项目名称: 面向社群智能的认知网络中机会数据通信机制研究

项目编号: No.61502092

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 李婕

作者单位: 东北大学

项目金额: 21万元

中文摘要: 认知网络具有智能感知和认知反馈能力,感知网络环境变化并预测网络未来状态,根据用户需求自适应地进行网络资源配置和行为决策,实现网络性能最优化。本项目通过认知网络和社群智能技术将人类社会活动与认知网络架构相融合,深入研究机会数据通信机制,形成自主运营的网络通信系统。主要研究内容:研究基于节点移动轨迹分析和社会关系挖掘的移动节点位置预测模型,保证低延迟的机会数据通信服务;研究基于节点移动模型和机会通信特征分析的机会通信群组构造方法,保证高效的机会数据通信服务;研究基于机会数据通信过程中节点行为的可信度算法,构建科学合理的节点声望评价模型,保证可信的机会数据通信服务;结合数据类型、节点声望、竞价等要素设计节点激励策略,保证节点提供持续可信的机会通信服务,同时减少系统激励开销;研究基于节点移动位置预测、机会群组构造以及用户声望激励模型的机会数据通信机制;构建原型系统并对设计的算法进行验证。

中文关键词: 机会数据通信;认知网络;社群智能;移动位置预测;声望激励

英文摘要: Cognitive networks have capabilities of intelligent sensing and cognitive feedback, perceive the network environment variation and predict the future state of the network, make behavioral decisions and resource allocation adaptively according to the demands of the users and optimize performance of the entire network. This project integrates human social activities and the architecture of cognitive networks by means of the technologies of cognitive networks and social intelligence, makes deep research on the opportunistic data communication schemes and forms an independent - operation network communication system. The main researches are as follows. The mobile node location predication mechanism is studied based on the mobile node trajectory analysis and social relationship extraction in order to decrease the latency of the opportunistic data communication. Communication creation methods for opportunistic data communication are addressed based on node mobility model and characteristics analysis of the opportunistic communication to ensure the efficiency of the opportunistic data communication. A scientific and rational user comprehensive reputation evaluation model is to be designed based on the trustworthiness degree algorithm according to node behaviors under opportunistic communication, which is to ensure trustful services of opportunistic data communication. Combined with the essential factors such as data types, node reputation and bid prices, an incentive strategy will be investigated to ensure the persistence and reliability on opportunistic data communication services provided by nodes, and minimize the incentive cost of the system. Opportunistic data communication schemes will be investigated based on node location prediction, opportunistic communication creation and reputation based incentive schemes. Finally, we will build a prototype system for algorithm validation and performance evaluation.

英文关键词: opportunistic data communication;cognitive networks;social community intelligence;mobile location prediction;reputation-based incentive

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

空天地一体化通信系统白皮书
专知会员服务
163+阅读 · 2022年2月26日
联邦学习研究综述
专知会员服务
146+阅读 · 2021年12月25日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年10月18日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年10月9日
专知会员服务
49+阅读 · 2020年12月19日
GCN如何并行化?分布式图卷积神经网路,13页pdf
专知会员服务
33+阅读 · 2020年7月20日
最新《深度学习自动驾驶》技术综述论文,28页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2020年6月14日
【北京大学】面向5G的命名数据网络物联网研究综述
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月26日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
智能无人集群系统发展白皮书
专知
4+阅读 · 2021年12月20日
你有订阅视频平台会员服务吗?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2021年12月18日
数据分析,如何挖掘业务机会
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年11月10日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
【数字孪生】面向智能制造的数字孪生
产业智能官
49+阅读 · 2020年5月10日
面向云端融合的分布式计算技术研究进展与趋势
中国计算机学会
18+阅读 · 2018年11月27日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
小贴士
相关VIP内容
空天地一体化通信系统白皮书
专知会员服务
163+阅读 · 2022年2月26日
联邦学习研究综述
专知会员服务
146+阅读 · 2021年12月25日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年10月18日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年10月9日
专知会员服务
49+阅读 · 2020年12月19日
GCN如何并行化?分布式图卷积神经网路,13页pdf
专知会员服务
33+阅读 · 2020年7月20日
最新《深度学习自动驾驶》技术综述论文,28页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2020年6月14日
【北京大学】面向5G的命名数据网络物联网研究综述
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月26日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
相关资讯
智能无人集群系统发展白皮书
专知
4+阅读 · 2021年12月20日
你有订阅视频平台会员服务吗?
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2021年12月18日
数据分析,如何挖掘业务机会
人人都是产品经理
0+阅读 · 2021年11月10日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
【数字孪生】面向智能制造的数字孪生
产业智能官
49+阅读 · 2020年5月10日
面向云端融合的分布式计算技术研究进展与趋势
中国计算机学会
18+阅读 · 2018年11月27日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员