【摘要】 本发明公布了一种基于业务区分的认知网络QoS保障方法。该方法以业务为中心，通过采集网络QoS参数、业务信息以及网络状态信息，将信息汇聚到域认知服务器进行处理，并以处理结果作为训练样例训练支持向量机(SVM)得到分类器；该分类器在实时状况下根据边缘路由器和核心路由器采集得到的信息处理结果预测网络可能发生的问题，服务器根据可能发生的问题向边缘路由器下发新策略；边缘路由器根据新策略给不同的业务分配不同的优先级，从而为网络的QoS提供了保障。该方法结合了现有的区分服务架构，具有可扩展性，同时引入了人工智能方法，能够有效地在问题出现之前做出决策，从而实现了网络的认知。 【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】CN201010576152.8 【申请日】2010-12-07 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102025620A 【公开公告日】2011-04-20 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN102025620B 【授权公告日】2013-01-02 【授权公告年份】2013.0 【发明人】孙雁飞; 张顺颐; 亓晋; 顾成杰; 黄桂松; 王攀 【主权项内容】一种基于业务区分的认知网络QoS保障方法，其特征在于该方法的步骤如下：1)数据采集：边缘路由器以及核心路由器采集数据包到达路由器的相关信息，包括数据包行为(入队列、出队列或者丢包)、行为发生的时间、当前结点、下一跳结点、数据包大小、源IP地址、目的IP地址和业务类型；2)信息汇聚和处理：边缘路由器以及核心路由器将各自所采集的数据包到达路由器的相关信息发往该区分服务域的中心服务器即域认知服务器，域认知服务器将这些信息进行处理，计算出符合离线训练SVM所需的网络QoS参数以及网络状态参数；3)训练SVM：根据某一时间段的符合训练SVM所需的网络QoS参数作为训练的参数，将该时间段之后的某一时刻符合训练SVM所需的网络的状态作为属性，训练SVM；4)实时状态统计：边缘路由器以及核心路由器将各自所采集的网络实际运行过程中的参数汇聚到域认知服务器得到网络的实际QoS参数以及网络状态参数，将得到的实际QoS参数以及网络状态参数作为SVM的输入，输出是该状态之后某一时刻网络的状态；5)下发策略：根据下一阶段网络可能的状态，域认知服务器将产生区分服务的新策略，并发送给边缘路由器；6)边缘路由器根据策略进行调节，对不同的业务打上不同的DSCP标记，从而实现对业务的区分，转步骤1)。 【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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