[发明专利]基于Stackeberg博弈认知网络资源分配方法

摘要

本发明公布了一种基于Stackeberg博弈的网络资源分配方法，所述方法包括域认知服务器的参数采集；域认知服务器的信息汇聚和处理；向中心服务器汇报网络当前状态及QOS参数；中心服务器汇总全网信息；中心服务器向各个域服务器下放策略信息；域认知服务器生成策略空间；闭环信息反馈：本发明主要研究如何将博弈论中的主从激励思想引入认知网络中，通过自我感知网络的动态信息，引入网络诱导策略，采用动态博弈的方法，提出了一种网络由一般状态到最优运行状态的动态调节算法，从而实现了认知网络的自我控制。该方法涉及到业务识别、网络QoS、博弈论、认知网络等技术领域。

主权项

一种基于Stackeberg博弈的认知网络资源分配方法，其特征在于包括如下步骤：1)域认知服务器的参数采集：参数采集过程是计算网络的QoS参数即时延、抖动、吞吐量，以及网络状态信息，采取抽样的方式采集：a)业务类型信息采集：采用业务识别技术，识别出各个流属于哪种类型，并记录该信息，在边缘路由器上实现；b)数据包入队列，出队列以及丢包信息采集，在域认知服务器上实现；2)域认知服务器的信息汇聚和处理：域认知服务器根据采集到的数据参数，计算本域的网络QOS参数及业务类型；3)向中心服务器汇报网络当前状态及QOS参数：域认知服务器把本域的状态信息即时延、抖动、吞吐量等QoS参数发送给中心服务器；4)中心服务器汇总全网信息，根据全网的目标收益生成策略空间：中心服务器综合全网信息，分析并产生定价策略，调节全网使其收益趋于最大化；5)中心服务器向各个域服务器下放策略信息：中心服务器把产生的策略发送给各个域服务器，对各个域控制和引导，从而实现各个域间的动态调节；6)域认知服务器生成策略空间：域认知服务器在分析中心服务器下发策略的基础上，分析本域的网络QOS参数，生成域内定价策略，诱导终端用户产生行为，使本域的目标收益趋于最大化；7)闭环信息反馈：各域认知服务器定时向中心认知服务器反馈本次调节的本域网络QOS参数及收益情况，直到达到双方达到某种协调状态，这时网络整体趋于稳定；8)转步骤1)，继续采集网络QOS参数，生成策略，动态调节使得全网收益最大。