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工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)認知型路由協(xié)議研究

2018-10-21 09:40:30曹健高靜李楓王藝潼
科技風 2018年32期
關(guān)鍵詞:環(huán)境研究

曹健 高靜 李楓 王藝潼

摘 要:為了提高工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力,本文提出在路由協(xié)議的設(shè)計中引入“認知”元素。首先簡要介紹了認知網(wǎng)絡(luò)的起源和概念,接下來介紹了國內(nèi)外認知網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀,最后分析和討論了在工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)認知型路由協(xié)議設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)。

關(guān)鍵詞:認知;工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò);工業(yè)4.0;路由協(xié)議

1 概述

“中國制造2025”、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和“工業(yè)4.0”等是主要的工業(yè)國家面向新一輪工業(yè)革命提出的國家發(fā)展戰(zhàn)略。在這些戰(zhàn)略中,網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合成為了提高企業(yè)管理水平和生產(chǎn)效率的大勢所趨[1,2]。

工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠在惡劣的工業(yè)環(huán)境中為智能設(shè)備和機械裝置等提供寬帶的數(shù)據(jù)鏈路和靈活的拓撲結(jié)構(gòu),節(jié)省了布線所需成本,方便了舊設(shè)備的改造升級,它是新一輪工業(yè)革命的重要基礎(chǔ)。

路由協(xié)議是網(wǎng)絡(luò)研究的關(guān)鍵技術(shù)之一。工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)通常由大量資源受限的無線節(jié)點組成,它們的通信環(huán)境非常復雜,不僅存在高強的噪聲和電磁干擾,而且往往處于高溫、高危和高腐蝕等環(huán)境,此外,新的工業(yè)革命對網(wǎng)絡(luò)性能等方面也都提出了更高的要求,這些特征迫切的需要在網(wǎng)絡(luò)中加入“認知”元素,賦予網(wǎng)絡(luò)“智慧”的特性,使網(wǎng)絡(luò)具備自適應(yīng)、自管理、學習和推理等智能功能,使得網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)當前環(huán)境和狀態(tài)及時做出相應(yīng)的路由決策。因此,研究工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)的認知型路由協(xié)議具有迫切性和重要性。

2 認知技術(shù)的起源和概念

認知網(wǎng)絡(luò)是在認知無線電技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的,Mitola等人在1999年提出了認知無線電的概念,認知無線電具有學習能力,能夠感知空間內(nèi)的可用頻譜資源,并根據(jù)環(huán)境的變化進行自適應(yīng)調(diào)整,認知無線電網(wǎng)絡(luò)的研究目標是物理層和鏈路層技術(shù)。[3]

2005年美國弗吉尼亞工學院的W.Thomas等人總結(jié)了認知網(wǎng)絡(luò)的定義[4]:認知網(wǎng)絡(luò)具有智能的認知過程,能夠感知網(wǎng)絡(luò)自身的狀態(tài),然后分析、決策并對網(wǎng)絡(luò)做出自適應(yīng)的規(guī)劃和調(diào)整,直到達到預期的端到端目標和網(wǎng)絡(luò)整體性能的提高。[5]目前,認知網(wǎng)絡(luò)的概念已經(jīng)被IEEE標準化學會采用。

3 認知技術(shù)研究現(xiàn)狀

近年來,認知網(wǎng)絡(luò)得到了國內(nèi)外的學者越來越多的關(guān)注。文獻[6]在網(wǎng)絡(luò)中引入了知識平面使網(wǎng)絡(luò)具有認知能力,網(wǎng)絡(luò)通過觀察、學習、推理等認知行為對環(huán)境變化做出合理反應(yīng)。文獻[7]指出認知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)能適應(yīng)運行參數(shù)的變化并做出前瞻性決策。文獻[8]提出了認知網(wǎng)絡(luò)中一種具有鏈路可用性預測機制的路由協(xié)議,以節(jié)點負載和鏈路質(zhì)量為度量進行路由選擇。上述路由協(xié)議的研究均是在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下進行的,在工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)中引入認知型路由協(xié)議仍處于起步階段,具有一定的先進性和實用性。

4 關(guān)鍵技術(shù)

4.1 環(huán)境感知技術(shù)

認知網(wǎng)絡(luò)依據(jù)感知信息進行學習、推理和路由決策等行為,因此在工業(yè)背景下的環(huán)境感知技術(shù)直接影響了網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的性能,它是認知網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。在未來的工業(yè)場景中,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大,如何在大規(guī)模節(jié)點間同步更新感知信息、確定信息采集方式和周期以及形式化的表達等,實現(xiàn)主動感知是一項關(guān)鍵技術(shù)。

4.2 學習技術(shù)

學習機制是認知網(wǎng)絡(luò)的核心,運用學習機制進行問題處理時需要依據(jù)所學知識建立適合的學習模型,例如決策樹、博弈論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率論等理論方法。在工業(yè)場景中,如何選擇收斂速度較好的自學習算法,構(gòu)建適合的學習模型,是提高路由協(xié)議性能的關(guān)鍵。

4.3 SDN技術(shù)

軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN,Software Defined Network)技術(shù)[9]分離了控制平面和數(shù)據(jù)平面,降低了設(shè)備的復雜度和硬件成本;控制平面集中式的管理使得網(wǎng)絡(luò)可以基于全網(wǎng)視圖進行網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化,提高了網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。在采用SDN體系結(jié)構(gòu)的工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)中,控制平面可以感知網(wǎng)絡(luò)的全局狀態(tài),通過學習和推理機制進行路由決策,從而優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。但面向工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)的SDN技術(shù)仍面臨諸多技術(shù)難點需要解決。

5 總結(jié)

本文簡要介紹了認知網(wǎng)絡(luò)的起源、概念以及國內(nèi)外在認知路由協(xié)議領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,最后總結(jié)出在工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)認知型路由協(xié)議的設(shè)計中具有環(huán)境感知技術(shù)、學習技術(shù)和SDN技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)。為認知型路由協(xié)議在工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)中的發(fā)展提供了思路。

參考文獻:

[1]周濟.智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J].中國機械工程,2015,26(17):2273.2284.

[2]曹健,高靜.面向智能制造的工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)研究[J].科學技術(shù)創(chuàng)新,2017(30):95.96.

[3]Joseph Mitola.Cognitive Radio:An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio[D].PhD thesis,Royal Institute of Technology,2000.

[4]Thomas R W.Cognitive networks[C].First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks.IEEE,2005:352.360.

[5]顧成杰,張順頤,孫雁飛.基于業(yè)務(wù)感知和策略選擇的認知路由算法[J].通信學報,2011,32(11):168.175.

[6]Clark D D.A knowledge plane for the internet[C].Conference on Applications,Technologies,Architectures,and Protocols for Computer Communications.ACM,2003:3.10.

[7]Mahmoud Q.Cognitive Networks:Towards Self.Aware Networks[M].Wiley.Interscience,2007.

[8]Zhang Y.The Stable Routing Protocol for the Cognitive Network[C].IEEE GLOBECOM Workshops.IEEE,2014:1090.1095.

[9]張朝昆,崔勇,唐翯翯,等.軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)研究進展[J].軟件學報,2015,26(1):62.81.

作者簡介:第一作者曹健(1984.),男,講師,研究方向:無線網(wǎng)絡(luò)、認知計算等。

*通訊作者:高靜(1985.),女,博士,研究方向:網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。

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