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认知网络QoS动态自适应监控机制研究

作 者: 章鹏程
导 师: 孙雁飞
学 校: 南京邮电大学
专 业: 信息网络
关键词: 认知网络 QoS 自适应监控 态势感知 双闭环
分类号: TN915.09
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 15次
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内容摘要


随着计算机网络的飞速发展,当前网络表现出了业务类型众多、网络环境复杂且动态多变等特点,网络端到端QoS难以得到有效保障。当前网络通常在QoS劣化的情况下被动地、静态地做出调整,对复杂网络态势的适应能力较差。认知网络不同于传统网络,它具有态势感知能力,能够根据网络态势实时动态地调整网络配置,从而保障网络QoS。认知网络为网络QoS保障问题的解决提供了新的途径,已成为下一代网络的一个重要的研究热点。本文在分析现行网络QoS监控机制的基础上,重点开展对认知网络QoS动态自适应监控机制的研究,主要工作如下:(1)提出了一种基于双闭环与态势感知的认知网络QoS动态自适应监控模型——MCBDS,该模型注重网络态势的感知以及QoS控制方法的协调,能够克服现行认知网络QoS自适应监控模型态势感知能力不足、控制代价过高等缺点。基于性能评价进程代数PEPA的建模分析表明MCBDS具有合理性与可行性。(2)提出了一种基于知识感知、实时态势评估和网络态势预测多方法融合的认知网络态势感知方法,以全面感知认知网络的态势,为认知网络QoS动态自适应控制提供充分依据。知识感知提供知识采集和预处理,是态势感知的基础;实时态势评估包括基于HDS的业务QoS评估和基于QoE的用户QoS评估,能够描述网络的当前态势;网络态势预测基于加权径向基核函数支持向量机算法——WRSVM,能够判断网络态势的发展,仿真表明,与传统预测算法相比WRSVM能够显著提高认知网络态势预测的效率和准确率。(3)提出了一种基于网络态势的认知网络QoS双闭环动态自适应配置方法——DCBS,该方法能够紧密融合各种缓冲管理和队列调度算法,保障网络QoS,优化全网性能。DCBS以QoS最优化为目标,根据网络态势启动维护环或自适应配置环,在保障网络QoS的同时尽量降低控制代价,从而保障网络的健康和稳定。仿真表明,DCBS能够显著提高关键业务的健康度、优化全网性能、增强系统的健壮性,并有效避免亚健康业务健康度越来越差的现象,缩短网络QoS劣化的时间,降低网络控制的代价。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 论文背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 本文研究内容  12-14
  1.4 本文组织结构  14-15
第二章 相关技术概述  15-21
  2.1 认知网络  15-16
  2.2 网络服务质量  16-18
    2.2.1 网络服务质量  16-17
    2.2.2 QoS 性能参数  17-18
  2.3 网络QoS 监测机制  18-19
  2.4 网络QoS 控制机制  19-20
  2.5 本章小结  20-21
第三章 基于DCL与SA的认知网络QoS动态自适应监控模型  21-32
  3.1 现行认知网络QoS 监控模型  21-24
    3.1.1 FOCALE  21-22
    3.1.2 ACF  22-23
    3.1.3 Self-NET  23-24
  3.2 基于DCL 与SA 的认知网络QoS 动态自适应监控模型  24-26
  3.3 基于PEPA 的MCBDS 形式化描述  26-31
    3.3.1 性能评价进程代数PEPA  26-27
    3.3.2 QoS 监控模型的PEPA 描述  27-28
    3.3.3 模型合理性评估  28-31
  3.4 本章小结  31-32
第四章 基于多方法融合的认知网络态势感知  32-48
  4.1 知识感知  32-36
    4.1.1 认知节点的定义及其部署  32-33
    4.1.2 知识采集  33-35
    4.1.3 知识预处理  35-36
  4.2 认知网络实时态势评估  36-38
    4.2.1 基于HDS 的业务QoS 评估  36-37
    4.2.2 基于QoE 的用户QoS 评估  37-38
  4.3 基于WRSVM 的网络态势预测  38-47
    4.3.1 传统网络态势预测  38-39
    4.3.2 支持向量机算法  39-42
    4.3.3 加权径向基核函数的设计与证明  42-44
    4.3.4 权重向量计算  44-45
    4.3.5 实验与分析  45-47
  4.4 本章小结  47-48
第五章 基于网络态势的认知网络QoS双闭环动态自适应配置方法  48-63
  5.1 现行网络QoS 控制方法  48-50
    5.1.1 缓冲管理的经典算法  48-49
    5.1.2 分组调度的经典算法  49-50
  5.2 基于网络态势的认知网络QoS 双闭环动态自适应配置方法  50-56
    5.2.1 网络态势分析  51-52
    5.2.2 基于用户等级的分组队列  52-53
    5.2.3 基于参数微调的资源分配  53-54
    5.2.4 亚健康分组优先出队原则  54
    5.2.5 基于PSO 的认知网络资源重配置  54-56
  5.3 仿真实验与结果分析  56-62
  5.4 本章小结  62-63
第六章 结论与展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
缩略词  69-71
发表论文情况  71-72
参与项目情况  72-73
专利申请情况  73

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信网 > 一般性问题 > 网络应用程序
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