感知网络

在通信网络中，认知网络（CN）是一种新型的数据网络，它利用多个研究领域（即机器学习、知识表示、计算机网络、网络管理）的前沿技术来解决当前网络面临的一些问题 . 感知网络与认知无线电 (CR) 不同，因为它涵盖了 OSI 模型的所有层。

IBM 2001 年的自主网络挑战促使将认知周期引入网络。 认知无线电、Kantor 的认知网络和 IBM 的自主网络为认知无线网络和其他认知网络的并行演进提供了基础。 此外，欧盟的 E2R 和 E3 计划在自我*的标题下发展了认知网络理论——自组织网络、自我意识网络等。 Thomas 等人在 2005 年做出了定义认知网络概念的尝试之一。 并且基于 Clark 等人描述的知识平面的旧概念。 2003年。 学士学位 马诺等人。 于 2008 年提出认知完整知识网络系统。从那时起，该领域出现了几项研究活动。 一项调查和一本编辑过的书揭示了其中的一些努力。

知识平面是网络中的一个普遍系统，它构建和维护网络应该做什么的高级模型，以便为网络的其他元素提供服务和建议。

大规模认知网络的概念是宋在2008年进一步提出的，其中明确将大规模无线网络的这种知识计划定义为关于无线电频谱和无线站点可用性的知识。

托马斯等。 将 CN 定义为具有认知过程的网络，该过程可以感知当前的网络状况、计划、决定、根据这些状况采取行动，从其行动的后果中学习，同时遵循端到端的目标。 这个循环，认知循环，感知环境，根据传感器和网络策略的输入来计划行动，使用推理引擎决定哪个场景最适合其端到端的目的，最后根据所选择的场景采取行动，如 上一节。 系统从过去（情况、计划、决策、行动）中学习，并利用这些知识改进未来的决策。

CN 的这个定义没有明确提到网络的知识； 它仅描述了认知循环并添加了端到端目标，以将其与 CR 或所谓的认知层区分开来。 CN 的这个定义似乎是不完整的，因为它缺乏知识，而知识是认知系统的重要组成部分，如和。

其中，CN 被视为由知识平面增强的通信网络，该知识平面可以垂直跨层（利用跨层设计）和/或水平跨技术和节点（覆盖异构环境）。

知识平面至少需要两个要素：（1）范围相关知识的表示（设备、同构网络、异构网络等）； (2) 在其状态（学习技术、决策制定技术等）中使用人工智能技术的认知回路。

此外，在 和 中，为 CN 提出了一个详细的跨层网络架构，其中 CN 被解释为可以基于对此类资源可用性的了解来机会性地利用无线电频谱和无线站资源的网络。 由于 CR 已被开发为可以利用频谱信道的无线电收发器。