基于贝叶斯网络的认知引擎设计与重配置

作     者：王娇 周云辉 黄玉清 江虹 

作者机构：西南科技大学信息工程学院绵阳621010 

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61072138) 四川省科技厅应用基础研究项目(批准号:2010JY0173)资助~~ 

出 版 物：《物理学报》 (Acta Physica Sinica)

年 卷 期：2013年第62卷第3期

页      码：434-442页

摘      要：以往的通信行为指导系统未来通信,以满足用户需求并适应环境变化,是认知无线电系统的核心所在,为此提出了一种基于贝叶斯网络的认知引擎,用于解决在复杂多变的电磁环境与用户需求条件下,认知无线电系统参数自适应调整的问题.通过对系统过去通信行为样本数据,进行结构学习和参数学习建立认知引擎,将系统当前环境状态和用户需求信息经预处理作为推理的证据,应用引擎决策出系统此时最佳的工作参数,完成系统参数重构.本文利用OPNET工具建立一个移动无线网络完成仿真实验,仿真结果表明该认知引擎能有效地使移动无线网络适应环境变化,改善端到端通信性能,进一步验证了建模方法的可行性.

主 题 词：认知引擎 贝叶斯网络 重配置 端到端性能 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 0805[工学-能源动力学] 081001[081001] 0704[理学-天文学类] 

核心收录：

D　O　I：10.7498/aps.62.038402

馆 藏 号：203150043...