Artificial Intelligence Based Cognitive Routing for Cognitive Radio Networks
National University of Sciences and Technology（国立科技大学）
认知无线电网络（CRN）是由配备有认知无线电的节点组成的网络，其可以通过适应网络条件来优化性能。虽然认知无线电网络（CRN）被设想为智能网络，相对较少的研究集中在CRN的网络级功能。虽然各种路由协议，结合不同程度的自适应性，已被提出的CRN，它是必不可少的长期成功的CRN的认知路由协议的设计所追求的研究界。认知路由协议被设想为将基于AI的技术完全无缝地结合到其设计中的路由协议。在本文中，我们提供了一个关于各种AI和机器学习技术的独立教程，这些技术已经或可以用于开发认知路由协议。我们还调查了各类AI技术在CRN中的应用，特别是路由问题。我们讨论了人工智能的各种决策技术和学习技术，并记录了它们在CRN路由问题上的当前和潜在应用。我们还强调了认知路由协议必须解决的各种推理，推理，建模和学习子任务。最后，确定了开放的研究问题和未来的工作方向。
2013-08-31 cs.AI cs.NI
Towards Cognitive Routing based on Deep Reinforcement Learning
Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
路由是网络基础设施稳定运行的关键功能之一。随着网络业务量的快速增长和业务需求的不断变化，对智能路由算法提出了更高的要求。为此，我们提出了认知路由的定义和基于深度强化学习（DRL）的实现方法。为了方便基于DRL的认知路由的研究，我们引入了一个名为RL4Net的模拟器，用于基于DRL的路由算法的开发和仿真。然后，我们设计并实现了一个基于DDPG的路由算法。在一个典型网络拓扑上的仿真结果表明，基于DDPG的路由算法比OSPF和随机权值路由算法具有更好的性能。初步论证了认知路由在未来网络中的可行性和潜在优势。
2020-03-19 cs.AI cs.LG cs.NI
CROR: Coding-Aware Opportunistic Routing in Multi-Channel Cognitive Radio Networks
认知无线电是提高频谱利用率的一项重要技术。然而，频谱可用性是不确定的，这主要取决于主用户（PU）的行为。这使得现有的认知无线电路由协议难以在多信道认知无线电网络（CRN）中实现高吞吐量。会话间网络编码和机会路由可以利用无线信道的广播性质来提高CRN的性能。在本文中，我们提出了一种编码感知的机会路由协议，认知无线电机会路由（CROR）协议，它联合考虑了成功的频谱利用率，分组丢失率和编码机会的概率。我们评估和比较所提出的方案对其他三个机会路由协议与多通道。结果表明，将机会路由与网络编码相结合的CROR算法在吞吐量、PU-SU分组碰撞概率和频谱利用效率等方面都有较好的效果。
2015-02-01 cs.NI
Comments on "CRB-RPL: A Receiver-based Routing Protocol for Communications in Cognitive Radio Enabled Smart Grid"
Yang等人最近的一篇论文[1]提出CRB-RPL作为一种新的基于RPL的路由协议，用于认知无线电（CR）启用的智能电网中的通信。本质上，CRB-RPL采用CRB-MAC的操作，CRB-MAC是用于认知机器对机器（M2M）通信的介质访问控制（MAC）协议，并将其描述为网络层增强。CRB-RPL在协议操作和分析方面存在许多技术缺陷。本文的主要目的是突出CRB-RPL的这些技术缺陷，并提供分析建模的校正。
2017-03-22 cs.NI
Routing Protocols for Cognitive Radio Networks: A Survey
这篇文章已被arXiv管理员撤回，因为它抄袭http://www2.ece.ohio-state.edu/~ekici/papers/crnroutingsurvey.pdf
2010-10-21 cs.NI
An Efficient Cluster-based Routing Protocol in Cognitive Radio Net-work
认知无线电网络（CRN）正在被深入研究，并越来越重要，因为频谱是严重未利用的。CRN具有灵活利用未利用频谱的能力。最近，研究界开始在认知无线电路由领域开展工作。在平面拓扑中，所有节点都具有相同的级别和功能，因此对于较小的网络来说，它既简单又高效。然而，当网络很大，节点稀疏时，路由信息变得更加复杂，使得基于集群的技术真正适合解决这种情况。在基于群集的路由中，网络中的所有节点都被动态地组织成称为组或群集的分区。在每个簇中，选择一个簇头来帮助数据传输管理和维护簇成员信息。提出了一种基于分簇模型的认知无线电自组织网络路由协议，该协议能够根据网络拓扑的变化快速修正，有效地建立路由。我们提出的方法是通过仿真研究进行了彻底的评估。结果表明，该协议在寻找源-目的路由、减少整个网络中传输的消息量和最小化路由延迟方面具有更好的性能。
2016-06-19 cs.NI
An Opportunistic AODV Routing Scheme : A Cognitive Mobile Agents Approach
在移动自组网中，动态性和鲁棒性是节点的关键特性，并受到AODV、DSR等路由协议的约束。节点的移动性往往会导致链路的中断和路由开销的增加，从而降低了网络连通性的稳定性和可靠性。在这种情况下，本文提出了一种新的机会AODV路由方案，实现了基于认知代理的智能技术，建立一个稳定的连接在移动自组网。该方案基于通过基于知识的决策获得的节点的协作敏感度水平来计算路由度量（rf）。此路由度量随后用于为网络连接设置稳定路径。通过与AODV路由协议和休眠AODV路由协议的比较，进行了性能评估，并进行了验证。
2017-07-11 cs.NI
Maintaining a resilient computer network is a delicate task with conflicting priorities. Flows should be served while controlling risk due to attackers. Upon publication of a vulnerability, administrators scramble to manually mitigate risk while waiting for a patch. We introduce FASHION: a linear optimizer that balances routing flows with the security risk posed by these flows. FASHION formalizes routing as a multi-commodity flow problem with side constraints. FASHION formulates security using two approximations of risk in a probabilistic attack graph (Frigault et al., Network Security Metrics…
2022-08-08 cs.CR cs.NI
Learning for Robust Routing Based on Stochastic Game in Cognitive Radio Networks
研究了在多跳、多信道认知无线电网络（CRN）中存在恶意节点时的鲁棒频谱感知路由问题。建议的路由方案模型的次用户（SU）之间的互动作为一个随机游戏。通过允许下一跳节点的路径效用信息的反向传播，随机路由博弈被分解为一系列的阶段博弈。最佳反应策略是通过平滑虚拟博弈的过程来学习的，该过程保证收敛而不会淹没关于局部效用和行为的信息。为了解决混合内部攻击的问题，路由向主要和下沉洞攻击，邻居节点的可信度评估通过多臂强盗过程中的每个SU。仿真结果表明，该路由算法能够增强恶意SU之间的合作，降低攻击对路由选择过程的负面影响。
2016-03-29 cs.NI
Cooperation-based Routing in Cognitive Radio Networks
主用户活动是认知无线电网络中现有路由协议的主要瓶颈。典型的路由协议避开主要用户高度拥塞的区域，只留下一小部分可用链路用于次要路由构建。此外，无线链路容易受到信道损害，如多径衰落，这使得可用链路的质量波动很大。在本文中，我们研究使用合作通信机制，以揭示新的路由机会，提高路由质量，并使真正的主网络和辅助网络的共存。因此，我们建议卧底：一个合作的路由协议，利用现有的位置信息，以协助在路由过程中。具体来说，我们的协议重温了一个基本假设所采取的最先进的路由协议设计的认知无线电网络。使用Undercover，次用户可以通过利用协作通信技术在主用户活动的区域中进行发送，以经由波束成形在主接收机处使传输无效。此外，次级链路质量的提高，使用合作分集。考虑到通常由于合作传输而引起的过度干扰水平，我们允许我们的协议是干扰感知的。因此，根据负面影响的次级流的量来惩罚协作传输。我们评估我们提出的协议的性能通过NS2模拟表明，我们的协议可以提高网络吞吐量的比例达到250%相比，其他流行的认知路由协议，以最小的额外开销。
2016-08-04 cs.NI
Cognitive Routing with Stretched Network Awareness through Hidden Markov Model Learning at Router Level
分组的路由通常基于目的地地址和从瞬时路由器可用的前向链路信道来执行，而不充分认识前向路由器的性能或前向信道特性。缺乏对前向信道属性的认识会导致数据包丢失或延迟交付，从而导致多次重传或路由到性能不佳的路径。本文介绍了认知网络的应用，以提高网络的性能，通过实施隐马尔可夫模型（HMM）算法学习和预测周围的路由器的性能，而不断的路由需求发起。每个路由器的认知段/域可以获得关于前向网络质量的知识。当前网络状况的信息通过前向信道性能指数FCPI在路由器之间共享。这使得完整的认知环境和有效的传递信息的各种范式的表现
2010-01-21 cs.NI
Joint Channel Assignment and Opportunistic Routing for Maximizing Throughput in Cognitive Radio Networks
在本文中，我们考虑联合机会路由和信道分配问题，在多信道多无线电（MCMR）认知无线电网络（CRN），以提高聚合吞吐量的次要用户。首先，我们提出了这个联合问题的非线性规划优化模型，考虑到CRNS的特点-信道的不确定性。在此基础上，提出了一种新的基于节点队列状态的机会路由选择方案。此外，提出了一种计算节点处任何数据包的转发概率的新算法，用于计算转发器应该发送多少数据包，从而与MAC无关的机会路由和编码（MORE）相比可以减少重复传输[11]。我们的数值结果表明，该方案的性能显着优于传统的路由和机会路由，其中采用信道分配策略。
2015-07-02 cs.NI cs.PF
Multi-layer Mechanism for Multicast Routing in Multihop Cognitive Radio Networks
多播路由被认为是移动自组网中实现视频共享和数据分发的重要过程之一。如果任何发送器在任何给定时间都可以访问介质，则可以毫无困难地使用多播路由。然而，认知无线电网络（CRN）可能会出现诸如主用户（PU）的意外行为及其接入优先级以及网络异构性等挑战。在这篇论文中，我们提出了一个基于最小生成树和最短路径树的多跳移动Ad Hoc CRN多层组播路由协议。该算法采用成功的概率（POS）度量在执行信道分配过程。仿真实验进行了调查，所提出的方案的有效性，比较所提出的方案与最先进的方案的性能，并研究所提出的方案在各种网络条件下的吞吐量和分组投递率（PDR）的性能。仿真结果表明，SPT算法在吞吐量方面始终优于MST算法。
2016-05-27 cs.NI
Statistical Routing for Multihop Wireless Cognitive Networks
考虑到分层频谱共享中传播信道和干扰水平的随机性，提出了一种新的认知随机接入网络多跳路由方法，根据中断概率对数据包进行随机路由。利用信道和干扰水平统计，所得到的跨层优化框架提供最佳路由、传输概率和发射功率，从而使路由、介质访问和物理层参数能够认知地适应传播环境。相关的最优化问题是非凸的，因此通常难以求解。然而，采用逐次凸逼近方法有效地找到一个Karush-Kuhn-Tucker解决方案。增广拉格朗日和原始分解的方法来开发一个分布式算法，这也适合于在线实现。诱人的是，这里提倡的新外观也渗透到传统的多跳无线网络中存在的信道不确定性的好处。
2012-07-04 cs.NI math.OC
Channel Selection Scheme for Cooperative Routing Protocols in Cognitive Radio Networks
认知无线电网络（CRN）提出了一种智能的解决方案，频谱使用效率低下。CRN的路由协议遵循不同的标准来选择到达目的地的最佳路由，并避免对主用户的干扰。一些协议使用协作通信技术来实现次用户（SU）和主用户（PU）之间的完全共存。虽然使用这种跨层技术对所选择的路由的质量有很大的影响，但现有的工作并没有选择最佳的信道来发送数据。因此，没有有效地利用可用频谱。在这项工作中，我们提出了CSCR，在CRN的合作为基础的路由协议的信道选择方案。该方案通过在基于协作的路由协议的路由发现阶段集成信道选择，提高了频谱利用率。最好的信道，这是较少拥挤的主用户和导致最小的切换开销，选择同时构建合作组。通过NS2模拟评估CSCR表明，它优于其同行的有效吞吐量，端到端延迟，和数据包投递率。该方案可以提高网络的有效吞吐量，在某些情况下，超过150%，相比其他相关协议。
2016-10-05 cs.NI
Towards a Cognitive Routing Engine for Software Defined Networks
Imperial College（帝国理工学院）
大多数软件定义网络（SDN）流量工程应用使用过多且频繁的全局监控，以便为网络的当前状态找到最佳服务质量（QoS）路径。在这项工作中，我们提出了一个SDN应用程序的动机，架构和初始评估，称为认知路由引擎（CRE），它能够找到接近最优路径的用户指定的QoS，同时使用一个非常小的监测开销相比，全球监测，这是需要保证最优路径被发现。较小的监测开销带来的优势，较小的响应时间的SDN控制器和交换机。GEANT学术网络的SDN表示上的CRE的初始评估表明，可以找到接近最优的路径，最优性差距为1.65%，同时使用9.5倍的监控。
2016-02-01 cs.AI cs.NI
Secured Message Transmission in Mobile AD HOC Networks through Identification and Removal of Byzantine Failures
移动ad hoc网络和安全数据传输阶段的新兴需求是至关重要的，这取决于环境，如军事。本文提出了一种提高报文传输可靠性的新方法。在开放协作的移动自组网环境中，任何节点都可以恶意或自私地中断和拒绝其他节点的通信。动态变化的拓扑结构使得移动自组网中影响通信的敌对节点难以确定。SMT协议提供了一种通过将消息分散在具有最小冗余的若干路径之间来保护消息传输的方式。所选择的多个路由称为APS -活动路径集。本文介绍了一种技术，故障发现过程中，以确定拜占庭故障，其中包括节点丢弃，修改，或错误路由数据包，试图中断路由服务。自适应探测技术通过二分查找检测恶意链接，并根据节点的行为，这些链接是避免在主动路径中的乘法增加其权重。所提出的方案提供了安全的通信，即使与增加的对手。
2011-04-25 cs.NI cs.PF
An Implementation of Voice over the Cognitive Packet Network
IP语音（VOIP）具有严格的服务质量（QoS）约束，并要求数据包的实时传输，这对IP网络提出了重大挑战。认知分组网络（CPN）是一种基于在线感知和测量的自适应路由协议，它可以满足面向用户的QoS需求。本文介绍了我们的设计，实施和评估的“语音CPN”系统的扩展的CPN路由算法已经开发，以支持语音分组传输的需要，在存在其他背景业务流具有相同或不同的QoS要求。
2014-06-05 cs.NI
End-to-end Quantum Secured Inter-Domain 5G Service Orchestration Over Dynamically Switched Flex-Grid Optical Networks Enabled by a q-ROADM
由NFV和SDN支持的动态和灵活的光网络是支持新兴5G网络服务的动态性和带宽需求的关键技术推动因素。为了实现5G的目标，网络服务（NS）必须经常透明地部署在多个管理和技术领域。这种情况通常存在安全风险，因为典型的NS可以包括网络功能链，每个网络功能在不同的远程位置执行，并且网络基础设施内的篡改可能危及它们的通信。为了避免这种威胁，QKD已经被确定并提出作为一种未来证明的方法，它不受任何基于量子物理机制的算法密码分析的影响。QKD的成熟使得量子网络与使用电信设备的光网络共存的研发成为可能。这使得QKD成为分布式和虚拟化网络服务安全的合适候选者。在本文中，我们首次提出了一种动态量子安全光网络，用于支持通过在多个网络域上链接VNF动态创建的网络服务。这项工作包括一个新的量子ROADM，对SDN支持的光控制平面的扩展，以及对NFV编排的扩展，以实现VNF的量子感知，按需链接。实验结果验证了在共享光纤链路上单独和动态路由量子和经典数据通道的能力。此外，5G网络中VNF的量子安全链接通过使用5GUK Exchange编排平台通过q-ROADM与八个光通道同时互连四个自治5G岛进行实验演示。实验场景和结果证实了所提出的数据平面架构和控制/管理平面框架的益处。
2019-09-10 cs.NI
There will be a fast-paced shift from conventional network systems to novel quantum networks that are supported by the quantum entanglement and teleportation, key technologies of the quantum era, to enable secured data transmissions in the next-generation of the Internet. Despite this prospect, migration to quantum networks cannot be done at once, especially on the aspect of quantum routing. In this paper, we study the maximizing entangled routing rate (MERR) problem. In particular, given a set of demands, we try to determine entangled routing paths for the maximum number of demands in the qua…
2022-07-19 cs.NI
Multipath routing in Mobile Ad Hoc Network (MANET) plays a significant concern for secured data transmission by avoiding the attack nodes in the network. In order to overcome such limitations, a Winnow Trust based Multipath Route Discovery (WT-MRD) Mechanism is proposed. It constructs multiple paths from source to destination with higher security and lesser time. Initially, the trust value of each node is calculated based on the node cooperative count, data packet forwarding rate and packet drop rate by Neighbor Node-based Trust Calculation (NN-TC) Model. After calculating the trust value, the…
2020-06-02 cs.NI
Dead Zone Penetration Protocol for Cognitive Radio Networks
当前认知无线电网络的路由协议受到主用户频繁活动的严重影响。在出现的主用户的干扰范围内的节点不被允许发送，因此利用这些节点的现有路由必须经历路由维护阶段。这自然会提供到目的地的其他路由，这可能会导致额外的延迟或增加分组排队开销。在这项工作中，提出了一种新的路由维护协议，允许现有的路由，以忍受事件的主要用户的存在，通过形成相邻节点之间的合作链路，并在主接收器使用合作波束成形的传输为零。我们提出的协议可以与任何现有的路由协议，从而实现模块化。大量的模拟证明，我们提出的协议优于现有的路由维护技术的端到端的延迟和丢失率，以最小的开销。
2013-09-22 cs.NI
A Spectrum Aware Mobility Pattern Based Routing Protocol for CR-VANETs
认知无线电技术在有效利用无线电频谱方面具有重要作用。此外，人们期望，CR使能的车辆自组织网络（CR-VANELS）丰富现有的车辆网络（VANELS）的通信性能。然而，为了确保在多跳通信的有效性能，在CR-VANESTO的路由协议需要考虑车辆的自主移动性以及信道的随机可用性。因此，本文介绍了一种基于频谱感知的移动模式的反应式路由协议的CR-VANET。该协议适应网络的动态行为，选择从源节点到目的节点的稳定传输路径。因此，所提出的协议被概括为加权图问题，其中基于被称为NHDF（下一跳确定因子）的参数来测量边缘的权重。NHDF隐式地考虑节点的移动性模式和信道可用性，以选择用于通信的最佳路径。因此，在所提出的路由协议中，节点的移动模式是从距离、速度、方向和节点的可靠性的角度来定义的。此外，在所提出的协议中的频谱感知的共享公共信道的数量和信道质量进行测量。预计该协议通过选择从源到目的地的稳定和安全的路径，显示出有效的路由性能。仿真进行评估的协议，它是见证，建议的路由协议优于现有的性能。
2020-05-03 cs.GT cs.NI
OODT: Obstacle Aware Opportunistic Data Transmission for Cognitive Radio Ad Hoc Networks
近年来，大量的智能设备将使用ad hoc网络连接在物联网（IoT）中，这需要更多的频谱。认知无线电（CR）技术可以以一种机会主义的通信方式提高物联网的频谱利用率，形成了一种被称为认知无线电自组织网络（CRAHN）的有前途的范例。然而，动态频谱可用性和移动设备/人使得难以在障碍环境下开发用于CRAHN的有效数据传输方案。启发式路由可以利用无线信道的广播性质来增强网络性能。受此启发，本文从计算几何的角度，考虑能量效率和社会特征，提出了一种CRAHNs中的障碍感知并行数据传输方案（OODT）。在该方案中，我们利用了一个新的路由度量，这是基于一个障碍避免算法，使用多边形边界1-搜索技术，和拍卖模型选择转发候选人。此外，我们证明了候选人选择问题是NP-困难的，并提出了一个启发式算法的候选人选择。仿真结果表明，该方案比现有方案具有更好的性能。
2020-03-26 cs.NI
We consider the adaptive routing problem in multihop wireless networks. The link states are assumed to be random variables drawn from unknown distributions, independent and identically distributed across links and time. This model has attracted a growing interest recently in cognitive radio networks and adaptive communication systems. In such networks, devices are cognitive in the sense of learning the link states and updating the transmission parameters to allow efficient resource utilization. This model contrasts sharply with the vast literature on routing algorithms that assumed complete kn…
2022-03-22 cs.NI cs.SY eess.SY
Cross-layer Design and SDR Implementation of DSA, Backpressure Routing and Network Coding
设计了一种跨层的认知无线电系统，该系统集成了动态频谱接入（DSA）、反压算法和多跳网络编码，支持单播和多播业务。与分布式协调和本地信息交换一起运行的完整协议栈通过软件定义无线电（SDR）实现，并在基于网络仿真测试平台的现实测试和评估（T\&E）系统中进行评估。在没有公共控制信道的情况下，每个SDR执行邻域发现、频谱感测和信道估计，并且执行背压算法的分布式扩展，该背压算法利用联合DSA和路由来优化频谱效用（其表示链路速率和业务拥塞）。背压算法扩展到支持多播流量与网络编码部署在虚拟队列（多播目的地）。除了在目的地处的满秩解码之外，还考虑秩亏解码以减少延迟。认知网络功能是用GNU Radio编程的，Python模块是为不同的层开发的。USRP无线电用作RF前端。提出了一种无线网络测试与评估系统来执行仿真测试，其中无线电通过无线网络仿真器来彼此通信，该无线网络仿真器根据路径损耗、衰落和拓扑效应来控制物理信道。针对不同的拓扑结构进行了仿真测试，以评估吞吐量、积压和能耗。结果验证了SDR的实现和DSA的联合效果，背压路由和网络编码在现实的信道和无线电硬件的影响。
2019-12-11 cs.NI
Symbiotic Cognitive Relaying with mobile Secondary nodes in Cognitive Radio Networks
在共生认知中继（SCR）场景中，次用户（SU）节点可以充当多跳中继，以在弱直接链路的情况下辅助主用户（PU）节点之间的通信。作为回报，SU节点被激励有权利在固定的时间量内使用许可的PU频带执行SU-SU通信，这被称为“时间激励”。SCR上的现有工作被限制到固定的ad-hoc SU网络。在本文中，我们介绍了移动SCR考虑移动SU节点，同时保持PU节点固定。本文使用了一个特定的移动模式和路由策略的SU节点，提出了理论界的吞吐量和延迟的PU-PU传输。在我们的模型中，我们推导出解析的最小吞吐量和最大延迟可能。
2012-12-18 cs.NI
Routing Security Issues in Wireless Sensor Networks: Attacks and Defenses
无线传感器网络是无线和移动计算领域的一个重要研究方向。无线传感器网络的应用是众多的并且不断增长的，并且范围从家庭和办公室中的室内部署场景到战术战场中对手领土中的室外部署场景（Akyildiz等人，2002年）。对于军事环境，无线传感器网络的分散到对手的领土，使敌人的士兵和车辆的检测和跟踪。对于家庭/办公室环境，室内传感器网络提供了通过无线家庭安全系统监测老年人健康和检测入侵者的能力。在这些场景中的每一个，生活和生计可能取决于从分散的传感器节点获得的传感器数据的及时性和正确性。因此，这样的无线传感器网络必须是安全的，以防止入侵者阻碍正确的传感器数据的传递和伪造传感器数据。为了解决后一个问题，端到端数据完整性校验和和传感器数据的后处理可以用于识别伪造的传感器数据（Estrin等人，1999; Hu等人，2003 a; Ye等人，2004年）。本章的重点是无线传感器网络中的路由安全。现有的无线传感器网络路由协议大多针对节点的有限能力和网络的应用特性进行了优化，但没有考虑协议的安全性。虽然这些协议没有以安全性为目标进行设计，但分析其安全属性是非常重要的。当防御者有不安全的无线通信，有限的节点能力，和可能的内部威胁的责任，和对手可以使用强大的笔记本电脑与高能量和远距离通信来攻击网络，设计一个安全的无线传感器网络路由协议显然是一个不平凡的任务。
2011-01-14 cs.NI
Competitive performance analysis of two evolutionary algorithms for routing optimization in graded network
本文比较了人工蜂群算法和遗传算法两种智能路径生成系统及其在分级网络中的性能。ABC和GA都发现了它的重要性，在优化技术，以确定最佳路径，而路由操作在网络中。本文展示了如何利用ABC方法根据链路的带宽可用性确定最佳路径，并通过GA确定质量更好的路径。在这里，参与路由的节点被评估其QoS度量。选择满足度量的最小阈值的节点并使其能够参与路由。以源节点为中心合成一个象限，根据目标节点属于哪个象限，进行最优路径搜索。仿真结果表明，ABC加快了约60%的局部最小搜索收敛相比，遗传算法的流量强度，并在未来的智能网络认知路由的可能性。
2014-08-05 cs.NI
Transformation of Networks through Cognitive Approaches
数据流量的增长和对服务质量的需求的增加已经产生了对网络系统更高效的大量需求。为满足日益增加的需求而采用的改进路由系统，以及为应对网络效率方面各种规模的挑战而采用的各种协议，使业务更加复杂。这意味着必须将更好的智能模式注入到网络中，以实现更流畅的操作和更好的自主功能。认知网络就是从这个角度来定义和分析的。他们被确定为有潜力处理未来的用户相关的质量和效率的服务在优化的水平。系统的认知元素，如感知、学习、规划、推理和决策形成，可以使系统更了解其环境并提供更好的服务。这些方法有望改变未来网络的运作模式。
2010-02-15 cs.NI
A Cognitive Theory-based Opportunistic Resource-Pooling Scheme for Ad hoc Networks
adhoc网络中的资源池是指通过积累计算资源和网络资源来实现路由、拥塞、流量管理等网络控制策略，利用adhoc网络的分布式和动态特性来实现设备间的协作。Ad hoc网络需要一种资源池技术，提供快速响应，适应性和可靠性。在这种情况下，我们提出了一个机会主义的资源池计划，使用认知计算模型来积累资源，具有更快的资源收敛速度，可靠性和更低的延迟。该方案是使用行为观察信念认知模型，其中的资源池决策的基础上积累的知识在各种行为表现出的自组织网络中的节点。
2017-07-11 cs.MA cs.NI
Analysis of the Packet Loss Probability in Energy Harvesting Cognitive Radio Networks
提出了一种马尔可夫电池模型，用于描述认知无线电网络中能量收集（EH）次用户（SU）的能量状态变化。基于所提出的电池模型，我们推导出分组损失率在EH SU由于感测不准确和能量中断。利用所提出的分析，分组损失率可以容易地被预测并用于优化传输策略（即，成功传输和EH的机会），以提高其吞吐量。特别地，所提出的方法可以应用于上层（调度和路由）优化。为此，我们通过Monte-Carlo模拟验证了所提出的分析，并显示了分析和模拟结果之间的协议。
2016-03-03 cs.NI cs.PF math.PR
A Dynamic Multi-cast Routing Algorithm for Opportunistic Networks: Implementing the Expected Transmission Count Metric
认知无线电（CR）技术使智能无线通信系统成为可能。CR通过允许动态和机会性的频谱接入，为低效的频谱利用提供了有效的解决方案。在设计认知无线电网络时，主要的挑战是如何在提高网络吞吐量的同时保护授权主无线电网络（PRN）的性能，并将主用户（PU）和认知用户（CU）之间的干扰保持在规定的阈值内。在这项工作中，我们开发了一个多播路由算法，基于预期的传输计数度量（ETX），该算法根据CRN中不同的业务负载情况，结合最小生成树（MST）和最短路径树（SPT）算法，采用成功概率（POS）来确定路径选择方法在选择统一信道时使用所需传输时间和信道可用时间的信道分配度量。我们的算法的主要目标是减少预期的数据包传输（重传）的总数需要成功地将数据包转发到一个特定的目的地组，并提供一个成功的传输在给定的信道上的机会的保证。该度量能够捕获CRN环境，其中信道可用性是多样性的，并且由于PU的动态和不确定性活动而动态变化。我们提出的协议实现了高吞吐量和数据包传输率（PDR），通过联合信道分配和路径选择到特定的目的地。仿真结果被用来证明我们提出的算法在吞吐量和数据包投递率方面的有效性相比，其他现有的多播路由协议在不同的网络条件下，使用matlab作为一个模拟。
2016-05-16 cs.IT cs.NI math.IT
A Survey on Security and Privacy Protocols for Cognitive Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由于其众多的潜在应用而成为无线和移动计算研究的一个重要和新的领域，其应用范围从家庭和办公室的室内部署场景到战术战场中敌方领土的室外部署。由于在许多无线传感器网络应用中，生命和生计可能取决于从分散的传感器节点获得的传感器数据的及时性和正确性，因此必须保护这些网络以防止可能对其发起的任何可能的攻击。因此，安全性是无线传感器网络中的一个重要问题。然而，这个问题在认知无线传感器网络中变得更加关键，认知无线传感器网络是一种传感器节点具有根据其操作的无线电环境改变其发送和接收参数的能力的WSN，以实现可靠和有效的通信以及网络资源的最佳利用。这篇调查论文通过识别这些网络中的众多安全威胁和防御机制来对抗这些漏洞，对CWSNs中的各种安全问题进行了全面的讨论。根据攻击的性质和目标，将针对CWSNs的各种攻击分为不同的类别，并针对每一类攻击提出相应的安全机制。本文还确定了一些开放的问题，在这一新兴领域的无线网络。
2013-08-03 cs.CR cs.NI
Versatile Robust Clustering of Ad Hoc Cognitive Radio Network
认知无线电网络中的簇结构有助于实现协作频谱感知、路由等功能。认知无线电用户群中的每个成员都可以使用非授权信道，非授权信道的可用性决定了认知无线电用户群对授权用户影响的鲁棒性。本文分析了认知无线电网络中如何形成健壮的簇，使更多的认知无线电用户在主用户操作激烈的情况下也能从簇结构中受益的问题。我们提供了一个形式化的描述鲁棒分簇问题，证明它是NP-难的，并提出了一个集中式的解决方案，此外，分布式解决方案提出，以适应在ad hoc认知无线电网络的动态。采用拥塞博弈模型对集群形成过程进行分析，不仅有助于直接设计分布式分簇方案，而且为算法收敛到纳什均衡和收敛速度提供了保证。我们提出的聚类解决方案是通用的，以满足其他一些要求，如更快的收敛和集群大小控制。所提出的分布式聚类方案在聚类鲁棒性、收敛速度和开销方面优于相关工作。广泛的模拟支持我们的主张。
2017-04-16 cs.GT cs.NI
Exploiting Context-Awareness for Secure Spectrum Trading in Multi-hop Cognitive Cellular Networks
在本文中，我们考虑上下文感知，以提高路由的可靠性和鲁棒性在多跳认知网络。提出了一种新的上下文感知路由发现协议，使次级用户能够根据自己的QoS要求选择路由。该协议有利于相邻中继选择不同的标准下，如最短可用路径，路由可靠性和中继信誉。新的路由和安全为基础的指标定义来衡量路由鲁棒性的空间，频率和时间域。提供安全吞吐量，定义为网络中未被拦截的流量的百分比。然后通过联合优化安全吞吐量和交易价格来获得交易所需的资源。仿真结果表明，当主辅网络之间存在因子4的流量不平衡时，需要4个信道才能在辅网络中实现90%的链路可靠性和99%的安全吞吐量。此外，当中继信誉从0.5到0.9变化时，观察到所需资源的20%变化。
2016-01-09 cs.NI
DeepWiFi: Cognitive WiFi with Deep Learning
Intelligent Automation, Inc.（智能自动化公司）；Virginia Tech.（弗吉尼亚理工大学）
我们提出了DeepWiFi协议，该协议通过深度学习强化了基线WiFi（IEEE 802.11ac），并通过减轻网络外干扰来维持高吞吐量。DeepWiFi可与基线WiFi互操作，并建立在现有WiFi的PHY收发器链上，而无需更改MAC帧格式。用户运行DeepWiFi用于i）RF前端处理; ii）频谱感测和信号分类; iii）信号认证; iv）信道选择和接入; v）功率控制; vi）调制和编码方案（MCS）适配;以及vii）路由。DeepWiFi减轻了概率、基于感知和自适应干扰的影响。RF前端处理应用基于深度学习的自动编码器来提取频谱代表性特征。然后训练深度神经网络，将波形可靠地分类为空闲、WiFi或干扰。利用信道标签，用户可以有效地访问空闲或堵塞的信道，同时避免干扰合法的WiFi传输（通过基于机器学习的RF指纹识别进行认证），从而提高吞吐量。用户优化其发射功率以降低拦截/检测概率，并优化其MCS以最大化背压算法用于路由的链路速率。在嵌入式平台实现的支持下，与基线WiFi和另一种抗干扰协议相比，DeepWiFi提供了主要的吞吐量增益，特别是当信道可能被干扰并且信号与干扰加噪声比较低时。
2019-10-29 cs.CR cs.LG cs.NI
Intelligent Routing as a Service (iRaaS)
本文提出智能路由即服务（iRaaS）架构，作为知识定义网络的应用层认知路由框架，支持路由逻辑定制并可将训练模型的启发式参数纳入度量计算，通过可靠性启发式与SPF、DUAL算法结合验证其可行性。
2024-07-08 cs.NI
Distributed Energy Efficient Cross-layer Optimization for Multihop MIMO Cognitive Radio Networks with Primary User Rate Protection
由于MIMO和认知无线电（CR）特有的物理层特性，网络性能与物理层、链路层、网络层和传输层的机制紧密相关。在本文中，我们考虑了多跳MIMO CR网络的能量有效的跨层优化问题。目标是在最小PU传输速率约束和SU功耗约束下，平衡SU会话的加权网络效用和加权功耗。然而，这个问题是非常具有挑战性的，由于非凸PU率约束。我们提出了一个解决方案，功能线性化为基础的替代优化方法和启发式原始恢复方法。我们进一步开发了一种分布式算法，以联合优化协方差矩阵在每个发送SU节点，带宽分配在每个SU链路，速率控制在每个会话源和多跳/多路径路由。大量的仿真结果表明，所提出的分布式算法的性能接近集中式算法，所提出的框架提供了一种有效的方法，以显着节省功耗，同时实现网络效用非常接近，实现与全功耗。
2014-10-08 cs.NI
Adaptive Shortest-Path Routing under Unknown and Stochastically Varying Link States
Univ. of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校）
本文研究了无线网络中链路状态未知且随机变化的自适应最短路径路由问题。在这个问题中，我们的目标是通过自适应路径选择来优化源和目的地之间的通信质量。由于网络动态中的随机性和不确定性，每个链路的质量根据具有未知分布的随机过程随时间变化。在选择了用于通信的路径之后，该路径上的所有链路的聚合质量（例如，总路径延迟）。每个单独链路的质量是不可观察的。我们把这个问题表述为一个多臂的强盗与依赖武器。我们发现，通过利用手臂的依赖性，可以实现一个遗憾多项式的网络规模，同时保持最佳的对数阶随时间的推移。这与忽略手臂依赖性的经典MAB策略的直接应用所提供的网络大小的指数后悔顺序形成鲜明对比。此外，我们的研究结果下得到的链路质量分布（包括重尾分布）的一般模型，并发现在认知无线电和ad hoc网络与未知的和动态的通信环境中的应用。
2012-01-24 cs.LG cs.NI
Comparison of Genetic Algorithm and Simulated Annealing Technique for Optimal Path Selection In Network Routing
本文讨论了从已知发送端到接收端的路径选择问题。所提出的工作表明，路径选择使用遗传算法（GA）和模拟退火（SA）的方法。在遗传算法方法中，多点交叉和变异有助于确定最优路径，如果需要，还可以确定备用路径。这两种算法的输入是一个学习模块，它是认知路由器的一部分，负责四个QoS参数。该方法的目标是最大化沿前向信道的带宽和最小化路由长度。种群大小被认为是参与网络场景的N个节点，这将被限制在已知的拓扑大小。仿真结果表明，采用遗传算法求解最短路径问题，随着迭代次数的增加，最短路径收敛的概率增大;而采用模拟退火算法求解最短路径问题，由于模拟退火算法是随机选择的，因此迭代次数对最短路径的收敛没有影响。
2010-01-22 cs.NE cs.NI
A QoS based Routing Approach using Genetic Algorithms for Bandwidth Maximization in Network
研究了稠密网络中从已知源到目的地的路径选择问题。所提出的路由发现的解决方案使用遗传算法的方法为基于QoS的网络。多点交叉和变异有助于在需要时确定最佳路径和备用路径。遗传算法的输入是一个学习模块，它是认知路由器的一部分，负责四个QoS参数。在这里，选择用于路由的节点集合由延迟、抖动和损耗确定。在所选节点的该渐变表面上，带宽参数被考虑用于路径选择。该方法的目标是占用沿前向信道的带宽最大化，并尽量减少路由长度。人口规模被认为是参与网络场景的固定节点，这将限于已知的拓扑结构大小。仿真结果表明，采用遗传算法（GA）的方法，收敛到最短路径的概率较高。
2014-08-08 cs.NI
Verification of A Security Adaptive Protocol Suite Using SPIN
近年来移动和无线通信技术的进步引入了各种自适应协议以适应安全通信的需要。安全性是任何通信协议成功的关键因素，特别是在移动环境中，由于其ad hoc行为。形式化验证在安全关键系统的开发和应用中起着重要的作用。形式化的穷举验证技术分析通信协议的安全性和安全属性，增加和确认协议的可信度。SPIN是一个强大的模型检查器，它以严格和自动化的方式验证分布式通信模型的正确性。提出了一种基于SPIN的安全自适应协议族的形式化验证方法。该协议套件包括邻居发现机制和路由协议。这两个部分的协议套件建模到SPIN和详尽检查各种时间属性，确保在现实生活中的应用程序的协议套件的适用性。
2014-03-07 cs.NI
White Paper: Radio y Redes Cognitivas
传统上，接入无线电频谱的两种不同政策共存：许可监管，其中将使用特定频谱带的权利排他性地授予个体运营商;或未许可监管，根据该监管，某些频谱带被宣布开放供任何运营商或个人遵循特定规则免费使用。虽然这些模式在过去使无线通信部门蓬勃发展，但近年来它们已经证明了缺点并给出了枯竭的迹象。例如，遇到与未使用的连续频谱带共存的完全过载的移动通信系统是非常常见的。这清楚地提倡频谱资源的更灵活和动态分配，这只能通过所谓的认知无线电和网络的出现来实现。本白皮书准确描述了与认知无线电和网络的不同功能相关的优先研究活动和公开挑战。首先，我们概述了与认知无线电的理论表征、频谱感知技术以及这些网络中物理层功能的优化相关的主要开放问题。其次，我们提供了一个描述的主要研究挑战，从系统的角度来看：MAC协议优化，流量建模，RRM策略，路由模式或安全问题。接下来，我们指出了其他相关的认知无线电的实际硬件实现的问题，特别强调感知能力，可重构性和认知控制和管理。最后，我们简要地报告了一些当前的活动有关的认知无线电系统的标准化。
2015-02-24 cs.NI
Cramer-Rao Bounds for Joint RSS/DoA-Based Primary-User Localization in Cognitive Radio Networks
关于授权主用户（PU）的位置的知识可以使认知无线电（CR）网络中的几个关键功能，包括改进的时空感测，智能位置感知路由，以及协助频谱政策的执行。在本文中，我们认为可实现的精度PU定位算法，联合利用接收信号强度（RSS）和到达方向（DoA）的测量，通过评估克拉美-罗界（CRB）。以前的作品分别评估的CRB的RSS和DoA的定位算法，并假设DoA估计误差方差是一个固定的常数或独立的RSS。我们推导出CRB联合RSS/DoA为基础的PU定位算法的基础上的数学模型的DoA估计误差方差作为RSS的函数，对于一个给定的CR放置。与实际的定位算法和几个关键参数，如节点数，天线和样本数，信道遮蔽方差和相关距离的影响进行了比较，可实现的精度进行了深入的分析和讨论。我们还推导出封闭形式的渐近CRB均匀随机CR放置，并进行理论和数值研究所需数量的CR，使渐近CRB紧密近似的CRB的数值积分为一个给定的位置。
2012-07-05 cs.IT cs.NI cs.PF
The Lightning Network is a scaling solution for Bitcoin that promises to enable rapid and private payment processing. In Lightning, multi-hop payments are secured by utilizing Hashed Time-Locked Contracts (HTLCs) and encrypted on the network layer by an onion routing scheme to avoid information leakage to intermediate nodes. In this work, we however show that the privacy guarantees of the Lightning Network may be subverted by an on-path adversary conducting timing attacks on the HTLC state negotiation messages. To this end, we provide estimators that enable an adversary to reduce the anonymity…
2020-06-22 cs.CR cs.NI
System Power Minimization to Access Non-Contiguous Spectrum in Cognitive Radio Networks
使用非连续频谱块的无线传输由于各种场景而变得越来越重要，诸如：次要用户在TV空白空间中避开现任用户;商业和军事系统之间的预期频谱共享;以及未授权频带中的未协调的运营商之间的频谱共享。多信道多无线电（MCMR）平台和非连续正交频分多址（NC-OFDMA）技术是接入这些非连续频谱块的两种商业上可行的传输选择。固定MC-MR由于其支持无线电前端的固定集合而不随着非连续频谱块的数量的增加而缩放。NC-OFDMA允许节点访问这些非连续频谱块，并将空子载波放在剩余的块中。然而，使子载波归零增加了采样率（频谱跨度），这又增加了无线电前端的功耗。我们的工作从跨层的角度来描述这种权衡，特别是通过展示ADC/DAC功耗与采样率曲线的斜率如何影响多跳网络中的调度决策。具体而言，我们提供了一个分支定界算法为基础的混合整数线性规划的解决方案，执行联合功率控制，频谱跨度选择，调度和路由，以最大限度地减少系统功率的多跳NC-OFDMA网络。我们还提供了一个低复杂度（O（E^2 M^2））的贪心算法，其中M和E分别表示信道和链路的数量。数值模拟表明，我们的方法降低了30%的系统功率比经典的基于跨层算法的发射功率最小化。
2016-02-15 cs.IT cs.NI math.IT
Data Driven SMART Intercontinental Overlay Networks
本文讨论了使用大数据和基于机器学习的分析，以实时管理互联网规模的服务质量路由优化的帮助下，覆盖网络。基于收集大量的数据采样每$2$分钟在大量的源-目的地对，我们表明，洲际互联网协议（IP）的路径是远离最佳的服务质量（QoS）的指标，如端到端的往返延迟。因此，我们开发了一种基于机器学习的方案，该方案利用从多跳覆盖网络中的通信节点对收集的大规模数据，该覆盖网络在覆盖节点本身之间使用IP，以选择提供比IP更好的QoS的路径。该方法的灵感来自认知分组网络协议，使用随机神经网络与强化学习的基础上收集的大量数据，以选择中间覆盖跳，从而产生显着更好的QoS比IP本身。路由方案在$20$节点洲际覆盖网络上示出，该网络每周收集接近$2\times 10^6$的测量，并做出可扩展的分布式路由决策.实验结果表明，该方法可以有效地提高服务质量，具有可扩展性。
2015-12-28 cs.DC cs.NI
Prevention of cyberattacks in WSN and packet drop by CI framework and information processing protocol using AI and Big Data
Anna University（安娜大学）
针对WSN中的网络攻击与数据包丢失问题，提出整合认知智能框架、信息处理协议及AI和大数据方法的综合防御框架，通过实时监控、异常检测和加密认证，有效检测多种攻击并提高网络可靠性。
2023-06-15 cs.CR cs.LG cs.NI
