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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
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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。
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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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