中文摘要：

结合认知网络技术的自感知、自配置、自学习等智能特点，针对未来泛在的全IP异构融合网络的复杂性，本课题在国内外率先提出认知异构网络的架构，并在此基础上研究认知网络异构环境下的网络行为模型及关键技术。主要内容包括1）设计新型的认知异构网络行为模型和具体业务的行为模型；2）研究并提出能够主动感知环境变化、具有主动学习进行自适应调整的高效的接入选择策略，对不同接入网络进行统一的协同；3）创建新的具有认知特性的动态服务质量保障方案，为业务的动态端到端QoS保障提供面向认知的智能优化方案。本课题面向未来异构融合的复杂通信网络，研究认知网络特性和下一代认知异构网络，致力于创新性的理论探索并预期具有潜在的应用价值。

结论摘要：

本课题针对未来泛在的全IP异构融合网络的复杂性，结合认知网络技术的自感知、自配置、自学习等智能特点，在国内外率先提出了认知异构网络架构，并在此基础上主要对认知网络异构环境下的网络行为模型和具体业务行为模型、具有主动学习进行自适应调整的高效的接入选择策略、具有认知特性的动态服务质量保障方案，进行了深入研究并取得突破进展。 认知异构网络作为一种智能网络，其智能认知能力不仅仅体现在网络侧，还反映在网络中的各个节点。这些节点可以自主的根据周围通信环境以及网络状态的变化来计划、判断甚至决策自己的通信行为。本课题创新性的提出了具有认知功能的网络节点iNode和移动终端iMT，并提出了认知异构网络架构及认知网络的分层行为模型，设计了此架构下的网元间的交互场景和工作流程。针对于传统蜂窝网络的融合，我们还提出了具体的认知泛域移动通信网络架构，利用认知的优势并结合各种网络的特性形成了认知协助的无缝通信。 在异构无线网络中，接入选择是保证无线网络服务质量的重要机制，本课题对认知异构网络中的接入选择技术进行了深入研究，在总结当前研究成果的基础上，提出了具有认知特性的多接入选择参考模型，并基于数据分析和人工智能的思想提出了几种具有认知特性的接入选择新算法。所提方案能够主动感知环境，自适应的协调各个接入网络的资源，在优化网络性能的基础上保证用户在各种复杂多变的环境中获得最佳的网络服务。提供具有QoS保障的业务是网络设计的最终目标，认知异构网络应该能够根据用户行为、网络状况等情形自适应地进行QoS控制。为此，本课题提出了一种异构网络中具有认知能力的动态QoS信令管理机制（DQSMM-NSLP），实现了基于用户本身的一种资源调配，还能根据服务器感知用户的网络状况行为来进行主动的QoS信令控制。在智能QoS路由研究方面，提出了一种基于位置信息的智能多路径QoS路由方案PIQR（Policy-based Intelligent QoS Routing），能够选择QoS性能较优的路径。 课题组按计划顺利完成了各技术点的研究目标，基于相关研究成果，发表学术论文34篇（其中SCI检索7篇，EI检索25篇，EI待检索2篇）；申请发明专利5项；在中国通信标准化协会（CCSA）完成研究课题3项；出版专著3本；培养博士和硕士研究生39人；超额完成了预期目标。