面向社群智慧型的認知網路中機會數據通信機制研究

《面向社群智慧型的認知網路中機會數據通信機制研究》是依託東北大學，由李婕擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：面向社群智慧型的認知網路中機會數據通信機制研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：李婕
• 依託單位：東北大學

中文摘要

認知網路具有智慧型感知和認知反饋能力，感知網路環境變化並預測網路未來狀態，根據用戶需求自適應地進行網路資源配置和行為決策，實現網路性能最最佳化。本項目通過認知網路和社群智慧型技術將人類社會活動與認知網路架構相融合，深入研究機會數據通信機制，形成自主運營的網路通信系統。主要研究內容：研究基於節點移動軌跡分析和社會關係挖掘的移動節點位置預測模型，保證低延遲的機會數據通信服務；研究基於節點移動模型和機會通信特徵分析的機會通信群組構造方法，保證高效的機會數據通信服務；研究基於機會數據通信過程中節點行為的可信度算法，構建科學合理的節點聲望評價模型，保證可信的機會數據通信服務；結合數據類型、節點聲望、競價等要素設計節點激勵策略，保證節點提供持續可信的機會通信服務，同時減少系統激勵開銷；研究基於節點移動位置預測、機會群組構造以及用戶聲望激勵模型的機會數據通信機制；構建原型系統並對設計的算法進行驗證。

結題摘要

本項目對面向社群智慧型的認知網路中機會數據通信機制展開研究。結合移動節點位置預測模型、機會群組構造算法、基於用戶可信模型的信譽激勵機制等用戶行為認知模型研究面向群體智慧型的認知網路機會數據通信機制；研究了基於理論的移動模型和基於統計的移動模型，採用機率模型確定移動節點接觸時間和接觸間隔時間的機率分布，並結合複雜網路聚類方法在機會連線的背景下進行節點之間社會關係的挖掘，進而通過節點之間的社會關係最佳化位置預測算法；研究基於用戶多維行為屬性的群組構造方法，設計了基於節點的社會關係、移動軌跡、興趣愛好等特徵的群組構造方法，並結合移動通信系統的用戶大數據進行基於連結密度聚類的群組構造算法和基於局部擴張的群組構造方法，並通過協作博弈理論證明基於群組構造的機會數據傳輸的可行性；研究用戶信譽度模型，建立基於用戶信譽度的可信模型，並在此基礎上設計了基於博弈理論和反向拍賣理論的用戶激勵機制，保證機會數據通信的可完成性；研究了基於社群節點的行為多維狀態感知及認知，建立了基於社會節點位置預測的機會數據通信機制，基於群組構造的機會通信機制和基於可信性激勵的機會數據通信機制；考慮認知網路機會數據通信在工業無線網路中的套用，研究了無線工業網路可靠安全的數據傳輸機制；考慮社群智慧型節點在使用機會數據通信時，需要在位置隱私和使用服務之間進行權衡，因此本課題提出了用戶位置隱私保護算法；構建了面向校園網教育信息化建設的移動教育資源協作原型系統、基於wifi-direct群組通信的資源共享和實時多媒體傳輸系統。本課題為移動社群智慧型網路提供了完整的可信高效數據傳輸系統，為無基礎設施環境下、自然災害環境、大規模社群聚集場景下的網路數據傳輸問題提供了科學理論基礎和技術解決方案。