无尺度信息融合网络中的信息传输特征研究

论文摘要

随着当代信息技术的飞速发展,在高技术条件下的未来战争中网络化作战的优势和重要性越来越明显。1970年以来,网络中心战的概念正逐步地从理论走向实际应用。在网络中心战的大背景下,随着信息融合系统网络规模和功能快速发展,信息融合逐渐成为一个开放性的复杂网络系统。本文从复杂网络动力学角度出发,根据信息融合的要求构建信息融合网络模型,并在此基础上重点研究信息融合网络中信息传输特征。本研究为促进复杂信息融合网络动力学特征研究奠定一定的理论基础。本文首先根据信息融合功能的要求,从网络动力学特征角度分析,选择无尺度网络的BA模型作为本文研究的基本网络模型框架,并结合无尺度网络特征和信息融合的需求,提出了改进型BA模型,通过仿真实验证实了该模型的优越性。其次,提出一种适应于信息融合网络的自相似业务流模型。在研究网络的信息传输性能时,业务流是一个十分重要的组成部分。传统的业务模型大多基于Poisson模型或其改进形式,并假定业务突发长度呈负指教分布。近年来对大量的实际网络业务的测量表明:在这些业务中普遍存在着自相似性。基于这一变化,建立了能够反映真实网络流量特点的信息融合网络自相似业务流模型。这一研究更加促进信息融合网络的业务流模型的开发研究,并为融合检测和航迹融合的信息流研究提供更高一层的信息流模型。最后,对业务流在网络中的传输进行仿真模拟,观察网络整体行为的特点,这也是本文的重点部分。首先,以丢包率和集散节点缓冲区排队长度为分析对象,并借助频谱分析,观察网络中的相变和自组织临界现象。然后,研究各种网络参数和网络结构对信息传输性能的影响。最后,研究Poisson模型信息流和自相似信息流对网络性能影响的差别和自相似信息流的特征参数的影响。通过这些研究得到一些有用的结论,为信息融合网络信息传输方面深入的研究提供参考。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及来源
• 1.1.1 课题研究的背景
• 1.1.2 课题来源
• 1.2 文献综述
• 1.2.1 网络中心战
• 1.2.2 信息融合系统的评价指标
• 1.2.3 复杂网络
• 1.2.4 网络流量模型
• 1.3 本文主要研究内容及论文编排
• 第2章 网络模型设计
• 2.1 网络的抽象
• 2.1.1 图的定义
• 2.1.2 网络的分类
• 2.2 网络动力学特征及意义
• 2.2.1 静态特征
• 2.2.2 动态特性
• 2.3 复杂网络模型
• 2.3.1 随机网络模型
• 2.3.2 小世界网络
• 2.3.3 无尺度网络
• 2.4 信息融合系统的无尺度特性
• 2.4.1 节点异质性
• 2.4.2 信息传送时延
• 2.4.3 任务单元的协作性
• 2.4.4 融合性能敏感性
• 2.5 改进型BA模型
• 2.6 仿真结果及分析
• 2.7 本章小结
• 第3章 自相似信息流模型
• 3.1 传统的网络流量模型
• 3.1.1 马尔可夫模型
• 3.1.2 泊松模型
• 3.1.3 传统模型的不足和缺陷
• 3.2 自相似模型描述
• 3.2.1 自相似过程的数学描述
• 3.2.2 自相似性的性质
• 3.2.3 自相似对网络性能的影响
• 3.3 自相似模型的建立
• 3.3.1 重尾分布
• 3.3.2 ON/OFF流量模型
• 3.4 泊松模型
• 3.4.1 泊松过程
• 3.4.2 泊松过程的可加性
• 3.5 本章小结
• 第4章 信息流整体特征研究
• 4.1 信息融合网络中的信息传输过程
• 4.1.1 网络参数及传输过程
• 4.1.2 路由算法
• 4.2 相变现象
• 4.2.1 网络中的相变
• 4.2.2 相变的出现与分析
• 4.3 网络参数对性能的影响
• 4.3.1 处理速度的影响
• 4.3.2 缓冲区长度的影响
• 4.3.3 最大时间步数的影响
• 4.3.4 网络结构的影响
• 4.4 信息流参数的影响
• 4.4.1 信息流性质的影响
• 4.4.2 自相关系数的影响
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢