【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。 【专利类型】发明申请 【申请人】南京邮电大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】210003 江苏省南京市新模范马路66号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南京市 【申请人区县】鼓楼区 【申请号】CN201010576161.7 【申请日】2010-12-07 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102025732A 【公开公告日】2011-04-20 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN102025732B 【授权公告日】2013-11-27 【授权公告年份】2013.0 【发明人】孙雁飞; 张顺颐; 亓晋; 顾成杰; 施春晓; 王攀 【主权项内容】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：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，δi表示针对某一类具体业务的策略库中一个可能的策略，αi表示该类业务的策略参数的权重，时间t1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，vi是这一时刻测量到的QoS参数，δi是目前策略库中规定的第i个QoS参数的取值，δmax是第i个QoS指标的最大值。FSA00000375416700011.tif 【当前权利人】南京邮电大学 【当前专利权人地址】江苏省南京市新模范马路66号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】123200004260908590 【被引证次数】TRUE 【家族被引证次数】TRUE

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