[發明專利]一種基于復雜通信網絡信道數據挖掘路徑預測算法

無效

• 申請號: 201310037201.4
• 申請日: 2013-01-17
• 公開（公告）號: CN103152253A
• 公開（公告）日: 2013-06-12
• 發明（設計）人: 王少夫
• 申請（專利權）人: 王少夫
• 主分類號: H04L12/701
• 分類號: H04L12/701;G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種復雜通信網絡信道數據路徑預測算法，屬于通信技術領域

背景技術

現代通信網絡將各種物理網絡聯接起來，形成一個復雜的網絡拓撲結構，此網絡中存在著一定的冪律現象，如處理器的冪律分布、業務量的自(互)相似性、數據包的延時特性等，在復雜的通信網絡的表象下是否隱藏著簡潔的秩序與結構，進而去挖掘某些數據的動態規律及特征，以對通信網絡的各種復雜現象的機理進行解釋。文獻[1]通過分析網絡節點數據的相關函數，可以挖掘出數據的相關特性中存在著相變現象。并在臨界點處，某些數據的功率譜存在著一致的冪律特性；文獻[2-3]利用數據節點排隊的均方漲落函數，研究了復雜通信網絡中節點在時間上的長程相關特性；隨著網絡負載的增加，可以挖掘出網絡節點數據的排隊長度由自由流狀態的不相關或短程相關特性逐漸演變為臨界和擁塞狀態下的的長程相關特性，其關聯范圍將逐漸增大，可以挖掘出數據的長程相關特性。

基于以上復雜網絡節點數據的相關性研究。本發明將復雜通信網絡看作是路徑預測算法產生的節點數據迭代序列形成的BANACH空間，通過路由準則算子從源數據挖掘出目的數據，將為進一步研究通信復雜網絡的規律性、動態性奠定一定的基礎。

發明內容

發明將復雜通信網絡看作是路徑預測算法產生的節點數據迭代序列形成的BANACH空間，通過路由準則算子從源數據挖掘出目的數據，將為通信網絡路由、定位、跟蹤、數據挖掘等算法奠定一定的理論基礎。復雜通信網絡具有分布式、多層次、動靜混合等形式，采用此ML路徑預測算法，可以挖掘WEB的數據信息，得出馬爾可夫路徑預測模型。可以進一步得出復雜通信網絡的復雜動態行為，可以更好的選擇路由，挖掘數據。從而對復雜通信網絡的信道節點實施更精確的跟蹤、定位。將有利于進一步對大規模通信網絡中網絡擁塞、異常基點的搜索與跟蹤等研究領域。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

為了方便研究復雜通信網絡信道路徑預測的相關問題，本發明引入數據節點自相關特性。

復雜通信網絡節點行為具有長程相關冪律特性，其長程相關性是用節點數據的排隊長度來折射時間上的長程相關特性。定義給定數據節點的均方漲落函數為[4]

ΔH(τ)＝H(t₀+τ)-H(t₀)??(t₀＝1，2，…，)??????(1)

通信網絡中的數據節點在時間段[1，k]上的數據累積量為

H(k)=Σt=1kq(t)---(2)]]>

其中，q(t)表示t時刻數據排隊長度。定義自相關函數C(τ)為

C(τ)＝q(τ+t₀)q(t₀)-q²(t₀)???????(3)

則有數據節點的均方漲落函數的均方根F(τ)為