專利名稱：具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)認知功能的實現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)認知功能的實現(xiàn)方法， 屬于無線通信網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
當今迅猛增長的寬帶無線業(yè)務(wù)需求對無線通信網(wǎng)絡(luò)提出了更高要求，但是， 由于無線通信網(wǎng)絡(luò)中存在資源的靜態(tài)管理問題，使得資源分布很不均衡，資源 短缺和浪費的現(xiàn)象共存，且使用方式不能根據(jù)需求和環(huán)境的變化進行動態(tài)調(diào)整， 從而造成網(wǎng)絡(luò)使用方式僵化和資源利用效率低下。這些問題已經(jīng)成為制約無線 通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的主要瓶頸，而且日趨嚴重。為了解決這些問題，使網(wǎng)絡(luò)從靜態(tài) 工作模式發(fā)展到動態(tài)自適應(yīng)的工作模式，必須使網(wǎng)絡(luò)具備對無線環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán) 境、用戶環(huán)境的高度認知能力，且在認知的基礎(chǔ)上無線通信網(wǎng)絡(luò)需要以一定的 衡量準則進行自主的決策控制，并借助重構(gòu)的手段達到適應(yīng)變化的目的。可以 看出，這些問題的解決離不開認知、自主決策控制以及重構(gòu)這三個要素，而目 前封閉、靜態(tài)的無線通信網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)不具備這些要素和相應(yīng)的支持能力。
為了解決上述問題，申請人研制成功一項發(fā)明專利申請《具有認知功能的 無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)》，該發(fā)明專利申請?zhí)岢隽艘环N結(jié)構(gòu)統(tǒng)一、具有認知功能的無 線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
參見圖1，簡要介紹其中該認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)用于現(xiàn)有通信 網(wǎng)絡(luò)時的結(jié)構(gòu)組成。從圖中可見，認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)有負責存儲
網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)與半靜態(tài)的信息的認知信息庫和三個平臺業(yè)務(wù)平臺，控制平臺和 認知平臺。其中業(yè)務(wù)平臺和控制平臺是在現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)平臺和控制平臺 的應(yīng)用層分別增添了與認知平臺互通的認知接口 ，并且對于特定的網(wǎng)絡(luò)需要擴 充特定的應(yīng)用層認知接口 ，其中認知平臺和認知信息庫是原有通信網(wǎng)絡(luò)沒有的。認知平臺不分層而設(shè)有三種不同的單元認知信息檢測/傳遞單元，認知交 互單元，認知決策單元。其中，認知信息檢測/傳遞單元是由一個檢測傳遞模塊 組成，負責檢測、過濾與傳遞應(yīng)用層的認知信息，實現(xiàn)認知平臺與業(yè)務(wù)平臺、 控制平臺的認知流的接口功能。認知交互單元用于實現(xiàn)平臺內(nèi)的認知信息檢測/ 傳遞單元與認知決策單元之間、以及認知決策單元內(nèi)各認知決策才莫塊之間的認
知信息的交互，并為不同的認知信息構(gòu)建統(tǒng)一的描述語言；能夠?qū)崿F(xiàn)跨層的認 知信息的交互，為跨層信息的聯(lián)合優(yōu)化創(chuàng)造條件。認知決策單元是由多個完成 不同功能的認知決策模塊組成，例如對頻譜資源決策的模塊，對路由決策的模 塊，對碼片資源決策的模塊，對擁塞信息決策的模塊。這些功能;f莫塊之間不能 直接交互信息，它們的信息交互是通過認知交互單元完成的，這樣使得平臺的 結(jié)構(gòu)簡單和容易實現(xiàn)。這些認知決策模塊負責根據(jù)從認知交互單元獲得的相應(yīng) 的認知流，對網(wǎng)絡(luò)的不同行為進行分析，并做出最終的決策。
參見圖2,簡要介紹認知功能的無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)用于未來無線通信網(wǎng)絡(luò)時 的結(jié)構(gòu)組成。
從圖2可以看到，用于未來無線通信網(wǎng)絡(luò)的認知功能的無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu) 與前面圖1所示的用于現(xiàn)有無線通信網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)架構(gòu)基本相同，其區(qū)別在于 未來通信網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)平臺、控制平臺的物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層 和應(yīng)用層的各層分別都要擴充認知接口 。認知平臺中的認知信息檢測/傳遞單元 是由多個不同的檢測傳遞模塊組成，這些多個不同模塊用于分別檢測、過濾與 傳遞業(yè)務(wù)平臺和控制平臺的不同層的認知信息。這樣就可以實現(xiàn)認知信息的分 層檢測與交互。值得注意的是，認知平臺雖然可以與業(yè)務(wù)平臺、控制平臺的各 層進行信息交互，但是認知平臺是不分層的，原因是認知信息具有全局性的特 點，所以不適合將i/v知功能分層。而在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)加入i人知功能的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu) 不采用認知信息分層檢測與交互的原因是如果認知平臺與業(yè)務(wù)平臺、控制平 臺各層都分別增設(shè)認知接口，將對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)做出較大的改動，很難實現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)認 知功能的實現(xiàn)方法，從而解決目前無線網(wǎng)絡(luò)中的資源處于靜態(tài)管理，不能根據(jù) 需求和環(huán)境的變化進行動態(tài)調(diào)整，造成網(wǎng)絡(luò)使用方式僵化、資源利用效率低下 等問題，使網(wǎng)絡(luò)具備認知功能，能從靜態(tài)工作模式發(fā)展到動態(tài)自適應(yīng)工作模式。
為了達到上述目的，本發(fā)明提供了一種具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)
認知功能的實現(xiàn)方法，其特征在于，所述方法包括下列操作步驟
(1) 獲取認知流基站或移動臺通過開環(huán)和/或閉環(huán)的認知方式獲得認知 信息；再經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)平臺和/或控制平臺將基站或移動臺獲取的認知 信息傳送到認知平臺中的認知信息檢測/傳遞單元；認知信息檢測/傳遞單元對該 認知信息進4于;險測和處理后，傳遞至^人知交互單元；
(2) 對認知流進行分析與做出決策認知交互單元構(gòu)建統(tǒng)一的描述語言， 對不同的認知信息進行統(tǒng)一描述后，將其傳送至認知決策單7t';認知決策單元 根據(jù)認知交互單元匯聚的認知流釆用包括基于概率分布的檢測估值方法、基于 模式識別、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息表征方法和信息處理方法、基于集中式 和分布式的信息處理方法、基于經(jīng)典優(yōu)化理論和現(xiàn)代優(yōu)化理論的信息處理方法， 分析網(wǎng)絡(luò)的行為，并做出決策；且在決策過程中，認知平臺與認知信息庫進行 通信，獲知認知信息庫中存儲的靜態(tài)與半靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)信息和知識，以輔助認知 決策單元^:出決策；
(3) 執(zhí)行認知決策在認知決策單元生成的決策信息，經(jīng)由認知交互單元 和認知信息檢測/傳遞單元，傳遞給控制平臺，控制平臺接收到該包含決策信息 的認知流后，執(zhí)行控制操作，業(yè)務(wù)平臺執(zhí)行決策結(jié)果，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的認 知功能。
所述方法在包括認知流的獲取與傳遞、認知功能各個模塊的訪問、認知平 臺各個單元之間的交互、對認知流的分析處理與決策、以及執(zhí)行認知決策的全 部操作過程的各個步驟中，都要對認知流執(zhí)行安全保護機制，防止非法接入與非法訪問。
所述認知信息是具有認知功能的信息，包括頻譜資源、載干比情況、信道 容量和其它無線環(huán)境信息，服務(wù)質(zhì)量等級的用戶信息，網(wǎng)絡(luò)適變性、網(wǎng)絡(luò)運營
成本、網(wǎng)絡(luò)匹配度的各種網(wǎng)絡(luò)信息；所述認知流是不同信息層的認知信息的匯 聚，認知流的分類如下
按照地理范圍劃分為不和其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點交互的本地認知流，以及需要和 其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點交互的全局認知流；
按照時間尺度劃分為以毫秒和秒為時間尺度的短期認知流，以分鐘和小 時為時間尺度的中期認知流，以及以天、周、月或年為時間尺度的長期認知流；
按照作用域劃分為所有網(wǎng)絡(luò)都具有的認知信息的公共認知流，以及只是 特定網(wǎng)絡(luò)才具有的認知信息的私有認知流。
所述方法應(yīng)用于現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)時，通過開環(huán)認知方式獲取認知信息；所述
方法應(yīng)用于未來通信網(wǎng)絡(luò)時，通過開環(huán)認知方式和/或閉環(huán)認知方式獲耳又認知信 自
所述開環(huán)認知方式是基站或移動臺通過監(jiān)聽周邊的包括無線環(huán)境、用戶信
息和網(wǎng)絡(luò)信息的認知信息，即在單向感知方式下通過測量報告而獲得認知信息； 所述閉環(huán)認知方式是認知實體先向被感知者發(fā)送請求信息，被感知者再將自己 的認知信息發(fā)送給認知實體。
所述閉環(huán)認知方式包括下述三種方法
利用物理層的專用物理信道主動廣播的認知信息，獲取短期認知流； 利用擴充現(xiàn)有信令而增加認知查詢信息，使所述信令在鏈路層上支持閉環(huán) 的數(shù)據(jù)交互而獲取中期認知流；
通過與認知信息庫中存儲的靜態(tài)或半靜態(tài)的信息的交互，獲取長期認知流。 所述利用物理層的專用物理信道實現(xiàn)的閉環(huán)認知方法分為下述兩種 下行傳輸處于第一個網(wǎng)絡(luò)基站中的移動臺要獲得同在本地區(qū)的第二個網(wǎng) 絡(luò)基站的認知信息，該移動臺就向第二個網(wǎng)絡(luò)基站發(fā)送提供認知信息的請求， 并發(fā)送自己的相關(guān)信息；第二個網(wǎng)絡(luò)基站收到該請求后，向移動臺傳輸?shù)诙€
9網(wǎng)絡(luò)基站收集到的認知信息，使移動臺獲得了第二個網(wǎng)絡(luò)基站的認知信息；
上行傳輸?shù)诙€網(wǎng)絡(luò)基站希望獲得處于同在本地區(qū)的第一個網(wǎng)絡(luò)基站中 的移動臺的感知信息，該第二個網(wǎng)絡(luò)基站向處于第一個網(wǎng)絡(luò)中的移動臺發(fā)送提 供認知信息的請求，并廣播發(fā)送自己的相關(guān)信息；處于第一個網(wǎng)絡(luò)中的移動臺 收到后，向第二個網(wǎng)絡(luò)基站傳輸自己收集到的認知信息，第二個網(wǎng)絡(luò)基站就獲 得了處于第 一 個網(wǎng)絡(luò)中的移動臺的認知信息。
所述利用擴充信令實現(xiàn)閉環(huán)認知的方法是第 一個網(wǎng)絡(luò)基站希望獲得第二 個網(wǎng)絡(luò)基站的認知信息，就向第二個網(wǎng)絡(luò)基站發(fā)送提供認知信息的請求，并廣 播發(fā)送自己的相關(guān)信息；第一個網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)信息承載于擴充信令中傳遞到網(wǎng)關(guān) 時，網(wǎng)關(guān)進行協(xié)議的轉(zhuǎn)換，并將該信令傳遞給第二個網(wǎng)絡(luò)基站后，第二個網(wǎng)絡(luò) 基站采用上述同樣方式再向第一個網(wǎng)絡(luò)基站傳輸自己收集到的認知信息，使第 一個網(wǎng)絡(luò)基站獲得第二個網(wǎng)絡(luò)基站的認知信息。
所述認知信息庫中存儲的靜態(tài)或半靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)信息和知識，其中網(wǎng)絡(luò)信息 是網(wǎng)絡(luò)中各個網(wǎng)元實體的認知信息，知識是在網(wǎng)絡(luò)運行過程中、基于推理和學(xué) 習而積累獲得的決策和策略經(jīng)驗的集合；
所述認知信息庫通過與認知平臺的信息交互而完成知識積累的方法包括 有對認知信息庫中已有的決策策略進行加強處理，以加快決策速度，加重策 略權(quán)重；及時使用現(xiàn)有的新知識對認知信息庫中的過時知識作替換更新；實時 存儲和積累該認知信息庫中尚沒有的新知識；
所述認知信息庫通過與認知平臺的交互，輔助認知平臺決策的過程是認 知平臺先通過對認知信息庫中存儲的知識和網(wǎng)絡(luò)信息的查找和匹配，獲:f又類似 的場景和相關(guān)參數(shù)，并判斷該場景的類似程度，然后采用模式識別的匹配算法 輔助決策，并將決策結(jié)果返回給認知信息庫，以供認知信息庫進行知識的積累。
所述步驟(2)中，認知交互單元構(gòu)建統(tǒng)一的描述語言，對該認知流中的不 同認知信息進行描述時，要采用統(tǒng)一的格式實現(xiàn)交互；且對認知信息構(gòu)建統(tǒng)一 描述語言的操作步驟如下
(21)自主分析先對認知信息分類，以抽取檢測到的不同認知信息的基本特征；
(22) 自主建模根據(jù)對不同認知信息抽取的基本特征，使用統(tǒng)一的描述
語言建立格式統(tǒng)一的描述模型；
(23) 自主描述采用規(guī)范的統(tǒng)一格式的描述模型描述不同認知信息的基 本特征。
本發(fā)明是一種具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)認知功能的實現(xiàn)方法， 它是在申請人的另 一發(fā)明專利申請《具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)》的 基礎(chǔ)之上提出的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的認知功能、決策控制功能以及適變功能 的實現(xiàn)方法，主要包括三個步驟荻取認知流、對認知流進行分析與估丈出決 策、認知決策的執(zhí)行。由于適用的對象現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)和未來通信網(wǎng)絡(luò)的不 同，兩者在獲取認知信息的途徑及其認知決策的執(zhí)行過程略有不同。利用該 方法可以在相關(guān)發(fā)明專利申請《具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)》的基礎(chǔ) 上，實現(xiàn)對無線信號環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、用戶環(huán)境的高度認知功能，并且能夠 在認知基礎(chǔ)上以設(shè)定的衡量準則對無線網(wǎng)絡(luò)進行自主的決策控制，從而^吏網(wǎng) 絡(luò)從靜態(tài)工作模式發(fā)展到動態(tài)自適應(yīng)工作模式。
本發(fā)明的操作步驟簡單、容易實現(xiàn)和推廣應(yīng)用，其中認知流的獲取方法中， 本發(fā)明采用的閉環(huán)認知方式節(jié)省了獲取認知流的開銷，可以更有效地獲取^人知 信息。而在認知流的決策方法中，本發(fā)明采用的基于概率分布的檢測估值方法、 基于模式識別、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息表征方法和信息處理方法、基于集 中式和分布式的信息處理方法、基于經(jīng)典優(yōu)化理論和現(xiàn)代優(yōu)化理論的信息處理 方法，例如這些方法包括信息的模糊化表征、參量馬爾科夫建模、PCFG句法 ^t式識別以及分布式處理和啟發(fā)式優(yōu)化，分析網(wǎng)絡(luò)的行為，并做出決策。上述 各種不同方法都能夠很好地解決認知信息的數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)形式多樣和婆:據(jù) 動態(tài)變化的問題。本發(fā)明專利申請與申請人的另一發(fā)明專利申請《具有認知功 能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)》相得益彰，組成完整的具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)及其相關(guān)功能的實現(xiàn)方法，具有很好的發(fā)展前景。


圖1是具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)用于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)時的結(jié)構(gòu)示意圖。 圖2是具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)用于未來網(wǎng)絡(luò)時的結(jié)構(gòu)示意圖。 圖3是本發(fā)明具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)認知功能的實現(xiàn)方法操作 流程圖。
圖4 (A)、 (B)分別是利用物理信道實現(xiàn)閉環(huán)認知的上行和下行認知方法
示意圖。
圖5是利用擴充信令實現(xiàn)閉環(huán)認知的兩個網(wǎng)絡(luò)基站之間認知信息的傳輸方 法示意圖。
圖6是認知信息庫與認知平臺的交互狀況示意圖。
具體實施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作 進一步的詳細描述。
顯而易見，本發(fā)明具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的工作方法與傳統(tǒng)無 線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的工作方法的差別僅在于與認知信息相關(guān)聯(lián)的操作。所以本發(fā)明的 實質(zhì)就是認知功能的實現(xiàn)方法。具體來說，i人知功能的實現(xiàn)方法分三個步驟 認知流的獲取，對認知流進行分析與做出決策，^丸行認知決策。
先介紹認知流的概念不同信息層的認知信息的匯聚。本發(fā)明的認知信息 是指具有認知功能的信息，例如，無線環(huán)境(如頻譜資源、載干比情況、信道 容量等)，用戶信息(服務(wù)質(zhì)量QoS等)，網(wǎng)絡(luò)信息(如網(wǎng)絡(luò)適變性、網(wǎng)絡(luò)運營 成本、網(wǎng)絡(luò)匹配度)等認知信息都是認知流。而傳統(tǒng)的認知信息只包括無線環(huán) 境信息，不能很好地提升用戶/網(wǎng)絡(luò)滿意度。認知流的分類如下
按照地理范圍劃分為本地認知流和全局認知流本地認知流不和其它網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點交互；全局認知流需要和其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點交互。
按照時間尺度劃分為短期認知流，中期i人知流，長期i人知流。短期:〖人知流 以毫秒或秒為時間尺度；中期認知流以分鐘或小時為時間尺度；長期認知流以天、周、月或年為時間尺度。
按照作用域劃分為公共認知流和私有認知流。前者是所有網(wǎng)絡(luò)都有的認知
信息，例如功率，干擾等；后者是特定網(wǎng)絡(luò)才有的認知信息，例如LTE中的子
載波，CDMA中的碼片資源等。
下面分別根據(jù)本發(fā)明的兩種系統(tǒng)構(gòu)成分別介紹其認知功能的實現(xiàn)方法。 參見圖3,介紹針對本發(fā)明具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)認知功能的
實現(xiàn)方法的操作流程的下述步驟
(1 )獲取認知流基站或移動臺通過開環(huán)和/或閉環(huán)的認知方式獲得認知
信息，再經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)平臺和/或控制平臺將基站或移動臺獲取的認知
信息傳送到認知平臺中的認知信息檢測/傳遞單元；認知信息檢測/傳遞單元對該
認知信息進行纟企測和處理后，傳遞至認知交互單元。
本發(fā)明方法用于現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)時，采用開環(huán)認知方式獲取認知信息；而其 用于未來通信網(wǎng)絡(luò)時，通過開環(huán)認知方式和/或閉環(huán)認知方式獲耳又^人知信息。其 中開環(huán)認知方式是基站或移動臺通過監(jiān)聽周邊的包括無線環(huán)境、用戶信息和網(wǎng)
絡(luò)信息的認知信息，即在單向感知方式下通過測量報告而獲得認知信息。閉環(huán) 認知方式是認知實體先向被感知者發(fā)送請求信息，被感知者再將自己的認知信 息發(fā)送給認知實體。
(2)對認知流進行分析與做出決策認知交互單元構(gòu)建統(tǒng)一的描述語言， 對不同的認知信息進行統(tǒng)一描述后，將其傳送至認知決策單元；認知決策單元 根據(jù)認知交互單元匯聚的認知流采用包括基于概率分布的檢測估值方法、基于 模式識別、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息表征方法和信息處理方法、基于集中式 和分布式的信息處理方法、基于經(jīng)典優(yōu)化理論和現(xiàn)代優(yōu)化理論的信息處理方法 分析網(wǎng)絡(luò)的行為，并做出決策；且在決策過程中，認知平臺與認知信息庫進行 通信，獲知認知信息庫中存儲的靜態(tài)與半靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)信息和知識，以輔助認知 決策單元做出決策。其中，網(wǎng)絡(luò)信息是網(wǎng)絡(luò)中各個網(wǎng)元實體的認知信息，知識 是在網(wǎng)絡(luò)運行過程中、基于推理和學(xué)習而積累獲得的決策和策略經(jīng)驗的集合。
該步驟中，認知交互單元構(gòu)建統(tǒng)一的描述語言，描述該認知流中的不同認建統(tǒng)一描述語言的 三個搡作步驟如下
A、 自主分析先對認知信息分類，以對檢測到的不同認知信息抽取其基
本特征；
B、 自主建模根據(jù)對不同認知信息抽取的基本特征，使用統(tǒng)一的描述語 言建立格式統(tǒng)一的描述模型；
C、 自主描述采用規(guī)范的統(tǒng)一格式的描述模型描述不同認知信息的基本 特征。
在該操作步驟中，分析網(wǎng)絡(luò)行為時所采用的方法可以采用信息的模糊化表 征、參量馬爾科夫建模、PCFG句法模式識別以及分布式處理和啟發(fā)式優(yōu)化的 方法對認知流進行分析處理。其中
信息的模糊化表征眾所周知，認知信息的數(shù)據(jù)量龐大，并且呈現(xiàn)出多樣 性和動態(tài)特性，這樣就給傳統(tǒng)檢測估值理論帶來了前所未有的復(fù)雜度。為了解 決這個問題，研究新的工具在認知信息決策中的應(yīng)用就十分必要。通過信息的 模糊化表征建立模糊邏輯，并用作本發(fā)明分析處理認知信息的 一種人工智能技 術(shù)。由于模糊邏輯在處理復(fù)雜性、不確定性及達到高的控制性能方面的強大優(yōu) 勢，它在工程系統(tǒng)(尤其是控制系統(tǒng))中已經(jīng)漸漸取代了傳統(tǒng)技術(shù)。應(yīng)用模糊 邏輯進行系統(tǒng)控制時，不需建立準確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，而是根據(jù)系統(tǒng)以往控制 經(jīng)驗進行總結(jié)，形成以語言和模糊數(shù)學(xué)描述的控制策略，從而簡化對復(fù)雜系統(tǒng) 和過程進行的控制，尤其是對不確定和動態(tài)變化的系統(tǒng)，其優(yōu)勢更加明顯。
隱參量馬爾科夫過程(HMM): HMM是一種統(tǒng)計模型，用于描述一個含 有隱含未知參數(shù)的馬爾可夫過程。其特點是從可觀察的參數(shù)中確定該過程的隱 含參數(shù)，然后利用這些參數(shù)作進一步的分析。HMM可看作是一種簡化的動態(tài) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用到人工智能領(lǐng)域的諸多方向，如語音識別或光學(xué)宇 符識別、機器翻譯、生物信息學(xué)和基因組學(xué)，并取得了很好成效，體現(xiàn)了 HMM 在人工智能領(lǐng)域的良好的問題分析和處理能力和廣泛適用性。由于認知信息的 分析處理和人工智能的密切聯(lián)系，因此HMM非常適用于分析處理認知信息。通過建立合理的HMM，能夠?qū)Υ罅?、多樣性的動態(tài)認知信息進行分析并決策。
PCFG概率上下文無關(guān)文法該PCFG方法在模式識別和智能分析領(lǐng)域得 到了廣泛應(yīng)用。概率上下無關(guān)文法包括因素和規(guī)則兩個基本部分，因素是由數(shù) 據(jù)信息映射的各種符號，規(guī)則是基于在實際場景中數(shù)據(jù)的統(tǒng)計訓(xùn)練而產(chǎn)生的。 文法的主要目的是通過直接或間接信息推斷下一步情況。認知無線網(wǎng)絡(luò)的動態(tài) 性增加了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，但通過長期的訓(xùn)練過程，可以得到概率上下文無關(guān)文 法表征對應(yīng)認知無線網(wǎng)絡(luò)的某些特性。該PCFG方法本身具有語言的結(jié)構(gòu)化模 型，可以更好地實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)行為的推測以及網(wǎng)絡(luò)各類分層信息的處理。總之，概 率上下文無關(guān)文法具有良好人工智能性，應(yīng)用在認知平臺中具有^^艮大的優(yōu)勢。
分布式處理和啟發(fā)式優(yōu)化由于認知信息的數(shù)據(jù)量非常龐大，使得認知信 息的集中式處理增大了難度。分布式處理方式以其靈活性而成為認知信息決策 方式的首選。也正是由于認知信息的海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化問題的變量很多，并且優(yōu) 化問題需要將多目標進行聯(lián)合優(yōu)化，優(yōu)化算法的自由度也變得很高。這都給傳 統(tǒng)的優(yōu)化算法帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。啟發(fā)式算法因其在某些優(yōu)化問題的收斂性和 算法復(fù)雜度方面的優(yōu)勢，勢必成為實現(xiàn)認知功能的有力工具。分布式處理和啟 發(fā)式算法的應(yīng)用可以使認知網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能得以優(yōu)化，從而實現(xiàn)宏觀上的迅速 決策，且在性能上實現(xiàn)最優(yōu)化。
(3)執(zhí)行認知決策在認知決策單元生成的決策信息，經(jīng)由認知交互單元 和認知信息檢測/傳遞單元，傳遞給控制平臺，控制平臺接收到該包含決策信息 的認知流后，執(zhí)行控制橾作，業(yè)務(wù)平臺執(zhí)行決策結(jié)果，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的認 知功能。
因此，總結(jié)本發(fā)明具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的認知功能的實現(xiàn)方 法是首先認知平臺中的檢測與傳遞單元獲取認知流，當該認知無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 應(yīng)用于現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)時，認知流是通過開環(huán)方式獲得的，認知流承載于業(yè)務(wù)流 與控制流中，并在業(yè)務(wù)平臺與控制平臺的應(yīng)用層進行收集以后，以應(yīng)用數(shù)據(jù)的 形式傳輸?shù)秸J知平臺。而該認知無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)用于未來通信網(wǎng)絡(luò)時，認知流 是通過開環(huán)方式和閉環(huán)方式獲得的，而且認知流承載于業(yè)務(wù)流與控制流中，并在業(yè)務(wù)平臺與控制平臺的物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層和應(yīng)用層進行 收集并傳輸?shù)秸J知平臺。另外，本發(fā)明方法在包括認知流的獲取與傳遞、認知 功能各個模塊的訪問、認知平臺各個單元之間的交互、對認知流的分析處理與 決策、以及執(zhí)行認知決策的全部操作過程的各個步驟中，都要對認知流執(zhí)行安 全保護機制，防止非法接入與非法訪問。
下面重點介紹閉環(huán)認知方式所包括的三種認知方法
一是利用物理層的專用物理信道主動廣播的認知信息，獲取短期認知流。
二是利用擴充現(xiàn)有信令而增加認知查詢信息，使信令在鏈路層上支持閉環(huán) 的數(shù)據(jù)交互而獲取中期認知流。
三是通過與認知信息庫中存儲的靜態(tài)或半靜態(tài)的信息的交互，認知信息檢 測與傳遞單元中的各模塊獲取長期認知流。
其中，利用物理層的專用物理信道實現(xiàn)的閉環(huán)認知方法分為下述兩種
參見圖4(A),先介紹下行的閉環(huán)認知傳輸方法處于第一個網(wǎng)絡(luò)A基站 中的移動臺希望獲得同在本地區(qū)的第二個網(wǎng)絡(luò)B基站的認知信息，例如，移動 臺(多模)原先屬于網(wǎng)絡(luò)A基站，而后移動臺發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)A的信號越來越差，于 是移動臺向同在本地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)B基站，發(fā)送認知信息提供請求，并發(fā)送自己的 相關(guān)信息；第二個網(wǎng)絡(luò)B基站收到該請求后，向移動臺傳輸?shù)诙€網(wǎng)絡(luò)B基站 收集到的認知信息，使移動臺獲得了第二個網(wǎng)絡(luò)B基站的認知信息。
參見圖4(B)，再介紹上行的閉環(huán)認知傳輸方法第二個網(wǎng)絡(luò)B基站希望 獲得處于同在本地區(qū)的第 一個網(wǎng)絡(luò)A基站中的移動臺的感知信息，該第二個網(wǎng) 絡(luò)B基站向處于第一個網(wǎng)絡(luò)A中的移動臺發(fā)送提供認知信息的請求，并將自己 的相關(guān)信息廣播出去；處于第一個網(wǎng)絡(luò)A中的移動臺收到后，向第二個網(wǎng)絡(luò)B 基站傳輸自己收集到的認知信息，第二個網(wǎng)絡(luò)B基站就獲得了處于第一個網(wǎng)絡(luò) A中的移動臺的認知信息。
參見圖5，介紹本發(fā)明利用擴充信令實現(xiàn)閉環(huán)認知的方法第一個網(wǎng)絡(luò)A基 站希望獲得第二個網(wǎng)絡(luò)B基站的認知信息，就向第二個網(wǎng)絡(luò)B基站發(fā)送凈是供認 知信息的請求，并將自己的相關(guān)信息廣播出去；第一個網(wǎng)絡(luò)A的相關(guān)信息承載于擴充信令中傳遞到網(wǎng)關(guān)時，網(wǎng)關(guān)進行協(xié)議的轉(zhuǎn)換，并將該信令傳遞給第二個網(wǎng)
絡(luò)B基站后，第二個網(wǎng)絡(luò)B基站采用上述同樣方式再向第 一個網(wǎng)絡(luò)A基站傳輸 自己收集到的認知信息，使第一個網(wǎng)絡(luò)A基站獲得第二個網(wǎng)絡(luò)B基站的認知信 息。
參見圖6，介紹本發(fā)明的認知信息庫通過與認知平臺的信息交互而完成知 識積累的三種方法對認知信息庫中已有的決策策略進行加強處理，以加快決 策速度，加重策略權(quán)重；及時使用現(xiàn)有的新知識對認知信息庫中的過時知識作 替換更新；實時存儲和積累該認知信息庫中尚沒有的新知識。
本發(fā)明認知信息庫通過與認知平臺的交互，輔助認知平臺決策的過程是 認知平臺先通過對認知信息庫中存儲的知識和網(wǎng)絡(luò)信息的查找和匹配，獲^^類 似的場景和相關(guān)參數(shù)，并判斷該場景的類似程度，然后采用模式識別的匹配算 法輔助決策，并將決策結(jié)果返回給認知信息庫，以供認知信,t，庫進行知識的積 累。
權(quán)利要求
1、一種具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的認知功能的實現(xiàn)方法，其特征在于，所述方法包括下列操作步驟(1)獲取認知流基站或移動臺通過開環(huán)和/或閉環(huán)的認知方式獲得認知信息；再經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)平臺和/或控制平臺將基站或移動臺獲取的認知信息傳送到認知平臺中的認知信息檢測/傳遞單元；認知信息檢測/傳遞單元對該認知信息進行檢測和處理后，傳遞至認知交互單元；(2)對認知流進行分析與做出決策認知交互單元構(gòu)建統(tǒng)一的描述語言，對不同的認知信息進行統(tǒng)一描述后，將其傳送至認知決策單元；認知決策單元根據(jù)認知交互單元匯聚的認知流采用包括基于概率分布的檢測估值方法、基于模式識別、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息表征方法和信息處理方法、基于集中式和分布式的信息處理方法、基于經(jīng)典優(yōu)化理論和現(xiàn)代優(yōu)化理論的信息處理方法，分析網(wǎng)絡(luò)的行為，并做出決策；且在決策過程中，認知平臺與認知信息庫進行通信，獲知認知信息庫中存儲的靜態(tài)與半靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)信息和知識，以輔助認知決策單元做出決策；(3)執(zhí)行認知決策在認知決策單元生成的決策信息，經(jīng)由認知交互單元和認知信息檢測/傳遞單元，傳遞給控制平臺，控制平臺接收到該包含決策信息的認知流后執(zhí)行控制操作，業(yè)務(wù)平臺執(zhí)行決策結(jié)果，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的認知功能。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述方法在包括認知流的獲 取與傳遞、認知功能各個模塊的訪問、認知平臺各個單元之間的交互、對認知 流的分析處理與決策、以及執(zhí)行認知決策的全部操作過程的各個步驟中，都要 對i人知流執(zhí)行安全保護才幾制，防止非法4妻入與非法訪問。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述認知信息是具有認知功 能的信息，包括頻譜資源、載干比情況、信道容量和其它無線環(huán)境信息，服務(wù) 質(zhì)量等級的用戶信息，網(wǎng)絡(luò)適變性、網(wǎng)絡(luò)運營成本、網(wǎng)絡(luò)匹配度的各種網(wǎng)絡(luò)信息；所述認知流是不同信息層的認知信息的匯聚，認知流的分類如下按照地理范圍劃分為不和其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點交互的本地認知流，以及需要和其它網(wǎng)絡(luò)節(jié)點交互的全局i人知流；按照時間尺度劃分為以毫秒和秒為時間尺度的短期認知流，以分鐘和小時為時間尺度的中期認知流，以及以天、周、月或年為時間尺度的長期認知流； 按照作用域劃分為所有網(wǎng)絡(luò)都具有的i人知信息的公共認知流，以及只是特定網(wǎng)絡(luò)才具有的認知信息的私有認知流。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述方法應(yīng)用于現(xiàn)有通信網(wǎng) 絡(luò)時，通過開環(huán)認知方式獲取認知信息；所述方法應(yīng)用于未來通信網(wǎng)絡(luò)時，通 過開環(huán)認知方式和/或閉環(huán)認知方式獲取認知信息。
5、 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于所述開環(huán)認知方式是基站或 移動臺通過監(jiān)聽周邊的包括無線環(huán)境、用戶信息和網(wǎng)絡(luò)信息的認知信息，即在 單向感知方式下通過測量報告而獲得認知信息；所述閉環(huán)認知方式是認知實體 先向被感知者發(fā)送請求信息，被感知者再將自己的認知信息發(fā)送給認知實體。
6、 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于所述閉環(huán)認知方式包括下述 三種方法利用物理層的專用物理信道主動廣播的認知信息，獲取短期認知流； 利用擴充現(xiàn)有信令而增加認知查詢信息，使所述信令在鏈路層上支持閉環(huán) 的數(shù)據(jù)交互而獲取中期認知流；通過與認知信息庫中存儲的靜態(tài)或半靜態(tài)的信息的交互，獲取長期認知流。
7、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于所述利用物理層的專用物理 信道實現(xiàn)的閉環(huán)認知方法分為下述兩種下行傳輸處于第一個網(wǎng)絡(luò)基站中的移動臺要獲得同在本地區(qū)的第二個網(wǎng) 絡(luò)基站的認知信息，該移動臺就向第二個網(wǎng)絡(luò)基站發(fā)送提供認知信息的請求， 并發(fā)送自己的相關(guān)信息；第二個網(wǎng)絡(luò)基站收到該請求后，向移動臺傳輸?shù)诙€ 網(wǎng)絡(luò)基站收集到的認知信息，使移動臺獲得了第二個網(wǎng)絡(luò)^^站的認知信息；上行傳輸?shù)诙€網(wǎng)絡(luò)基站希望獲得處于同在本地區(qū)的第一個網(wǎng)絡(luò)基站中的移動臺的感知信息，該第二個網(wǎng)絡(luò)基站向處于第一個網(wǎng)絡(luò)中的移動臺發(fā)送提供認知信息的請求，并廣播發(fā)送自己的相關(guān)信息；處于第一個網(wǎng)絡(luò)中的移動臺收到后，向第二個網(wǎng)絡(luò)基站傳輸自己收集到的認知信息，第二個網(wǎng)絡(luò)基站就獲 得了處于第 一個網(wǎng)絡(luò)中的移動臺的認知信息。
8、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于所述利用擴充信令實現(xiàn)閉環(huán) 認知的方法是第一個網(wǎng)絡(luò)基站希望獲得第二個網(wǎng)絡(luò)基站的認知信息，就向第 二個網(wǎng)絡(luò)基站發(fā)送提供認知信息的請求，并廣播發(fā)送自己的相關(guān)信息；第一個 網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)信息承載于擴充信令中傳遞到網(wǎng)關(guān)時，網(wǎng)關(guān)進行協(xié)議的轉(zhuǎn)換，并將 該信息傳遞給第二個網(wǎng)絡(luò)基站后，第二個網(wǎng)絡(luò)基站采用上述同樣方式再向第一 個網(wǎng)絡(luò)基站傳輸自己收集到的認知信息，使第一個網(wǎng)絡(luò)基站獲得第二個網(wǎng)絡(luò)基 站的認知信息。
9、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于所述認知信息庫中存儲的靜 態(tài)或半靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)信息和知識，其中網(wǎng)絡(luò)信息是網(wǎng)絡(luò)中各個網(wǎng)元實體的認知信 息，知識是在網(wǎng)絡(luò)運行過程中、基于推理和學(xué)習而積累獲得的決策和策略經(jīng)驗 的集合；所述認知信息庫通過與認知平臺的信息交互而完成知識積累的方法包括 有對認知信息庫中已有的決策策略進行加強處理，以加快決策速度，加重策 略權(quán)重；及時使用現(xiàn)有的新知識對認知信息庫中的過時知識作替換更新；實時 存儲和積累該認知信息庫中尚沒有的新知識；所述認知信息庫通過與認知平臺的交互，輔助認知平臺決策的過程是i人 知平臺先通過對認知信息庫中存儲的知識和網(wǎng)絡(luò)信息的查找和匹配，獲耳又類似 的場景和相關(guān)參數(shù)，并判斷該場景的類似程度，然后采用模式識別的匹配算法 輔助決策，并將決策結(jié)果返回給認知信息庫，以供認知信息庫進行知識的積累。
10、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟(2)中，認知交 互單元構(gòu)建統(tǒng)一的描述語言，對不同的i人知信息進行描述時，要采用統(tǒng)一的格式實現(xiàn)交互；且對認知信息構(gòu)建統(tǒng)一描述語言的操作步驟如下 (21)自主分析先對認知信息分類，以抽取檢測到的不同認知信息的基本特征；(22) 自主建模根據(jù)對不同認知信息抽取的基本特征，使用統(tǒng)一的描述 語言建立格式統(tǒng)一的描述模型；(23) 自主描述采用規(guī)范的統(tǒng)一格式的描述模型描述不同認知信息的基 本特征。
全文摘要
一種具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)認知功能的實現(xiàn)方法，是在發(fā)明專利申請《具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)》的基礎(chǔ)上提出的，主要包括三個步驟認知流的獲取，對認知流進行處理與做出決策，執(zhí)行認知決策。該方法應(yīng)用于現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)和未來通信網(wǎng)絡(luò)時，其主要區(qū)別是認知信息的獲取方式及其認知決策的執(zhí)行過程略有不同。本發(fā)明能夠在相關(guān)發(fā)明專利申請《具有認知功能的無線通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)》的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)對無線環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、用戶環(huán)境的高度認知能力，并且可以在認知基礎(chǔ)上以設(shè)定的衡量準則對無線網(wǎng)絡(luò)進行自主的決策控制，從而使網(wǎng)絡(luò)從靜態(tài)工作模式發(fā)展到動態(tài)自適應(yīng)工作模式。本發(fā)明具有很好的應(yīng)用發(fā)展前景。
文檔編號H04W16/00GK101541010SQ20091008273
公開日2009年9月23日 申請日期2009年4月28日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月28日
發(fā)明者林家儒, 凱 牛, 超 薛, 許文俊, 賀志強 申請人:北京郵電大學(xué)