認知網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)

摘要:認知網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和推理能力，能夠適應(yīng)復(fù)雜和動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，優(yōu)化端到端的性能，實現(xiàn)高效利用網(wǎng)絡(luò)資源的目標(biāo)。文章提出了一種認知網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)模塊。

關(guān)鍵字:認知網(wǎng)絡(luò)；路由；自學(xué)習(xí)；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(guān)鍵字:cognitive network; routing; machine learning; policy based routing.

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

未來網(wǎng)絡(luò)具有如下特征：網(wǎng)絡(luò)規(guī)模將越來越大，多種網(wǎng)絡(luò)并存，網(wǎng)絡(luò)承載業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)參數(shù)變化范圍較大。在這個典型的動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，如何實現(xiàn)頻譜資源、網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用，保障業(yè)務(wù)的QoS，是一個尚未解決的問題。針對該問題，認知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生。認知網(wǎng)絡(luò)中的部分節(jié)點具有學(xué)習(xí)和推理能力，通過測量或預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境參數(shù)，實現(xiàn)動態(tài)決策與網(wǎng)元設(shè)備重構(gòu)，達到適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、優(yōu)化端到端性能的目標(biāo)。

1 認知網(wǎng)絡(luò)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(biāo)，確定CR的重構(gòu)方案，達到適應(yīng)頻譜環(huán)境變化的目標(biāo)。CR具有學(xué)習(xí)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(biāo)。Gelenbe[2]提出了認知分組網(wǎng)絡(luò)(CPN)的概念。該網(wǎng)絡(luò)設(shè)定了一類特殊功能的分組—智能分組，它們負責(zé)收集網(wǎng)絡(luò)信息，并攜帶了可執(zhí)行代碼。當(dāng)智能分組到達網(wǎng)絡(luò)中的某個節(jié)點時，與節(jié)點交互網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息，并進行路由的更新與路由算法的學(xué)習(xí)，實現(xiàn)路由的優(yōu)化。Ramming[3]將認知環(huán)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)，提出認知網(wǎng)絡(luò)(CN)的概念。Thomas[4]進一步明確了認知網(wǎng)絡(luò)的定義，即執(zhí)行認知過程的網(wǎng)絡(luò)為認知網(wǎng)絡(luò)。Thomas分析了適于認知網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與推理機制，給出了認知網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)及其組成單元的功能描述。目前在IEEE標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會中正在討論異構(gòu)無線接入網(wǎng)絡(luò)融合架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化，采用了認知網(wǎng)絡(luò)的概念[5]。

2 認知網(wǎng)絡(luò)路由算法框架

未來的網(wǎng)絡(luò)將是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)并存的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)，這樣的網(wǎng)絡(luò)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(luò)中，用戶擁有了更多的接入選擇方案；在網(wǎng)絡(luò)側(cè)，分組可以跨越多個網(wǎng)絡(luò)，獲得更為優(yōu)化的端到端服務(wù)，為網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用提供了條件。同時，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也給路由算法的設(shè)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(luò)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(wù)流量有關(guān)。隨著網(wǎng)絡(luò)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(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓撲的變化。第三，在重疊覆蓋的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，無線鏈路的頻譜干擾較難預(yù)測與控制，導(dǎo)致鏈路承載能力的變化。此外，終端用戶接入多種網(wǎng)絡(luò)的能力、對網(wǎng)絡(luò)選擇的喜好、業(yè)務(wù)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(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，如何適應(yīng)環(huán)境，充分利用鏈路資源、網(wǎng)絡(luò)資源、用戶資源，獲得端到端的優(yōu)化目標(biāo)是路由算法需要解決的問題。依據(jù)認知網(wǎng)絡(luò)的定義，我們給出了基于策略的認知網(wǎng)絡(luò)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(zé)獲取網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息，并將業(yè)務(wù)需求映射為網(wǎng)絡(luò)端到端的QoS需求，作為路由構(gòu)建的優(yōu)化目標(biāo)。

(2)路由決策模塊負責(zé)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(biāo)，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(zé)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(xué)習(xí)模塊負責(zé)策略評估、修正與生成，以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化。

3 需解決的關(guān)鍵問題

3.1 環(huán)境感知模塊需要解決的關(guān)鍵問題

認知網(wǎng)絡(luò)依據(jù)環(huán)境感知信息完成決策與自學(xué)習(xí)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(luò)的性能。而感知信息的獲取與分發(fā)又直接影響網(wǎng)絡(luò)的負載，進而影響網(wǎng)絡(luò)的性能。
在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)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(luò)當(dāng)前承載的業(yè)務(wù)、端到端之間可用的網(wǎng)絡(luò)等。如果網(wǎng)絡(luò)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(luò)環(huán)境中，當(dāng)切換時延未知時，僅依據(jù)鏈路時延和最短時延準(zhǔn)則構(gòu)建的路由不一定是最短路由。

在認知網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點通過多種方式交互各自所獲取的感知信息，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大，尤其是在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)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(luò)狀態(tài)的認識有可能不同，進而導(dǎo)致路由算法的震蕩。節(jié)點信息的不一致性還會干擾自學(xué)習(xí)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(luò)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(luò)負載的大小。因此，感知信息采集方式與參數(shù)的設(shè)定也需依據(jù)網(wǎng)絡(luò)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)。