認知網(wǎng)絡路由技術(shù)

摘要:認知網(wǎng)絡具有自學習和推理能力，能夠適應復雜和動態(tài)變化的網(wǎng)絡環(huán)境，優(yōu)化端到端的性能，實現(xiàn)高效利用網(wǎng)絡資源的目標。文章提出了一種認知網(wǎng)絡的路由方案框架，包括環(huán)境感知模塊、路由決策模塊、路由重構(gòu)模塊和自學習模塊。

關鍵字:認知網(wǎng)絡；路由；自學習；基于策略的路由。

英文摘要:A cognitive network has capabilities of learning and reasoning. It can dynamically adapt to varying network conditions in order to optimize end-to-end performance and utilize network resources efficiently. However, there are challenges for routing algorithm in a cognitive network. In this paper, a routing scheme for cognitive networks is proposed which includes context information collection entity, routing decision making entity, routing reconfiguration entity, and reasoning and learning entity.

英文關鍵字:cognitive network; routing; machine learning; policy based routing.

基金項目：國家重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃(“973”計劃)課題(2009CB320404)

未來網(wǎng)絡具有如下特征：網(wǎng)絡規(guī)模將越來越大，多種網(wǎng)絡并存，網(wǎng)絡承載業(yè)務的服務質(zhì)量(QoS)參數(shù)變化范圍較大。在這個典型的動態(tài)復雜網(wǎng)絡中，如何實現(xiàn)頻譜資源、網(wǎng)絡資源的高效利用，保障業(yè)務的QoS，是一個尚未解決的問題。針對該問題，認知網(wǎng)絡應運而生。認知網(wǎng)絡中的部分節(jié)點具有學習和推理能力，通過測量或預測網(wǎng)絡的環(huán)境參數(shù)，實現(xiàn)動態(tài)決策與網(wǎng)元設備重構(gòu)，達到適應網(wǎng)絡環(huán)境、優(yōu)化端到端性能的目標。

1 認知網(wǎng)絡的起源

Mitola[1]于1999年提出了認知無線電(CR)的概念及認知環(huán)架構(gòu)，認知無線電系統(tǒng)通過感知，獲取周圍環(huán)境的頻譜使用信息，依據(jù)優(yōu)化目標，確定CR的重構(gòu)方案，達到適應頻譜環(huán)境變化的目標。CR具有學習和推理能力，能夠智能地調(diào)整重構(gòu)方案，達到高效使用頻譜資源的目標。Gelenbe[2]提出了認知分組網(wǎng)絡(CPN)的概念。該網(wǎng)絡設定了一類特殊功能的分組—智能分組，它們負責收集網(wǎng)絡信息，并攜帶了可執(zhí)行代碼。當智能分組到達網(wǎng)絡中的某個節(jié)點時，與節(jié)點交互網(wǎng)絡環(huán)境信息，并進行路由的更新與路由算法的學習，實現(xiàn)路由的優(yōu)化。Ramming[3]將認知環(huán)應用于網(wǎng)絡，提出認知網(wǎng)絡(CN)的概念。Thomas[4]進一步明確了認知網(wǎng)絡的定義，即執(zhí)行認知過程的網(wǎng)絡為認知網(wǎng)絡。Thomas分析了適于認知網(wǎng)絡的學習與推理機制，給出了認知網(wǎng)絡的架構(gòu)及其組成單元的功能描述。目前在IEEE標準化協(xié)會中正在討論異構(gòu)無線接入網(wǎng)絡融合架構(gòu)的標準化，采用了認知網(wǎng)絡的概念[5]。

2 認知網(wǎng)絡路由算法框架

未來的網(wǎng)絡將是異構(gòu)網(wǎng)絡并存的大規(guī)模網(wǎng)絡，這樣的網(wǎng)絡環(huán)境為端到端之間的路徑提供了更多的鏈路組合模式，即多種路由模式。在接入網(wǎng)絡中，用戶擁有了更多的接入選擇方案；在網(wǎng)絡側(cè)，分組可以跨越多個網(wǎng)絡，獲得更為優(yōu)化的端到端服務，為網(wǎng)絡資源的高效利用提供了條件。同時，異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境也給路由算法的設計與實現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)。首先鏈路性能的差異較大。其次，異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境的動態(tài)變化范圍較大。鏈路能夠承載的流量與其已承載的業(yè)務流量有關。隨著網(wǎng)絡規(guī)模和用戶的增加，鏈路能夠承載流量的變化范圍加大。鏈路的可靠性差異較大，易導致網(wǎng)絡拓撲的變化。第三，在重疊覆蓋的網(wǎng)絡環(huán)境中，無線鏈路的頻譜干擾較難預測與控制，導致鏈路承載能力的變化。此外，終端用戶接入多種網(wǎng)絡的能力、對網(wǎng)絡選擇的喜好、業(yè)務QoS需求及位置的變化也將影響端到端路由的構(gòu)建。

針對復雜的網(wǎng)絡環(huán)境，如何適應環(huán)境，充分利用鏈路資源、網(wǎng)絡資源、用戶資源，獲得端到端的優(yōu)化目標是路由算法需要解決的問題。依據(jù)認知網(wǎng)絡的定義，我們給出了基于策略的認知網(wǎng)絡的路由算法框架，如圖1所示。該框架包括如下幾個功能模塊。

(1)環(huán)境感知模塊負責獲取網(wǎng)絡環(huán)境信息，并將業(yè)務需求映射為網(wǎng)絡端到端的QoS需求，作為路由構(gòu)建的優(yōu)化目標。

(2)路由決策模塊負責路由的構(gòu)建、更新與補救。它依據(jù)測量信息和優(yōu)化目標，選擇路由策略，如協(xié)同路由、多輸入多輸出(MIMO)路由、跨層路由等。

(3)重構(gòu)模塊負責路由的配置。如采用跨層路由協(xié)議，還須配置運輸層、鏈路層和物理層。

(4)自學習模塊負責策略評估、修正與生成，以適應網(wǎng)絡環(huán)境的變化。

3 需解決的關鍵問題

3.1 環(huán)境感知模塊需要解決的關鍵問題

認知網(wǎng)絡依據(jù)環(huán)境感知信息完成決策與自學習功能。感知信息的涵蓋范圍、及時性、一致性、精確性、可靠性等將影響認知網(wǎng)絡的性能。而感知信息的獲取與分發(fā)又直接影響網(wǎng)絡的負載，進而影響網(wǎng)絡的性能。
在大規(guī)模網(wǎng)絡中，端到端之間路由的選擇受多種因素的影響，例如，鏈路的參數(shù)(帶寬、時延、干擾、切換時延等)、網(wǎng)絡當前承載的業(yè)務、端到端之間可用的網(wǎng)絡等。如果網(wǎng)絡環(huán)境的部分信息缺失，會影響路由的選擇結(jié)果。例如，在異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境中，當切換時延未知時，僅依據(jù)鏈路時延和最短時延準則構(gòu)建的路由不一定是最短路由。

在認知網(wǎng)絡中，節(jié)點通過多種方式交互各自所獲取的感知信息，當網(wǎng)絡規(guī)模較大，尤其是在異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境中，很難同步地進行感知信息的更新，不同認知節(jié)點對網(wǎng)絡狀態(tài)的認識有可能不同，進而導致路由算法的震蕩。節(jié)點信息的不一致性還會干擾自學習模塊對路由決策模塊的評估結(jié)果，進而影響決策模塊的更新，有可能進一步加劇路由算法的震蕩。

此外，網(wǎng)絡信息的采集通常采取3種方式，主動獲取、被動獲取以及主動與被動相結(jié)合的采集方式。信息采集方式、周期、地域范圍均將影響路由算法的性能與網(wǎng)絡負載的大小。因此，感知信息采集方式與參數(shù)的設定也需依據(jù)網(wǎng)絡環(huán)境變化的速度進行調(diào)整，環(huán)境感知模塊參數(shù)的調(diào)整也將構(gòu)成一個認知環(huán)。