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面向认知网络的信息感知技术研究

作　者: 陈晓明
导　师: 吴良杰
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 认知网络 信息感知 MDE认知环 隐马尔可夫模型
分类号: TP393.02
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 76次
引　用: 1次
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内容摘要


随着多样化的用户需求,当前网络系统越来越复杂,致使网络整体性能及端到端系统性能得不到保障。受限于传统网络层次化结构的限制,当前网络元素不能感知其它网络元素的各种行为及环境状态,对复杂环境的适应能力明显不足,难以满足人们所希望得到的网络服务质量。认知网络正是在此需求背景下而产生,并成为网络工作者面临的一个重要课题。目前,认知网络作为下一代网络的核心内容和发展趋势,其研究正处于起步阶段,而认知网络设计的复杂程度远超过开发者在系统设计初期所预想的程度,对认知网络信息感知技术的研究是构建认知网络的基础。本文首先从宏观角度出发,对实现认知网络的关键技术和传统网络结构的充分考虑的基础上,提出基于MDE环的认知网络框架结构。基于这个框架结构,对认知层进行设计,并建立了一种分布式认知网络感知模型。该模型侧重于对认知环监督模块(Monitoring)的设计来实现信息感知技术。通过认知网络感知模型完成了面向认知网络的信息感知,并为认知网络的研究奠定基础。其次,把信息感知分为信息获取,信息处理和信息预测等三个部分并分别进行论述。通过设计SNMP传感器和NetFlow传感器实现网络原始信息的获取,然后应用隐马尔可夫模型对网络状态进行预测,并利用TCP协议按照端口号进行分类,感知HTTP、SMTP和FTP异常状况,间接实现从网络层到应用的跨层感知。最后按照信息感知从低层到高层演化的过程,设计实验环境,模型的误报率、检测率和网络当前状况拟合,验证了本文设计的模型具有一定合理性。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章 绪论  11-19
  1.1 课题研究的背景和意义  11-14
    1.1.1 课题的研究背景  11-13
    1.1.2 课题研究的意义  13-14
  1.2 认知网络的国内外研究现状  14-18
    1.2.1 国外研究现状  14-17
    1.2.2 国内研究现状  17
    1.2.3 研究现状总结  17-18
  1.3 论文的研究内容及组织结构  18-19
第2章 认知网络和信息感知相关技术  19-31
  2.1 认知网络的相关概念  19-23
    2.1.1 认知网络的定义  19-21
    2.1.2 自律计算与认知网络  21-22
    2.1.3 认知无线电与认知网络  22-23
  2.2 认知网络相关技术  23-26
    2.2.1 认知环  23-24
    2.2.2 跨层设计  24-26
  2.3 认知网络典型框架结构  26-28
    2.3.1 FOCALE  26-27
    2.3.2 Self-NET  27-28
  2.4 信息感知技术  28-30
  2.5 本章小结  30-31
第3章 基于MDE 环的认知网络框架结构  31-45
  3.1 MDE 认知环  32-36
    3.1.1 什么是MDE 认知环  32-34
    3.1.2 MDE 认知环间协作  34-36
  3.2 认知网络框架结构  36-41
    3.2.1 认知网络框架结构设计  36-38
    3.2.2 认知网络框架结构特征  38-39
    3.2.3 认知网络框架结构分层  39-41
  3.3 认知网络认知层设计  41-44
    3.3.1 认知网络主要特征  41-42
    3.3.2 基于分布式MDE 认知环的感知模型建立  42-44
  3.4 本章小结  44-45
第4章 认知网络的信息感知技术实现  45-63
  4.1 信息获取  47-51
    4.1.1 基于SNMP 传感器的数据采集  48-50
    4.1.2 基于Netflow 传感器的数据采集  50-51
  4.2 信息处理  51-52
  4.3 信息预测  52-61
    4.3.1 马尔可夫过程应用  53-54
    4.3.2 离散的马尔可夫过程  54-55
    4.3.3 隐马尔可夫过程  55-57
    4.3.4 学习模型参数  57-58
    4.3.5 基于HMM 信息预测  58-61
  4.4 本章小结  61-63
第5章 实验结果与分析  63-70
  5.1 实验环境  63
  5.2 实验过程及结果分析  63-69
  5.3 本章小结  69-70
结论  70-72
参考文献  72-77
致谢  77

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络结构与设计
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