递归神经网络在认知分组网络中的应用与QoS优化
185 浏览量
更新于2024-06-17
收藏 1.68MB PDF 举报
"本文深入探讨了认知分组网络(CPN)的研究,重点是递归神经网络(RNN)的应用和服务质量(QoS)度量。作者帕尔塔·普拉蒂姆·雷来自印度锡金大学,分析了CPN的分类、最新技术,并提出了新的分类结构。文章还讨论了路由技术、自适应感知功能以及CPN在紧急服务和传感器网络设计中的潜力。此外,文中阐述了CPN中数据包的认知感知缓解策略,并关注了安全性和可用性的关键问题。"
认知分组网络(CPN)是网络架构的一种创新形式,它赋予数据包智能决策能力,使其能够根据环境变化动态调整路径。不同于传统的网络,CPN利用递归神经网络(RNN)的学习算法,使数据包能够适应网络环境的变化,增强网络的弹性和灵活性。RNN是一种人工神经网络,特别适合处理具有时间序列依赖性的数据,如网络流量预测和模式识别。
在本文中,作者首先提出了一种新的CPN分类结构,这有助于理解和分析CPN的不同组件和操作模式。接着,详细讨论了多种路由技术,包括能量感知路由、递归路由、软件定义网络(SDN)感知路由、无线传感器网络感知路由、多播路由、基于交换的路由、功率感知Ad-hoc路由、QoS感知路由、生物启发路由、高优先级数据包路由以及自愈和选择性路由。这些路由技术旨在优化网络性能,提高能效,确保服务质量,并降低网络的脆弱性。
CPN的自适应感知功能是其核心特性之一,包括控制感知采纳和框架感知采纳,这些功能使得网络能够自我感知并应对环境变化。此外,文章还关注了在CPN中如何处理紧急服务的需求,以及如何利用CPN的优势为传感器网络设计提供新的视角。
QoS在CPN中扮演着至关重要的角色,因为它直接影响用户体验和网络效率。作者探讨了各种方法来保证数据包的一致性,同时减轻由认知感知引起的潜在问题。安全性是CPN的另一个重要方面,文中介绍了CPN如何确保安全性和可用性,这对于防止网络攻击和保护用户隐私至关重要。
这篇综述提供了对认知分组网络的全面理解,特别是RNN在其中的应用和QoS的考虑,对于研究人员和工程师来说,是一份深入了解CPN技术和潜在应用的重要参考资料。
2020-08-12 上传
2021-09-10 上传
2022-01-20 上传
2021-09-25 上传
2021-02-10 上传
2021-09-26 上传
2024-10-02 上传
点击了解资源详情
cpongm
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手