基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )通信能力評估

　　0 引言

　　Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )，又稱(chēng)多跳移動(dòng)無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)，是一種由移動(dòng)節點(diǎn)組成的且相互之間能夠進(jìn)行通信而無(wú)基站支持的多跳無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )。它具有動(dòng)態(tài)變化的拓撲結構，無(wú)中心和自組織的特點(diǎn)。節點(diǎn)可任意移動(dòng)，每一個(gè)節點(diǎn)都兼備路由器和主機2種功能，在網(wǎng)絡(luò )中搜尋、維護到另一節點(diǎn)的路由?？蓮V泛應用于那些不能或者不必架設基礎設施的場(chǎng)合，如戰場(chǎng)、緊急救援現場(chǎng)、交互式的會(huì )議以及其他可以共享信息的商業(yè)場(chǎng)合等。Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )在軍事上的應用主要體現在保障部隊在戰術(shù)上的指揮通信暢通。因此對Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )通信能力的評估就顯得非常重要。本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對幾種典型分簇算法構建網(wǎng)絡(luò )的通信能力進(jìn)行評估，為算法的改進(jìn)及指揮員的指揮決策提供一定的參考依據。

　　1 效能評估指標體系的構建

　　通信能力指標主要用于衡量通信網(wǎng)絡(luò )在給定時(shí)間內完成通信業(yè)務(wù)的能力。這些指標不但與網(wǎng)絡(luò )的拓撲結構有關(guān)，而且還和網(wǎng)絡(luò )的具體性能包括業(yè)務(wù)種類(lèi)、業(yè)務(wù)大小、業(yè)務(wù)流向以及具體網(wǎng)絡(luò )設備性能和通信協(xié)議等許多因素有關(guān)。本文借鑒了普通網(wǎng)絡(luò )的業(yè)務(wù)性能指標，同時(shí)基于A(yíng)d Hoc網(wǎng)絡(luò )本身的一些特點(diǎn)，構建了Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )業(yè)務(wù)性能指標(如圖1所示)。

　?、夙憫獣r(shí)間：網(wǎng)絡(luò )服務(wù)請求和響應該請求之間的時(shí)間。反映了網(wǎng)絡(luò )根據傳輸優(yōu)先級別及時(shí)交付信息的能力，是網(wǎng)絡(luò )信息交付的實(shí)時(shí)性或準實(shí)時(shí)性的標志。網(wǎng)絡(luò )對不同業(yè)務(wù)的響應能力可以很好地反映網(wǎng)絡(luò )性能，指揮人員通常希望能更迅速、更精確地得到某一個(gè)感興趣的指定區域的行動(dòng)響應。

　?、谘舆t：包括路由尋找期間的緩存時(shí)延、接口排隊時(shí)延、MAC層重傳時(shí)延、空中傳播時(shí)延及轉換時(shí)間等所有可能的時(shí)延。

　?、弁掏铝浚?jiǎn)挝粫r(shí)間內節點(diǎn)之間成功傳輸的無(wú)差錯的數據量。它體現了Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )的通信能力，是網(wǎng)絡(luò )的一個(gè)統計特征?？梢詮墓濣c(diǎn)吞吐量、網(wǎng)絡(luò )總吞吐量和業(yè)務(wù)(會(huì )話(huà))吞吐量等方面進(jìn)行比較分析。

　?、芊纸M交付率：為目的節點(diǎn)正確接收到數據分組的數量與源節點(diǎn)原始發(fā)送的數據分組數量之比。

　?、莺魮p率：連接請求失敗的數量占總請求數量的比例。

　?、拶Y源利用率：它反映了網(wǎng)絡(luò )資源的利用程度?？煞譃樾诺览寐屎凸濣c(diǎn)利用率。信道利用率為負載與帶寬的比值。

　　2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型評估的實(shí)現

　　2.1 基本設想

　　本文利用典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，對Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )的通信能力進(jìn)行評估。在A(yíng)d Hoc網(wǎng)絡(luò )通信能力評估中，所需獲取的數據是效能評估指標體系中一些底層的數據。評價(jià)方法的基本思想是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的非線(xiàn)性映射與聯(lián)想推理能力，通過(guò)反復學(xué)習，得到網(wǎng)絡(luò )通信能力與客觀(guān)參數的隱性關(guān)系式，達到形成評價(jià)方法的目的。而在原始數據和輸出結果中間，會(huì )有許多復雜的過(guò)程，諸如網(wǎng)絡(luò )的響應能力、處理能力等等。

　　典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )一般分為3層，即輸入層、中間層(隱含層)和輸出層。對通信能力的評估中，輸入層的物理意義很明顯，就是與Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )通信能力相關(guān)的一些原始數據，每一個(gè)底層指標代表一個(gè)神經(jīng)元，這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸入層共有7個(gè)節點(diǎn)(神經(jīng)元)，即響應時(shí)間C1、延遲C2、呼損率C3、分組交付率C4、吞吐量C5、信道利用率C6及節點(diǎn)利用率C7。

　　中間層(或隱含層)使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有了識別非線(xiàn)性模式的能力，是輸入模式的內部表示。根據神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的原理，中間層單元的個(gè)數應該是輸人層單元個(gè)數的5～6倍，根據這條原則，本文將中間單元個(gè)數定為40。

　　輸出層是對Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )通信能力描述，輸出節點(diǎn)數為N1～N4，共4個(gè)，分別對應于優(yōu)、良、中、差4個(gè)效能評估等級。評語(yǔ)集的確定是根據專(zhuān)家的意見(jiàn)而構建的(如表1所示)。

 　　神經(jīng)元輸入與輸出之間轉移函數選取Sigmoid函數，即：

　　式中，outi是第i個(gè)神經(jīng)元的輸出，neti是第i個(gè)神經(jīng)元的輸入，a為權值。

　　通過(guò)上面的分析可構建一個(gè)7×40×4網(wǎng)絡(luò )結構模型，如圖2所示。

　　2.2 樣本的錄用和訓練

　　(1) 選取訓練樣本

　　利用BP算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )訓練，樣本的選取很重要，它直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò )通信能力的可信度問(wèn)題。為了使評估的結果符合實(shí)際，以真正反映網(wǎng)絡(luò )的通信能力。因此本文以Ad Hoc網(wǎng)絡(luò )現有裝備的性能指標數據為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )輸入值，并通過(guò)專(zhuān)家打分的方法，給出相應評定值，將其作為輸出值。

　　(2) 歸一化訓練樣本

　　在BP網(wǎng)絡(luò )訓練之前，首先應對原始樣本做歸一化處理，本文采用線(xiàn)性變換的方法將原始訓練樣本轉換為可行的訓練樣本(各指標在[0，1]間取值)，分2種情況：

　　當指標值越大作戰效能越好時(shí)(如分組交付率)，按式(2)進(jìn)行歸一化。

　　Y=(X-min)／(max-min)。 (2)

　　當指標值越小作戰效能越好時(shí)(如響應時(shí)間)，按式(3)進(jìn)行歸一化。

　　Y=(max-X)／(max-min)。 (3)

　　式中，X是原始訓練樣本值，max(或min)是對同一指標而言目前反輻射導彈武器系統可能出現的最大值(或最小值)。

　　若7個(gè)指標值(C1～C7)歸一化后的取值都在[0.8，1]上，則網(wǎng)絡(luò )的通信能力為優(yōu)；若取值都在[0.6，0.8]上，則網(wǎng)絡(luò )的通信能力為良；若取值都為[0.4，0.6]，則網(wǎng)絡(luò )的通信能力為中等；若在0.4以下，則網(wǎng)絡(luò )的通信能力為差。