专利名称：动态自适应的认知网络QoS映射方法
技术领域：
本发明针对认知网络可管理、可监控、可测量的特点，为了满足认知网络不同 用户的业务不同的QoS需求的基础上，建立从用户平面、业务平面、策略平面、控制平 面之间的参数映射，实现网络资源利用率最大化，属于认知网络QoS映射方法的技术领 域。
背景技术：
面对越来越复杂多变的网络环境、日益增加的网络业务，传统网络技术已经很 难满足人们的需求。认知网络是一种新型的网络技术，监视网络状态，推测未来网络可 能出现的问题，然后根据策略库对网络进行调整，实现网络动态更新。在IP网络上提供 不同的QoS等级来满足不同的用户需求是目前研究的一个热点。目前在IP网络上提供QoS模型机制的研究比较多，主要的研究是区分服务和综 合服务模型。传统的区分服务模型服务等级分类有限，有限的业务等级分类不能满足千 变万化的用户需求。认知网络在传统的OSI七层网络模型的基础上，增加了用户平面、 业务平面、策略平面、控制平面。对于终端用户而言(即用户平面)，往往是根据用户的 付费情况来确定该用户应该享用的服务质量，因此，需要的QoS描述是简单直观的，却 不能被业务平面所理解。依此类推，策略平面、控制平面、业务平面之间所需要的业务 参数也是不一样的。本专利提出认知网络QoS映射机制，可解决用户平面、业务平面、 策略平面、控制平面的参数映射问题。
发明内容
技术问题本发明的目的是提出基于业务的认知网络的多平面参数映射机制， 维护认知网络QoS保证，实现各业务之间的资源利用率最大化。技术方案本发明为实现上述目的，采用如下技术方案本发明动态自适应的认知网络QoS映射方法，对用户的QoS等级进行分类，基 于业务优先级对各平面QoS参数进行了自适应地动态映射，具体方法如下业务平面的参数是以业务为驱动的，对于不同用户的不同业务类型，优先级比 较步骤如下1)提取各个业务的信息，分别记录业务类型和用户等级；2)将各业务的id、业务类型、用户等级存放到三维数组中；3)比较给业务的业务类型，根据业务类型优先级分别对业务进行重新排序；4)对于业务类型相同的业务，比较用户等级，根据用户等级进行排序；5)保存数组并将结果保存到业务平面的数据库中；策略平面根据QoS参数权重选择方法的具体步骤如下i)遍历策略数据库，选择符合业务QoS要求的策略；
权利要求
1. 一种动态自适应的认知网络QoS映射方法，其特征在于对用户的QoS等级进行分 类，基于业务优先级对各平面QoS参数进行了自适应地动态映射，具体方法如下业务平面的参数是以业务为驱动的，对于不同用户的不同业务类型，优先级比较步 骤如下1)提取各个业务的信息，分别记录业务类型和用户等级；2)将各业务的id、业务类型、用户等级存放到三维数组中；3)比较给业务的业务类型，根据业务类型优先级分别对业务进行重新排序；4)对于业务类型相同的业务，比较用户等级，根据用户等级进行排序；5)保存数组并将结果保存到业务平面的数据库中； 策略平面根据QoS参数权重选择方法的具体步骤如下i)遍历策略数据库，选择符合业务QoS要求的策略； ii)根据细粒度服务的目标函数O(A)= Za1^-，计算备选策略的目标函数 值；iii)选择最小目标函数值的策略方案，判断可行性；iv)可行则生成QoS策略，不可行则调整QoS参数权重，重新转步骤i);其中，S1表示针对某一类具体业务的策略库中一个可能的策略，α ,表示该类业务的 策略参数的权重，时间tl是上次策略数据库中保存的QoS参数的时间，t2是计算目标函 数时的时间，V1是这一时刻测量到的QoS参数，δ,是目前策略库中规定的第i个Q0S参 数的取值，Smax是第i个Q0S指标的最大值。
全文摘要
本发明公布了一种动态自适应的认知网络QoS映射方法，在用户平面对用户进行了等级分类，在业务平面比较了业务的优先级，在策略平面建立了目标函数自适应地调整策略平面QoS权重方式，在控制平面讨论了获取参数的测量方法。本发明满足认知网络不同用户的业务不同的QoS需求，实现了从用户平面、业务平面、策略平面、控制平面之间的动态参数映射，实现网络资源利用率最大化。
文档编号H04L29/06GK102025732SQ20101057616
公开日2011年4月20日 申请日期2010年12月7日 优先权日2010年12月7日
发明者亓晋, 孙雁飞, 张顺颐, 施春晓, 王攀, 顾成杰 申请人:南京邮电大学