认知网络状态评估技术研究

论文摘要

随着网络技术的快速发展,计算机网络已经渗透到人们生活的各个角落,网络的服务质量也越来越受到人们的重视。认知网络是未来智能网络的发展方向,它具有认知过程和学习功能,具有自感知、自优化、自配置等特性,能提高网络服务质量。认知网络状态评估是认知网络做出认知、学习、规划、决策和重配置的依据,也是分析认知网络现有策略以及设计新策略的基础。本文首先综述了认知网络的概念及其关键技术。然后提出了网络状态评估的概念,阐述了网络状态评估的方法、指标体系以及评估流程。接着详细阐述了认知网络状态评估指标体系,分析状态评估基指标选取标准,分析给出指标规范化方法和计算公式;分析链路状态评估方法和网络综合状态评估方法,并给出状态评估指标计算公式;针对整体网络的状态分布情况,又提出网络状态平衡性指标,并给出指标计算公式。最后以VoIP网络为例,采用NS2仿真的方法验证该认知网络状态评估指标体系的可用性和有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 课题的研究目的与意义
• 1.3 作者所做工作及创新点
• 1.4 论文组织结构
• 第2章 相关技术研究概述
• 2.1 认知网络研究综述
• 2.1.1 认知网络的概念
• 2.1.2 认知网络关键技术
• 2.2 认知网络状态评估研究综述
• 2.2.1 认知网络状态评估概念的提出
• 2.2.2 认知网络状态评估方法
• 2.2.3 认知网络状态评估指标体系
• 2.2.4 认知网络状态评估流程
• 2.3 本章小结
• 第3章 认知网络状态评估指标体系
• 3.1 基指标选取标准
• 3.2 指标规范化
• 3.3 链路状态指标
• 3.4 链路状态稳定性指标
• 3.5 网络综合状态指标
• 3.5.1 全网指标综合化一般方法
• 3.5.2 网络综合状态指标计算
• 3.6 网络综合状态稳定性指标
• 3.7 网络状态分布平衡性指标
• 3.8 本章小结
• 第4章 认知网络状态评估仿真分析
• 4.1 仿真环境与参数说明
• 4.1.1 软件与硬件环境
• 4.1.2 仿真拓扑结构与参数设置
• 4.2 仿真结果分析
• 4.2.1 状态评估基指标分析
• 4.2.2 链路状态评估
• 4.2.3 网络综合状态评估
• 4.2.4 网络状态分布平衡性评估
• 4.3 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 论文总结
• 5.2 进一步工作展望
• 致谢
• 缩略词
• 参考文献
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文