基于任务特征的异构移动认知网络拓扑控制机理研究

As intelligent network technology developed，Giving Mobile Ad-hoc Network self-cognition and self-management ability has become a new research trend. Researching on topology control is a possible way of giving Mobile Ad-hoc Network self-cognition and self-management ability. And this project will focus on the research of theoretical approaches for topology control of Mobile Ad-hoc Network, which consisting of laser channel, under acoustic channel and electromagnetic wave channel, driven by the task features. Three basic scientific problems in project research content are as follows: (1) Connectivity factor representation model; (2) Dynamic construction mechanism of topology based on connectivity factor; (3) Dynamic optimization mechanism of topology based on environment cognition. Three possible difficulties which will be overcome in project are included. (1) The method used to construct connectivity factor representation model. (2) The mechanism which mobile nodes construct network topology that supports multitask run concurrently under channel constraints. (3) The self-optimization mechanism of network topology based on environment cognition and mobile regular pattern of nodes. The theories and mechanisms in the research project can provide bases for design of high performance routing mechanism in hybrid mobile Ad hoc network. At last, we will extend the research findings in the application of data links integration, Internet of Things and multi-platform cooperative engagement.

随着网络智能化技术的发展，为移动自组织网络赋予自我认知自我管理的能力是移动自组织网络的一个新的发展方向，而从拓扑控制的角度研究移动自组织网络自我认知自我管理的能力是一个很好的切入点。本课题旨在研究一种支持激光、水声及电磁波通信系统的异构移动认知网络，揭示其基于任务特征驱动的拓扑控制机理。重点围绕网络节点的关联特征表示模型；基于任务特征的拓扑构建机理；及基于环境认知的拓扑优化机理三个内容展开研究。着力解决三个核心问题：（1）关联特征表示模型的构建方法；（2）拓扑构建机理如何在节点移动过程中即满足信道约束条件又支持多任务并发执行；（3）拓扑优化机理如何基于网络环境的认知及节点的位移规律自我优化拓扑。本项目将为海天一体化网络中高效路由机制的设计提供理论基础，并可在数据链融合、物联网及海天协同探测搜救等领域中推广应用。

随着网络智能化技术的发展，为移动自组织网络赋予自我认知自我管理的能力是移动自组织网络的一个新的发展方向，而从拓扑控制的角度研究移动自组织网络自我认知自我管理的能力是一个很好的切入点。本课题旨在研究一种支持激光、水声及电磁波通信系统的异构移动认知网络，揭示其基于任务特征驱动的拓扑控制机理。重点围绕网络节点的关联特征表示模型；基于任务特征的拓扑构建机理；及基于环境认知的拓扑优化机理三个内容展开研究。着力解决三个核心问题：（1）关联特征表示模型的构建方法；（2）拓扑构建机理如何在节点移动过程中即满足信道约束条件又支持多任务并发执行；（3）拓扑优化机理如何基于网络环境的认知及节点的位移规律自我优化拓扑。基于上述研究，课题组成员目前已在电子学报发表论文2篇，通信学报发表论文1篇，西北工业大学学报发表论文3篇，国际期刊Journal of networks 上发表论文1篇，参加国际会议并作口头报告2次，申请国家专利6项。研究结果表明本课题研究的理论用于网络的自我认知优化是有一定效果的，但是还达不到人类大脑认知优化的程度，主要原因在于机器对影响网络的外部环境和内部状态参数语义的理解还不能达到人的理解程度。但在今后的研究中如果能够为机器提供海量真实的网络运行过程中的环境参数和内部状态参数。机器自动提取参数的特征可以进一步优化，网络优化的效果还可进一步提高。本项目将为海天一体化网络中高效路由机制的设计提供理论基础，并可在数据链融合、太空探测及海天协同探测搜救等领域中推广应用。