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文檔簡介
1、目前,網(wǎng)絡(luò)中承載的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了爆炸性增長,網(wǎng)絡(luò)中知識獲取的難度進一步加大,業(yè)務(wù)傳輸?shù)姆?wù)質(zhì)量(QoS)也難以保證。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在信息獲取與數(shù)據(jù)融合上已經(jīng)難以滿足用戶的需求,在這種背景下,認知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生。認知網(wǎng)絡(luò)作為下一代網(wǎng)絡(luò)的研究熱點,能夠通過態(tài)勢感知獲取網(wǎng)絡(luò)信息,并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢實時動態(tài)的調(diào)整網(wǎng)絡(luò)配置,從而為網(wǎng)絡(luò)的QoS傳輸提供保障。目前,關(guān)于認知網(wǎng)絡(luò)QoS態(tài)勢融合的研究相對較少,對QoS態(tài)勢信息的表示方法也不多見。本文在分析現(xiàn)有知識表示與
2、數(shù)據(jù)融合處理機制的基礎(chǔ)上,重點開展了對認知網(wǎng)絡(luò)的知識表示與QoS態(tài)勢融合的研究。
首先,從知識表示的角度出發(fā),對認知網(wǎng)絡(luò)QoS態(tài)勢領(lǐng)域的具體概念進行提取,提出了一種認知網(wǎng)絡(luò)QoS態(tài)勢本體構(gòu)建模型。基于這個模型,采用protégé軟件對本體進行建模,通過三元組記錄網(wǎng)絡(luò)運行的實時數(shù)據(jù),并結(jié)合本體模型一起存入本體知識庫中。同時,設(shè)計了本體查詢方法,并給出了查詢結(jié)果。通過對認知網(wǎng)絡(luò)QoS態(tài)勢進行本體構(gòu)建,為后續(xù)的融合提供了理論基礎(chǔ)。<
3、br> 其次,從局部融合的角度出發(fā),提出了基于模糊推理的認知網(wǎng)絡(luò)局部QoS態(tài)勢融合算法。通過對認知網(wǎng)絡(luò)QoS態(tài)勢級別進行定義,并給出鏈路平均QoS參數(shù)隸屬函數(shù),采用QoS態(tài)勢模糊推理規(guī)則,得出對各種QoS參數(shù)的融合結(jié)果。仿真表明,該算法能夠確定各種業(yè)務(wù)傳輸?shù)腝oS態(tài)勢級別,實現(xiàn)較好的融合效果。
最后,從全局融合的角度出發(fā),提出了基于D-S證據(jù)理論的認知網(wǎng)絡(luò)全局QoS態(tài)勢融合算法。通過改進原始D-S證據(jù)理論模型,推導(dǎo)了一種能夠
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