基于認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新型服務(wù)保障機(jī)制研究

　　本書主要提出了四個算法和機(jī)制，包括基于蟻群算法的多徑路由并行傳輸協(xié)議、預(yù)留資源的自適應(yīng)借用策略、以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型。（1）在認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中支持流媒體傳輸?shù)亩鄰铰酚伤惴ǚ矫妫緯ㄟ^改進(jìn)蟻群算法，提出能夠規(guī)避和快速緩解擁塞的多徑路由協(xié)議命名為AMP機(jī)制。AMP機(jī)制在源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間尋找多條獨(dú)立的可用路徑，并構(gòu)成有效傳輸路徑集。（2）本書在流媒體服務(wù)QoS需求的基礎(chǔ)上，結(jié)合多媒體流的分層編碼技術(shù)，同時利用認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、智能、自適應(yīng)的特點(diǎn)，提出了認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中基于多徑路由的流媒體轉(zhuǎn)發(fā)算法，即SMTMP算法。將媒體流劃分為基本層碼流和各增強(qiáng)層多個碼層，在多條路徑上并行傳輸。（3）在預(yù)留資源的自適應(yīng)借用與吞吐量優(yōu)化方面，本書引入自適應(yīng)借用的思想，提出了預(yù)留資源的借用策略，命名為RBFR策略。（4）在認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的流量調(diào)度與負(fù)載均衡方面，本書將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法引入認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，命名為AntDouble-BP模型。該模型利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理和容噪能力，綜合考慮終端的分布狀況和用戶業(yè)務(wù)的QoS需求，實(shí)時跟蹤網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量。

　　李丹丹，女，出生于1982年8月，黑龍江人，北京交通大學(xué)博士。現(xiàn)為北京聯(lián)合大學(xué)講師，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)博士后。研究方向：下一代通訊網(wǎng)絡(luò)中的流量工程；現(xiàn)代管理與決策理論；顧客滿意與顧客營銷。近年來在相關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，其中包括SCI、EI和ISTP檢索論文20余篇；主持校級科研項(xiàng)目2項(xiàng)。