多数重大技术发明和工程不同，作为人类2 0 世纪最伟大技术 发明之一的互联网，人们多年来仅仅对其局部问题进行了有限的数学描述，却无法从整 体上进行全面、准确的数学描述。长期以来，互联网基础研究的薄弱，给人们了解通信 网络的基本机理，解决它的技术难题带来了极大的困难。例如：传统的通信网络理论在 处理互联网流量的高度突发性和自相似特性、大规模网络系统的复杂性和可控性、网络 可信性等问题时已显得无能为力【。面对互联网存在的重大技术挑战，单靠一般的技术 发明和工程实践，很难找到理想的解决方案。因此，基础理论在新一代互联网研究中具 有重要的指导作用。 当前的数字网络技术限制了网络的自适应能力，不能根据网络环境的变化和交互来 自适应改变，经常导致网络性能不能处于最佳状态。受状态、范围和反应机制的限制， 网元( 包括节点、协议层、策略和行为) 不能够智能地自适应。网络状态信息的通信被 传统网络的分层架构所限制，导致单个的网元不知道其它网元所处的网络状态如何 【2 ，3 4 l 。任何一个网元针对网络上产生的刺激所做出的反应只能被局限于它自己有限的范 围。通常执行的自适应是典型地反应性的，在问题已经发生后才进行。由此，认知网络 的概念提了出来，认知网络能够解决这种局限性，使得网络可以观测、执行，以及学习， 优化了网络的性能。认知网络就是在现有网络监测与管理的基础上增加了智能性、自学 习和自适应性，保证网络的端到端的整体性能【5 - 8 】。 日益增加的带宽消耗型应用由于竞争稀缺网络资源会带来很多复杂问题，当前的计 算机网络技术却不能解决。认知网络具有潜能来改变这样的趋势，通过增加网络的智能 来实现。一个认知网络可以理解为能够通过学习和推理，使得其网元动态自适应于各种 变化的网络环境，可以实现网络端到端的性能优化。在认知网络中，决策过程服务于整 个网络的需要，而不是服务于单个网络单元或设备的需要9 , 1 0 。 1 1 1 认知网络的产生背景 互联网体系结构设计在互联网体系结构的研究领域中，存在着一种革命性的学术观 点主张设计一个全新的网络体系结构【1 1 】，从根本上解决当前互联网面临的各种问题，并 适应未来发展的需要。显然，这个网络应具有可扩展性、灵活性、鲁棒性、异构性、可 南京邮电大学博十研究乍学位论文第一章 绪论 控可管性、安全可信等特征。 近年来，美国和欧洲相继启动了一批未来互联网的研究项目，包括美国的未来互联 网体系结构( n e w a r c h 、全球网络创新环境( g e n i ) 和未来互联网设计( f i n d ) 以及欧盟的 自治网络体系架构( a n a ) 、生物学启发的自治网络和服务( b 1 0 n e ) 、h a g g l e 项目等等。 n e w a r c h 启动于2 0 0 0 年初，是由美国防部高级研究规划局( d a r p a ) 赞助，美国国会信 息研究院( u s c i s i ) 、麻省理工学院的计算机科学实验室等联合参与的未来互联网架构 研究项目，目的是根据现有的网络实体及未来的网络需求，重新对互联网的体系结构进 行思考和探索。2 0 0 5 年和2 0 0 6 年，美国国家科学基金( n s f ) 先后启动了关于未来网络 的研究计划g e n i 和f i n d 。该项目最大的特点在于从草图设计开始，探讨所需的网络 结构及其设计，而不是增量式地逐步改进现有网络。g e n i 获得了3 亿美元的资助，目 标是重新设计互联网体系结构，打造一个更适合未来的新一代互联网并为此搭建网络测 试环境【l2 1 。f i n d 的项目资金为20 0 0 万美元，拟从根本上重新设计新一代网络，以解 决现有网络在安全性、移动性等方面存在的严重弊端，最终目标是设计一个适合未来1 5 年需求的新一代互联网。f i n d 在网络体系结构各个方面的研究和设计都尽量做到不受 以往的研究思维的影响和束缚，即“c l e a ns l a t ep r o c e s s ”。f i n d 每年召开两次项目工作 会。第4 次f i n d 工作会议于2 0 0 7 年1 1 月在美国华盛顿召开，会议分4 个主题研讨： 信息层联网、灾害期间联网、高可靠性和限时传递的网络，以及易于管理的网络。此次 会议还特邀中国、日本、韩国和欧洲代表参加会议，并探讨进行国际合作研究的可能性。 g e n i 计划的目的则是构建一个全新的、安全的、能够连接所有设备的互联网，以促进 互联网的发展，并刺激创新，促进经济增长。该计划的目标是发现和评估可以作为2 l 世 纪互联网基础的新的革命性概念、示范和技术，建立一个用于研究未来互联网体系结构、 服务和过渡的一个实验环境，提供更多数量和更好质量的研究平台，并能将研究成果迅 速转化为实际的产品和服务，使这些产品和服务能够提高国家未来的经济竞争力和国家 安全，并且能够让当前的网络较快过渡到新的网络体系结构。g e n i 计划所设计的未 来互联网将具有的特征包括：值得社会信任、激发科学和工程革命、支持新技术融合、 支持普适计算、成为物理世界和虚拟世界的桥梁，以及支持革命性服务和应用等。g e n i 由两部分组成：研究计划( r e s e a r c hp r o g r a m ) 和实验设施( e x p e r i m e n t a lf a c i l i t y ) 。其中“研 究计划”的重点是，研究创造新的核心功能，包括要超越现有的数据报、分组和电路交 换框架，设计新的命名、寻址和身份识别体系结构，构建内置的网络安全机制和新的网 络管理机制，使下一代互联网络具有高度安全性和可管理性。“实验设施”的重点是， 2 南京邮电大学博十研究牛学位论文 第一章绪论 研究能够提供包括传感器和无线移动通信设备等在内的多种接入技术，并能够部署和验 证新的体系结构( 例如：新的无线技术和光技术、传感器网络、移动无线通信、r f i d 等) 。 2 0 0 7 年初，美国自然摹金n s f 委托b b n 技术公司进行g e n i 工程设计，历时4 年。 美国k a n s a s 大学认为认知网络符合了未来1 5 年全球网络发展的需要，每年投入巨额的 研发基金。2 0 0 6 年欧盟启动了a n a 、b 1 0 n e t s 和h a g g l e 等研究全新网络体系结构的 项目。a n a 为期4 年，参与者为欧洲和北美的大学及研究机构，目标是探索全新的网 络架构并设计一种自治的网络。b i o n e t s 同样为期4 年，主要参与者包括诺基亚、意 大利电信和瑞士b a s e l 大学等，目标是仿照生物学的思路设计全新网络框架。h a g g l e 的 研究周期为2 0 0 6 - - - 2 0 1 0 年，主要参与者包括剑桥大学。h a g g l e 提出一个新的自治网络 架构，支持间歇性连接网络环境，特别是缺乏端到端连接的环境中的自治通信。 在世界各发达国家对未来互联网体系结构和网络技术进行理论探讨的同时，中国的 科研工作者也积极开展了这个领域的研究工作。2 0 0 3 年，国家“9 7 3 ”项目开始启动新 一代互联网体系结构理论研究的计划。2 0 0 8 年，在国家“8 6 3 ”计划项目的资助下中国 的研究人员也开始对新型网络架构及协议体系进行了研究和探索，主要目标是在分析现 有网络问题的基础上，围绕未来网络通信需求，结合自治计算、自治通信等研究领域的 最新技术，研究和提出适应未来网络，业务需求魄自治化的新型通信网络体系结构模型。 自2 0 0 9 年开始，我国把对认知网络的研究列为国家8 6 3 计划探索导向类项目，国内才 开始展开对认知网络进行研究，目前国内参与相关研究的只有少数几个高校和科研机 构。 1 1 2 国内外认知网络研究现状 计算机网络的发展趋势正在由独立的、分层的网络结构向分布式的、脱离集中式控 制的多域自治系统演进。网络中的节点不再是“孤岛式工作，而是与其它节点进行分 布式协同工作，这就要求这些节点具有智能或者存在某种智能体能够协调它们之间的分 工协作，使之行为“有章可循 。2 0 0 3 年d c l a r k i l 3 1 等在s i g c o m m 会议上提出的互联 网引入知识平面( k p ) 的思路“一个网络内的普适系统，它能够建立和维护一个模型 以建议网络应该做些什么”。 第一个认知网络定义首先出现在2 0 0 5 年的i e e ed y s p a n 会议上，由r w t h o m a s ， l a d a s i l v a 和a b m a c k e n z i e 在论文“c o g n i t i v en e t w o r k s ”上提出【1 4 】。认知网络是具 有认知过程的网络，可以感知当前的网络条件，并在此基础上进行计划、决策并实行行 南京邮电大学博十研究牛学位论文第一章 绪论 动。网络可以从这些适应变化过程中学习，用以对将来作出决策，所有这些都是为了达 到端到端的目标。 这个定义中的认知与描述认知无线电( c r ) 的相似，广泛地包括很多认知和学习 的简单模型。跨层设计中用来自网络中一层的信息来通告和指导其它层的行动，这与网 络用当前的网络条件来适应它自己相似。 但是认知网络与认知无线电c r s 和跨层设计这两种技术不同，体现在着眼于端到 端目标上，没有这个着眼点，系统可能就是一个认知无线电或者跨层适应，而不是认知 网络。定义中的端到端表示一个数据流的传输包含的全部网络元素。对于u n i c a s t 单播 传输，网络元素包括子网中的每一样事物，从子网络由器、交换机、虚连接到编码机制、 媒体介质、接口以及波形。认知无线电c r s 和跨层设计只是在本地一个元素范围内相 对于它们某个功能技术提出解决方案，比如物理层媒体协议层适应的技术。 认知无线电( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 的概念由j o s e p hm i t o l ai i i 于1 9 9 9 年首先提出 1 5 - 1 6 】，并在其博士论文中对此进行了进一步地阐述1 1 5 】。m i t o l a 的认知无线电给出了一 个主要在应用层的、以通信前后环境和定位为基础的认知圈( c o g n i t i o nc y c l e ) 模型， 能够感知、理解、学习、适应所处的环境，在做出改变运行参数决定的时候，无线节点 和网络观察到的每一个可能的参数都被考察到。m i t o l a 的认知无线电通常又被称为“全 认知无线电 ，到目前为止，这样的认知无线电还没有被实现过【1 6 1 。根据美国联邦通信 委员会( f e d e r a lc o m m u n i c a t i o n sc o m m i s s i o n ，f c c ) 的定义，认知无线电被描述为能 够基于与所在环境进行交互而动态改变发信机参数的无线叫1 7 1 。 随着无线通信产业的迅速发展，有限的频谱资源同不断增长的无线应用需求之间的 矛盾越来越突出。与此同时，在已分配给合法用户的频段中，从时间和空间角度来看， 又存在着频段利用率不均匀的问题【l 引。据f c c 的统计，已分配频段的利用率从1 5 8 5 不等【l9 1 ，除了少数频段超负荷以外，绝大多数频段利用率低下。在此前提下，f c c 提出了3 种新的频谱管理和分配策略，即频谱重分配、频谱租借和频谱共享1 2 0 1 ，希望 通过频谱管理政策和频谱接入方式的改变，提高执照频段和免执照频段的频谱利用率 【2 1 1 。在此前提下，全新的、优化使用频谱的无线通信模式就变得十分重要，动态频谱接 入( d y n a m i cs p e c t r u ma c c e s s ，d s a ) 技术得到了广泛重视。d s a 能够在不影响合法 用户( 即主用户，p r i m a r yu s e r ，p u ) 正常工作的情况下，实现非执照用户( 即次用户， s e c o n d a r yu s e r ，s u ) 对频谱孔( s p e c t r u mh o l e ) 或空白带( w h i t es p a c e ) 的接入，从 而提高频谱的利用率。认知无线电技术被认为是实现d s a 的重要技术手段，扮演着非 4 南京邮电大学博十研究乍学位论文 第一章绪论 常重要的角色【2 2 l 。基于上述原因，目前的认知无线电研究主要以无线频谱为感知对象， 以实现d s a 高效率的利用频谱孔或空白带为目的。随着人们对认知无线电研究的逐步 深入，人们对基于认知无线电这一技术平台的终端的组网问题也越来越重视。目前的研 究主要集中在p u 和s u 共同参与的，以d s a 方式组织的网络上。在这一研究过程中， 不同文献对网络有不同的表述，包括认知无线电网络( c o g n i t i v er a d i on e t w o r k s ，c r n ) 2 3 - 2 4 】、认知网络( c o g n i t i v en e t w o r k s ) 1 4 】、认知无线网络( c o g n i t i v ew i r e l e s sn e t w o r k s ) 2 7 - 2 8 1 和认知无线a dh o c 网络( c o g n i t i v ew i r e l e s sa dh o cn e t w o r k s ) 2 9 1 等。此外还有动 态频谱接入网络( d y n a m i cs p e c t r u mn e t w o r k s ) 、次用户网络( s e c o n d a r yn e t w o r k s ) 和 非授权网络( u n l i c e n s e dn e t w o r k s ) 等称呼【3 0 l 。由于认知无线电技术的新特性，以及由 此带来的对网络组织的新挑战，这些网络也表现出不同于传统网络的技术特质和形态特 征。目前对这些网络的组织问题的研究并不多，不同文献对网络的表述也不统一，内涵 也不尽相同，多是在研究d s a 相关问题时有所涉及，缺乏对网络本身的专门深入的研 究。乏 2 0 0 5 年提出的认知网络定义1 【1 4 1 ：是指网络带有一个认知的过程，能够感知当前网 络的状态，并且根据这个状态计划、决策、执行。网络的不和谐和不稳定，带宽的抢占 等将导致下一步网络服务走向s l a 模式，例如：p 2 p 流量和带宽占用，电信运营商将 来会对p 2 p 进行业务和流量检测与控制，以便于合理的分配和控制网络资源，同时对网 络进行优化，保障关键业务的持续、健康的运行【3 1 1 。对于p 2 p 的使用限制，用户自然 不满，于是s l a 便走向网络服务前台，通过与客户签署s l a ，客户可以获取相应的服 务指标( 对于p 2 p 当时还是有一定限制的) ，电信运营商不仅可以借此控制网络资源， 还可以通过s l a 经营模式有效区分和受理业务。因此，对网络进行感知和认知就十分 有必要了。感知与认知的区别是微妙的。原则上讲，感知侧重于结果，认知则侧重于过 程。感知强调通过一系列手段对应用层业务的感知，以此来实现对业务的识别和区分， 以便有效的进行资源分配和s l a 及q o s 控制。而认知则是在各个网络模型层面进行感 知和认知，并不是仅仅局限于对业务的感知，还可以通过对网络层流量、数据包的认知， 来区分数据包类型、业务、去向，以便进行合理的路由、资源分配、业务识别和保障， 以及q o s 保证等等。在我们可以预见的未来，有了认知网络，便可以对流量进行深入 分析和归类，对数据包，诸如s i p 包、m p l s 包、r t p 包、r t s p 包等进行区分以便归 类路由、交换，而且还可以进一步进行网络区分和划分，如专门进行多媒体数据包路由 的网络等。同时在网络安全和q o s 保证方面也有利于分类管理和控制。此外，“认知 5 南京邮电大学博十研究牛学位论文第一章 绪论 的系统模型还应该尽可能的做到自配置和自适应。当然最终结果还是对网络资源和业务 的控制，但是相对于感知，认知更加强调过程，强调对网络模型各个层面的重新规划、 设计和控制，这是一个一体化、一系列化的范畴和过程。另外关键性的一点就是，认知 包含感知，认知的内涵包括：感知、分析和决策，以及自适应。 认知网络定义2 t 2 5 l ：是一种自适应数据网，具有认知能力和认知过程，能够感知网 络当前内部和外部的状况，并根据当前的状况来计划、决定并行动，也就是说可以自我 配置( 自我意识和自动学习) 来响应和动态自适应操作和环境的改变。在一个认知网络 中，通过对构成网络的各个网元的观测来获得网络状态，这个过程使用了前面与网络交 互过程所获得的先验知识，并且基于这些信息进行计划、决策与行动。 认知网络不同于其它“智能”通信技术，因为这些行动的采取均考虑了一个数据流 端到端的目标。除了认知的概念，还需要一个规范语言来“翻译”用户的端到端的目标 为认知过程可以理解的形式化格式。认知网络同样依赖于一个软件白适应网络架构，它 不仅有一个外部的接口可以接入认知网络，还具有网络状态“传感器 。这些设备用来 提供控制和反馈。 认知网络定义3 t 2 6 1 ：认知网络表示一个智能的通信系统( 包括有线的和无线的) ，它 感知自己周围的环境( 内部的和外部的) ，自适应地、自治地获得自己期待的目标，这 意味着所有的网络节点和端设备在所有的时间是自我感知和环境感知的。其目标是减少 网络管理的复杂程度，减少人为的干预，实现资源的效率优化，以尽可能低的代价传输 各种应用和业务数据。 认知网络是一个智慧的网络，以端到端为目标，这也是其区别于其它智能网络的最 大特征。认知网络具有自我感知性质，较传统的网络而言，它了解内部发生了什么，依 据闭环反馈机制来获知当前产生的状态是否倾向有利方面，进而做出进一步判断，接着 智能甄选合适措施加以控制与维护。认知网络不仅能够嗅探当前网络状况，而且还能够 结合历史信息作出态势评估，采用多级反馈机制执行自配置，自优化，自修复和自保护。 认知网络中的每个网元都具有智慧，全网的智慧是通过每个网元分布式协同学习，将所 有个体信息进行数据融合，且将自我智慧以传递消息方式来实现；这样总控网元( 中心 服务器或者超级节点) 就会根据动态更新的数据信息来更新、修复、添加、删除新的策 略。策略是认知网络的灵魂，它是认知网络中一切行动的方针指南，同时也是上述网元 “可循之章”的“章 。它的可信度、以及数据表达的准确性，直接影响整个网络的性 能的优劣。在紧接着的章节中，关于策略方面的研究还会进一步的深入探讨。 6 南京邮电大学博十研究牛学位论文 第一章绪论 传统的网元设备整体呈“弱智”形态，而认知网络中的每个网元具有智能性，包括 可重配置性质。高层传达的指令，最重还是通过这些执行体来完成，这些处于三层架构 底层的网元设备在执行完任务以后还会将相关消息反馈给高层，为知识库、策略库提供 必要的参考信息。上述提及了认知网络的认知环这个重要概念，m i t o l a 定义认知环包括 定位，规划，决策，行动，学习几个部分【”】。它利用定位模块来区分激发信息，但是并 没有包括明确的策略信息。对认知能力进行了分类，并引入了一个五层的基于环境的自 适应环。第一层是感知包括：环境收集，评估，监测，预处理和模拟。第二层是分析， 负责解释，抽象，一致性检查，预测，数据融合，推理，模型管理，更新和学习。第三 层是决策，包括选择行动，删除解空间，应用策略和系统参数，评估各项方案，优化并 作出决策。重配置是第四层，它实现了决策，选择组件，下载组件和发送报警。最后一 个层是通信状态，负责向网络中分布的认知机器发送或接收命令和数据1 4 j 。这个闭环反 应的是认知网络智能反馈的过程，同时也是认知网络最大的特征。 基于此认知环，网络的一系列状况均会反馈到中心服务器，接着服务器将最终的执 行效益与预定的对比，从而获知网络的真实状况以及下一步将要采取的措施，使用认知 规范语言将要求( 特定用户的要求) 映射为网络底层元素能够理解的信号或者是指令， 以期达到下一个最优或者次优状态。服务器通过对端到端的链路上的所有网元设备进行 协调，才能够达到全网性能的最优。 认知网络技术提高了网络的自适应能力，通过调整网络的状态，内在潜能和响应机 制，使网络元件( 包括结点、协议层、策略和行为) 作为智能的自适应响应，使网络性 能达到最优化。网络状态信息的通信交流由原来分层的协议体系，各自封闭转而相互交 互协商，原来对网络状态不能感知的网络元件受压抑的潜能得以释放。 认知网络能够在这些自适应过程中进行学习，并且通过自适应做出进一步的预先判 断和决策，整个过程要考虑达到一个端到端的目标。认识网络是面向未来的网络技术， 使数据网络可运行在复杂的异构的强干扰噪声和动态环境之中。通过网络自身学习机制 和自适应机制以达到顶层的端到端目标。认知网络具备感知，采取对策、学习和优化网 络性能的能力。 认知网络是基于现实条件进行的未来i n t e r n e t 设计，在网络的体系结构、原理和设计 思想上有本质的创新。当前，认知网络处于起步时期，当前的认知网络应用在一些特殊 的领域如4 g 蜂窝网技术、电视频带的u h f v h f 频带利用，实施认知机制或用于应用 程序编程接i z la p i ，以及用于解决如移动性或管n j 口- j 题【3 2 琊】。t r i n i t y 学院建立了端到端 南京邮电大学博十研究牛学位论文第一章 绪论 重配置项目，m a n g e l 平台、c t v r 项目的研究计划。r w t ha a c h e n 大学的无线网 络研究所对面向端到端的，自主网络的认知无线电或自适应无线电提出了各自的体系结 构。全球的实验基础设施投资设计达到3 6 7 亿美元。美国k a n s a s 大学认为认知网络符 合了未来1 5 年全球网络发展的需要，每年预计投入研发基金设计为2 0 0 0 万美元。子网 中的认知无线电节点和互联网之间已经有了控制管理和数据接口的设计。随着认知网络 协议栈软件的发展，已经展开在无线试验床上( o r b i t ) 进行局域网的实验1 3 4 】，不久将在 连接到实验系统如p l a n e t 和g e n i 上进行全球的端到端的实验。 目前包括美国，英国，欧盟乃至香港为了支持认知网络的开放和利用，政府机构已 经开放了频谱( o p e ns p e c t r u m ) ，而国内尚在研究之中，政府机构对无线认知网络开放频 谱已经迫在眉睫。2 0 0 5 年英国i m p e r i a lc o l l e g e 在认知数据包网络( c p n ) 试验床进行自适 应q o s 管理的研究【3 引。c p n 不仅完全能够兼容协议，并且能够提供基于在线感知和监 测的动态路由。c p n 既能够找到最短路径也可以设置更复杂的路由标准例如设立包延 迟时间，以达到更佳的服务质量。 2 0 0 7 年7 月，v i r g i n i ap o l y t e c h n i ci n s t i t u t ea n ds t a t eu n i v e r s i t y 的c a p t a i nr y a nw t h o m a s 发表了博士论文c o g n i t i v en e t w o r k s ，对认知网络的框架设计进行了探讨。从博 弈论角度对认知网络无线多播以及无线拓扑控制进行了分析研究【3 6 。2 0 0 8 年t h eo h i o s t a t eu n i v e r s i t y 的u n m e s hk u r u p 发表了他的博士论文d e s i g na n du s eo fab i m o d a l c o g n i t i v ea r c h i t e c t u r ef o rd i a g r a m m a t i cr e a s o n i n ga n dc o g n i t i v em o d e l i n g ，从生物学认知 机理上对认知网络空间路由架构进行了相关探索【37 1 。2 0 0 9 年c a r o l i n af o r t u n a 等人在文 献【3 8 】中提出应该对t h o m a s 定义的认知网络进行深入研究，以完善认知网络的实现架 构，同时指出认知信息表述和认知环是认知网络最核心的两个元素。 文献 3 9 3 中使用多层神经网络( m m n ) 来模拟和评估用户对于各种无线业务的 偏好。m m n 通过对用户反馈数据的分析，构建出用户对于过去网络所提供的各种无线 业务的一个感知模型。基于这个模型，一个代理就能够评估出用户对于一个新的、以前 没有见到过的业务的满意程度。模型的目标就是在同用户没有进行广泛交流的情况下， 选择能够让用户满意的无线业务【4 0 】。 在文献 4 1 中，网络通过在线监控和测量最终提供给用户的q o s 范围来完成自 感知的任务。这篇论文本质上是验证一个q o s 试验床。它在每一个结点( 路由器) ，都 使用随机神经网络( 对州) 对网络( 所用可能的出去的路径) 进行了模拟。它通过发送 智能分组( s p s ) 来发现网络中存在的新路径，而确认分组( a c k ) 用来带回s p s 的发 8 南京邮电大学博十研究乍学位论文 第一章绪论 现信息。网络模型随着新信息( 如，r n n 的权重) 的到来而更新。这个模型能够告诉 核心网络应该采取什么样的行为，因而消除了前面分析过的当前核心网络中的一个缺 陷。 对于神经网络、贝叶斯网络和自主学习等方法用来建模管理和q o s 这些技术，它 们最适合用来模拟不确定的知识和在信息不完整的情况下进行推理 4 2 1 0 尽管许多研究 通信网中与认知相关问题的论文 1 3 ，1 5 ，4 3 认为应该使用概念上应该用知识来表达， 由于这种方法的复杂性和高资源消耗，如果没有其它的推理方法很可能是不够的。由于 这种知识表示方法的推理过程是基于逻辑的，但是逻辑并不能解决所有的问题，所以， 当只能获得一部分知识或者一些不可靠的知识的时候，就需要些方法来对不确定性建 模f 4 2 1 。在这种情况下，符号的和数字的知识表示应该一起使用以相互补充。 在文献【3 9 】中，作者为无线网络选择了一个认知代理，目的是要隐藏无线网络环境 的复杂性不让用户察觉。从四个方面来选择认知代理并尽量适合用户的喜好性，第一， 扑捉到用户的那些用于决策的反馈信息。第二，提供可以学习用户喜好并进行评价的服! 务。第三代理要根据用户的喜好，目标，环境来决定何时改变服务和选择新服务。第四， 预测未见过的新服务的价值。通过以上这些方法，代理监督无线网络环境并根据现在用 户的喜好模型选择最好的服务。当用户不满意或者喜好改变时，模型会更新并做出新的 选择以满足用户需求。 文献【4 4 】中通过自动学习环的规划模块允许不同的接入选择。决策模块的选择基于 絮 对于先前行动的环境反映。这些反应都是需要学习的，但是他们并不完全可靠，因为对 环境的反应本身是随机的。 其他相关的认知环在文献【4 3 ，4 5 4 9 q b 有提到，主要是用于各类管理任务的高层认 知环，其端到端的目标是根据高层的策略进行设备配置。其中描述了包括结构配置，监 视器和必要时对网络管理元素( 如路由器) 的重配置。为了评估本地表现，管理元素要 受到监视，通过推理和学习对于获得数据进行分析，然后确定具体到设备的实际运作状 态。再由自主管理器检查现在的状态是否符合政策，是否需要引发新的配置。 文献 4 7 i j l 入了认知资源管理器以及其具体的结构。认知资源管理器的功能是根据 m i l t o l a 的认知循环【巧】，使得自主优化通信堆栈作为一个整体，类似于一个智能的垂直 校准。这种自主化的方法来源于人工智能领域。 文献【4 8 】提到的认知资源管理器在非合作的节点中使用多智能体的系统。这个案例 使用了多代理限制优化对w l a n 内部的端到端负载平衡进行最优化，文献 4 9 】介绍了 9 南京邮电大学博十研究牛学位论文第一章 绪论 一种联合无线电资源管理器和计算机资源管理器的扩展认知循环。实际上这个扩展环包 括两部分，一个负责无线电环境，第二个负责计算机环境。他们没有对环模型提供关于 人工智能技术。 我国开始对认知网络的研究是自2 0 0 9 年开始的。认知网络的研究列为2 0 0 9 国家 8 6 3 计划探索导向类项目，国内才开始有少数几个高校和科研机构展开对认知网络进行 研究，2 0 0 9 年开始有国内作者发表的论文研究认知网络。文献 5 0 1 提出面向认知网络的 自适应q o s 框架，从体系架构到数据处理分析再到系统配置，构建一条保障端到端q o s 的途径，以满足用户对认知网络q o s 的需求。文献【5 1 】以提高认知网络频谱使用率为核 心，系统地研究了影响频谱使用率的关键问题。对下一步的多跳无线认知网络和不同业 务需求的混合型无线认知网络的研究提供了基础，对于无线认知网络相应协议的设计具 有积极的推动作用。文献【5 2 】提出了一种保障用户q o s 水平的动态自配置方法，采用效 用函数对用户q o s 优先级初始化表示，利用认知网络的主动特性和中断管理机制，通 过认知节点对用户q o s 优先级进行判定和动态修正。 南京邮电大学信息网络技术研究所牵头国家8 6 3 计划项目( 编号：2 0 0 9 a a 0 1 2 2 1 2 ) 负责基于网络行为模型的认知网络q o s 技术的研究。基于网络行为模型的认知网络关 键技术主要研究内容为： ( 1 ) 认知网络行为模型，包括网络流量、业务类型、路由、交换等网络行为模型等； ( 2 ) 基于认知网络行为模型的资源分配； ( 3 ) 基于网络行为模型的认知路由与交换技术； ( 4 ) 基于网络行为模型的认知网络q o s 技术。 该项目研究网络中不同层协议的q o s 保障机制，建立基于认知的网络q o s 模型框 架，以及基于跨层设计的多媒体业务q o s 保障模型。 1 1 3 认知网络的研究意义 认知的理念是个新兴的概念，区别与传统网络的被动型特征的是认知网络是个主动 网络，主动学习、推理、预测、监测、反馈。认知网络不仅具有传统网络的特点，同时 认知又赋予其自身新的特性。不仅能够时刻感知网络实际状况、对其进行健康度评估， 也能够面向用户来感知用户的需求。随着多媒体、语音业务的崛起，人们给予网络的期 望值也在飙升，为了保证网络能够为自己提供更可靠的服务，用户与i s p 之间签订s l a ， 这就要求s l a 不得不利用一切方法来实现自己许下的诺言，于是一些列配套的解决方 l o 南京邮电大学博十研究牛学位论文 第一章绪论 案便应运而生，兴起的认知网络能够解决i s p 亟待解决的难题。 端路协同的控制方法研究是认知网络q o s 控制实施的基础，这个课题研究主要目 的在于构建一套集各端系统、中间网元设备系统( 主要指路由器) 为一体的协同策略和 端路结合的认知网络业务流q o s 自适应控制模型，即研究基于模糊数学的认知网络接 入和数据传输拥塞控制，综合解决业务流端到端q o s 保证问题。策略生成来源于网络 历史状况与当前状况，通过自学习的方案，对历史策略进行更新，使其保持与网络实况 信息同步。 该策略在保证单个设备正常工作的基础上，协调周边各设备，对有限的宝贵的资源 进行合理的协商分配，进而实现业务端到端的有效控制。端路协同策略的实现需要结合 多方面的知识，比如最优化方法、模糊数学、随机过程、排队论、控制论等。该策略要 充分的体现认知网络的特征，以最佳状态来服务用户，提升用户q o e ，保障业务q o s 。 对于认知网络的分析可以看出，认知网络是未来网络的设计发展方向，目前，国内 外处于起步研究和试验阶段，虽然离实际使用还需一段路要走，但其潜在的经济效益是 无法估量的。这个课题的研究，是思想认识和技术上的一个充分准备，具有远大和重要 的意义。从另一个角度来讲，认知网络是一种更强大的网络资源，通过对认知网络的研 究我们可以在新i t 技术发展中跟上步伐，在未来的网络建设中走在世界前列，由这方 面看来本课题的研究成果所带来的社会效益和经济效益是不可估量的。 1 2 认知网络的主要研究内容 ( 1 ) 研究认知网络的设计方案 根据生物认知原理对网络进行设计，生物认知模型开始由d a v i dm a r r 4 2 1 在他的计算 机视觉所所作的研究工作中提出来的，随后就推广到其它认知领域【4 3 j 。这个模型阐述了 认知实体的一般所具备的功能。模型由以下三部分组成：行为层，这个认知层规定是什 么能激发触动网络元器件进行决策；计算层，它决定一个网络元