异构网络

一异构网络得融合技术发展现状近年来,人们已就异构网络融合问题相继提出了不同得解决方案BRAIN提出了ＷLAＮ与通用移动通信系统（UMTS）融合得开放体系结构;DRiＶE项目研究了蜂窝网与广播网得融合问题；ＷＩNＥGLＡＳS则从用户得角度研究了WＬＡＮ与UＭTS得融合;MOBYＤＩＣK重点探讨了在IPv６网络体系下得移动网络与ＷLＡN 得融合问题;MONＡＳIDRE首次定义了用于异构网络管理得模块.虽然这些项目提出了不同网络融合得思路与方法,但与多种异构网络得融合得目标仍相距甚远。

最近提出得环境感知网络与无线网状网络，为多种异构网络融合得实现提供了更为广阔得研究空间。

通信技术近些年来得到了迅猛发展,层出不穷得无线通信系统为用户提供了异构得网络环境，包括无线个域网（如Ｂｌｕeｔooth）、无线局域网(如Wi-Fi)、无线城域网(如WiMAX)、公众移动通信网(如2Ｇ、３Ｇ）、卫星网络，以及Ad H ｏc网络、无线传感器网络等。

尽管这些无线网络为用户提供了多种多样得通信方式、接入手段与无处不在得接入服务，但就是，要实现真正意义得自组织、自适应,并且实现具有端到端服务质量（ＱoＳ)保证得服务，还需要充分利用不同网络间得互补特性，实现异构无线网络技术得有机融合。

异构网络融合就是下一代网络发展得必然趋势.在异构网络融合架构下,一个必须要考虑并解决得关键问题就是：如何使任何用户在任何时间任何地点都能获得具有QoＳ保证得服务.异构环境下具备ＱoS保证得关键技术研究无论就是对于最优化异构网络得资源，还就是对于接入网络之间协同工作方式得设计，都就是非常必要得,已成为异构网络融合得一个重要研究方面.目前得研究主要集中在呼叫接入控制(CAＣ)、垂直切换、异构资源分配与网络选择等资源管理算法方面。

传统移动通信网络得资源管理算法已经被广泛地研究并取得了丰硕得成果,但就是在异构网络融合系统中得资源管理由于各网络得异构性、用户得移动性、资源与用户需求得多样性与不确定性，给该课题得研究带来了极大得挑战。

电力通信中异构网络关键技术研究摘要：若要实现电网智能发展，需要以电力物联网作为基础，而电力通信系统则是电力物联网结构中的重要组成部分。

为了有效支撑电力物联网安全可靠的数据传输，需要采用多种制式的无线通信技术，使其构成一个良好的异构网络。

为了更好地发挥其性能，需要对电力通信中异构网络进行全面分析，了解其特点，并针对关键技术进行深入研究。

本文将简要介绍电力通信系统中异构网络的关键技术，并针对关键网络问题，提出相应的解决策略。

关键词：电力通信；异构网络；关键技术；技术研究一、引言电力通信中异构网络技术是实现系统智能化发展的重要基础，电力物联网作为基础设施，包含众多设备单元，覆盖范围较广，能够实现发电、输电、用电等设备的有效联通，更好地满足用电需求。

通常情况下，电力通信网络架构分为广域网，家域网以及领域网等几种。

不同层次的网络结构，其宽带网速均有不同的取值范围，采用的通信技术也呈现一定差别。

二、电力物联网的结构组成电力物联网的结构主要包括感知层、网络层、平台层以及应用层，与传感网络的原理类似，通常感知层主要用于采集数据，属于终端层级，主要是由具有数据采集功能的设备组成，例如传感器等，可以对温度、湿度、图像信息以及环境参数等进行全面的数据采集。

网络层主要负责数据的有效传输，通过通信等技术，将采集到的数据传至云端，包括有线网、蜂窝网、卫星无线网以及电力专网等几种传输网络。

而平台层主要对相应的数据进行存储与管理，能够为不同的数据类别提供相应的操作接口。

应用层通常与企业、用户等连接，为其提供数据查询、分析等功能，实现数据信息价值的有效转化。

三、电力通信异构网络的组成与特点分析电力物联网用途广泛，在不同的应用场景下，需要采用不同的通信技术。

针对短距离低、传输速率的应用场景，可以采用ZIGBEE通信技术，此技术能够有效保障用电的安全性，提高电力资源利用效率，因此在电力物联网中应用较多。

此外，电力通信异构网络中所采用的技术含有NB-LOT技术，这属于无线通信技术，能够适用于功率较低、体量较小、终端数量较多的应用场景，其构成的模块成本相对较低。

异构无线网络的协同技术与优化算法研究随着移动互联网的发展，人们对于无线网络的需求也越来越高。

而异构无线网络的出现则是一种解决方案，能够帮助人们更好地接入互联网。

在这种无线网络中，不同类型的设备、网络和技术都可以协同工作，提供更优质的网络连接和服务。

然而，要实现这样的协同工作，需要借助于一系列的协同技术和优化算法，本文将针对其进行探讨。

一、异构无线网络概述异构无线网络是由多种不同类型的无线网络系统组成的网络，例如蜂窝网络、WiFi网络、蓝牙网络等。

这些网络的连接方式、协议和技术都不同，但它们可以相互协同工作，为用户提供更好的连接体验。

在异构无线网络中，不同类型的基站、服务器和终端设备也可以协同工作，以改善网络覆盖范围和网络性能。

例如，蜂窝网络可以提供更广阔的覆盖范围和更好的移动性支持，而WiFi网络则可以提供更高的速率和更低的延迟。

二、异构无线网络的协同技术要实现异构无线网络的协同工作，需要借助于一些协同技术。

常用的协同技术包括信道选择、传输控制、路由选择和资源分配等。

(一) 信道选择信道选择是指在无线网络中选择可用的信道。

在异构无线网络中，不同类型的网络可以选择不同的信道，并且它们的选择方式也会不同。

例如，在WiFi网络中，会选择较宽的信道以提高数据传输速率，而在蜂窝网络中，信道选择通常更倾向于网络覆盖范围。

(二) 传输控制传输控制是指在异构无线网络中控制数据的传输方式。

例如，在传输多媒体数据时，可以根据数据类型和网络带宽对传输速率进行调整，以保证数据的传输质量。

(三) 路由选择路由选择是指在异构无线网络中选择合适的路由来实现数据的传输。

在异构无线网络中，不同类型的网络可能采用不同的路由协议和路由选择方式。

(四) 资源分配资源分配是指在异构无线网络中分配合适的网络资源来实现数据的传输。

资源分配可能会对网络性能产生影响，因此合理的资源分配策略非常重要。

三、异构无线网络的优化算法异构无线网络的优化算法目的是优化网络性能和提高用户体验。

异构WSN网络融合模型研究及网关设计的开题报告一、选题依据及研究背景无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由大量的低功耗无线传感器节点组成，能够实时地对物理环境、机器设备进行监测和控制。

WSN具有节点间通信简单、可扩展性强、节能等优势，被广泛应用于环境监测、工业自动化、智能交通等领域。

然而，传统的WSN网络通常采用同构节点，节点部署无规则、覆盖范围较小，网络中节点密度不均等问题。

与传统WSN相比，基于异构节点的WSN网络由不同的节点类型组成，能够克服节点部署区域的复杂性，提高网络的灵活性和可靠性，并且能够适应不同场景的需求，例如延长网络寿命等。

在异构WSN网络中，不同的节点类型有不同的能力和功能，需要通过网关进行协调和管理，实现节点间的信息传输和通信。

因此，设计和优化异构WSN网络的网关已成为该领域的一个重要研究方向，并对异构WSN网络的性能和应用产生了深远的影响。

二、研究内容本研究将对异构WSN网络的融合模型进行研究，并提出一种新的网关设计方案，主要内容如下：1.分析异构WSN网络的结构与特点，介绍异构节点的分类和功能，探讨异构节点在WSN网络中的应用。

2.介绍异构WSN网络的融合模型，通过对异构节点的协同设计和部署，提高网络的性能和可靠性，改善节点间通信等问题。

3.针对异构WSN网络中网关的设计方案，采用嵌入式系统平台，结合协议栈开发，实现异构节点的数据传输与管理。

4.设计网络能耗优化算法，在保证网络性能的前提下，降低节点能耗，延长网络寿命。

5.通过仿真实验验证提出的异构WSN网络融合模型和网关设计方案的有效性和可行性，并分析其性能表现。

三、研究意义及预期成果本研究通过分析和探究异构WSN网络的结构与特点，提出一种新的网络融合模型和网关设计方案，充分利用不同类型节点的优势，提高网络的性能和可靠性，适应不同场景的需求，具有一定的理论和实用价值。

本研究的预期成果包括：1.提出一种适用于异构WSN网络的融合模型，提高网络的性能和可靠性。

面向复杂网络的异构网络表示学习综述颜铭江，董一鸿，苏江军，陈华辉，钱江波（宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波 315211）摘 要：异构信息网络包含丰富的节点信息和链接信息，具有复杂异质性、高稀疏性、属性高维性等特性，这些特性给网络表示学习任务带来了巨大的挑战。

异构网络表示学习通过在嵌入过程中将多样化的异质信息和结构信息进行有效融合，学习得到更有利于下游机器学习任务的低维特征向量。

从异构网络表示学习方法的研究粒度出发，对近年的研究现状进行了比较全面的分析和讨论。

首先探讨网络表示学习的产生动机，阐述了近年的异构网络表示学习的研究历程；然后对具有代表性的算法模型进行分类讨论，归纳其主要的研究内容和所使用的嵌入技巧。

最后给出了未来工作中异构网络表示学习可能的研究方向和比较有价值的研究内容。

关键字：网络表示学习；异构信息网络；图嵌入；图神经网络；异质信息中图分类号：TP391文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2021013A survey of heterogeneous network representationlearning for complex networksYAN Mingjiang, DONG Yihong, SU Jiangjun, CHEN Huahui, QIAN JiangboFaculty of Electrical Engineering and Computer Science, Ningbo University, Ningbo 315211, China Abstract: Heterogeneous information networks contain rich information about node and link, and have some charac-teristics, such as complex heterogeneity, high sparsity, high-dimensionality of attributes, etc, which brings huge chal-lenges to network representation learning tasks. The heterogeneous network representation learning learns low-dimensional feature vectors that are more conducive to downstream machine learning tasks by effectively inte-grating diverse heterogeneous information and structural information in the embedding process. It conducts a rela-tively comprehensive analysis and discussion of the research status in recent years, starting from the research granu-larity of the heterogeneous network representation learning method. Firstly, the motivation of network representation learning and the research history of heterogeneous information network representation learning in recent years was discussed. Then some representative algorithm models were classified, followed by the summary of their main re-search contents and embedding skills. Finally, some possible directions and valuable contents of heterogeneous in-收稿日期：2020−04−26；修回日期：2020−12−10通信作者：董一鸿，******************.cn基金项目：浙江省自然科学基金资助项目（No.LY20F020009，No.LZ20F020001）；国家自然科学基金资助项目（No.61572266）；宁波市自然科学基金资助项目（No.202003N4086）Foundation Items: The Natural Science Foundation of Zhejiang Province (No.LY20F020009, No.LZ20F020001), The National NaturalScience Foundation of China (No.61572266), Ningbo Natural Science Foundation (No.202003N4086)综述·2·formation network representation learning research in future work were listed.Key words: network representation learning, heterogeneous information network, graph embedding, graph neural network, heterogeneous information1 引言互联网基础建设的快速发展使各种线下信息数字化，导致可利用信息呈爆炸式增长。

异构无线网络垂直切换技术综述摘要：本文综合考虑了多种因素判决准则，利用模糊逻辑的多目标判决方法进行选择决策，提出了一种将强制切换和优化切换相结合的切换算法。

一般来说，由于向上垂直切换时指切换到覆盖面积更大且带宽更低的区域，所以对于切换时间更为敏感，当终端在移出其正在连接的网络区域时，必须进行强制切换才能保证连续的无缝性；而向下垂直切换时切换到一个较小的覆盖面积和带宽更高的区域，所以对切换的时间要求不高，在切换过程中仍与原有网络连接。

通过模糊逻辑的多标准判决算法得出判决结果并完成决策工作。

这种决策算法具有一定的实用价值。

关键词：异构无线网络垂直切换模糊逻辑前言：随着移动通信技术的不断发展，为了满足用户的移动性需求，向用户提供跨泛在，异构网络的无缝业务，以支持用户跨异构网络的无缝漫游和切换，支持异构的移动性管理技术成为未来网络架构的主要问题。

由于切换决策中涉及的因素多，其中一些难以量化，可以采用基于模糊推理的方法进行决策。

将切换决策中需要考虑的因素作为模糊推理系统的输入，首先经过模糊化，然后根据规则库中定义的对应不同输入组合的规则，得到模糊化的切换决策结果，再经过决策结果的解模糊，得到是否执行切换的最终决策结果。

一、异构无线网络概述所谓异构是指两个或以上的无线通信系统采用了不同的接入技术，或者是采用相同的无线接入技术但属于不同的无线运营商。

利用现有的多种无线通信系统，通过系统间融合的方式，使多系统之间取长补短是满足未来移动通信业务需求一种有效手段，能够综合发挥各自的优势。

由于现有的各种无线接入系统在很多区域内都是重叠覆盖的，所以可以将这些相互重叠的不同类型的无线接入系统智能地结合在一起，利用多模终端智能化的接入手段，使多种不同类型的网络共同为用户提供随时随地的无线接入，从而构成了如图1所示的异构无线网络。

二、垂直切换的基本概念切换指的是移动主机与其他主机间的当前连接从一个接入点转移到另一个接入点的机制和过程。

基于异构网络的传感器数据融合技术研究随着物联网和大数据技术的快速发展，传感器网络在各个领域获得了广泛的应用。

然而，由于不同传感器节点的特性不同，导致其所采集到的数据类型和格式存在差异，给数据的处理和分析带来了挑战。

基于异构网络的传感器数据融合技术正是针对这一问题而提出的解决方案。

异构网络的传感器数据融合技术是指利用不同类型的传感器节点，通过将其采集到的数据进行融合、处理和分析，获取更加准确和全面的信息。

该技术可以实现传感器节点之间的协同工作，提高数据的质量和可靠性，进而提升系统的性能和效率。

首先，基于异构网络的传感器数据融合技术可以帮助解决传感器网络中的异质性问题。

不同类型的传感器节点可能具有不同的测量范围、分辨率、采样率等特性，其所采集的数据也存在差异。

通过数据融合技术，可以将不同传感器节点所采集到的数据进行归一化和统一处理，从而消除测量误差，提高数据的精确性和可比性。

其次，基于异构网络的传感器数据融合技术可以充分利用传感器节点之间的互补性。

不同类型的传感器节点在采集数据时具有互补的特性，通过数据融合可以获得更加完整和准确的信息。

比如，在环境监测领域，可以同时使用气温传感器和湿度传感器，通过将二者的数据进行融合，得到更加准确的环境信息。

另外，基于异构网络的传感器数据融合技术还可以提高系统的鲁棒性和可靠性。

传感器网络中的某些传感器节点可能会出现故障或损坏，而利用数据融合技术可以在一定程度上弥补某些节点失效的影响，保证数据的连续性和可靠性。

当某个节点发生故障时，可以通过将其他节点的数据进行融合来填补数据空白，保证系统的正常运行。

此外，基于异构网络的传感器数据融合技术还可以减少能源的消耗。

在传感器网络中，能源是一个重要的限制因素，传统的数据处理方式往往需要将原始数据传输到中央节点进行处理，这将会消耗大量的能源。

而利用数据融合技术，可以在传感器节点本地进行数据处理和分析，只将融合后的结果传输到中央节点，从而减少了能源的消耗。