异构网络融合——研究发展现状及存在的问题
异构网络的数据融合与分析
异构网络的数据融合与分析在当今数字化时代，由各种各样的设备和系统组成的异构网络正在迅速发展。
这些设备和系统不仅能够提供大量的数据，而且具有不同的格式和结构。
如何将这些异构数据进行融合和分析，成为了一个重要的问题。
对于异构网络的数据融合问题，我们可以借鉴物联网领域已经发展出来的数据存储和处理技术。
最常见的方法是使用分布式数据库来存储和管理来自不同设备和系统的数据。
这些数据库可以使用统一的数据模型，例如“实体-关系模型”、“面向文档模型”等等，以方便数据的查询和分析。
在对异构网络数据进行融合之后，需要进行数据分析，以便从大量数据中提取有用的信息。
然而，异构数据的分析存在着很多挑战性问题。
首先，不同的设备和系统可能使用不同的数据格式和结构，需要进行数据的转换和标准化。
其次，不同的设备和系统可能使用不同的数据处理算法，需要对数据进行预处理和加工。
最后，由于网络中的数据量巨大，需要使用高级技术来进行数据挖掘和分析。
当然，对于上述问题，也有一些成熟的解决方案。
例如，我们可以使用基于机器学习的数据挖掘技术来识别和提取数据中的模式和关系。
此外，我们还可以使用基于图形处理器（GPU）和分布式计算的高性能计算技术来加速数据处理和分析。
除了技术性问题之外，异构网络数据融合和分析还面临着许多法律和伦理方面的问题。
例如，由于数据来源不同，数据融合可能会引起隐私和安全性方面的问题。
此外，数据分析结果的使用也需要遵循法律和社会伦理规范，因为错误的数据分析结果可能会对个人和社会带来严重的影响。
在实际应用中，异构网络的数据融合和分析已经引起了广泛的关注和研究。
许多领域的研究者和工程师都在探索如何更好地集成和分析异构数据。
例如，汽车行业正在探索如何通过车辆间的数据共享和分析来提高交通安全和效率。
医疗行业正在开发大数据分析系统，以预测患者的疾病和病情发展情况。
能源行业正在研究如何通过综合分析天气数据、能源消耗数据和电网数据来预测未来的能源需求。
基于多异构网络融合的学习资源推荐模型研究
基于多异构网络融合的学习资源推荐模型研究摘要：随着互联网的广泛普及和多异构网络的迅猛发展，传统的网络学习资源推荐模型已经无法适应互联网的快速发展和满足学习者的个性化需求。
本项目正是在总结传统推荐算法的缺点和不足的基础上，基于多异构网络融合，设计了新的推荐算法：联合排序算法。
关键词：推荐算法；多异构网络；联合排序；1.研究背景与意义目前我国教育信息化已从从1.0时代进入2.0时代，互联网普及率达70.4%[1]，网络学习模式备受人们青睐。
据数据统计显示[2]，有92%左右的网络学习者通过网络搜索引擎获取所需的各种类型学习资源并开展在线学习和线上线下混合式学习。
在当今信息爆炸的时代，超过80%的网络用户不会浏览搜索结果超过三页以后的排序推荐资源，所以说前20项学习资源排序推荐结果至关重要[3]。
因此，通过研究改进后的推荐算法并将其运用多异构网络，网络学习者能更加直接、便捷、公平地获取丰富创新的海量网络学习资源，满足学习者的资源需求，不仅能进一步促进网络教学平台的发展以及促进线上线下教学相结合，而且能促进个人知识文化水平的提高以适应信息化社会的发展需要和社会整体文化程度的进一步提高。
2.传统推荐算法的研究现状1.1.基于内容的推荐方法基于内容的推荐算法就是根据用户在多异构网络中的历史行为数据，获取得用户的兴趣偏好，进而为用户推荐与其的兴趣偏好相似的资源，满足用户的资源需求。
但是资源的特征抽取一般很难；对于用户的潜在兴趣偏好往往很难挖掘得到；无法为新用户产生推荐。
1.1.基于情境的推荐算法基于情境的推荐算法的基本原理：根据用户的情境信息推荐相应的资源，不同的情境推荐不同需求的资源。
情境分为信息、环境和平台三种,而每种情境又包含着许多的情境变量。
由于各种情境信息可表达语义的具体空间多样性程度千差万别和语义空间复杂性,情境信息所可能同时包含与使用到的其他各种语言数据类型范围也随之就变得有所不同。
1.1.协同过滤推荐算法协同过滤推荐不对项目或用户进行特殊处理，只需要你通过用户建立物品与物品之间的联系。
5G异构网络融合关键技术探究
5G异构网络融合关!谢細罙究古孝红王海涛南京审计大学金审学院摘要：在5G系统中，异构网络融合能够充分利用不同类型网络的优势，为用户提供多样化的接入手段、通信 方式和网络服务=然而，不同类型的无线网络在融合过程中不可避免地会出现一些问题，如移动性管理、无线资源管理、服务质量等，这就给5G异构网络融合提出了新的挑战基于此，本文围绕5G异构网络 融合相关问题进行研究，探究改善5G异构网络融合效用亟待解决的一系列关键技术问题，为5G的规划 部署和推广应用提供技术支撑。
关键词：5G;异构网络；网络融合；系统架构；资源管理0引言从1G到4G,人与人之间的通信是移动通信的核心，伴 随着互联网和物联网的不断发展，未来网络通信不再仅限于人与人之间，而是开始转向人与物之间的通信以及机器与机器的通信。
5G技术从研究走向落地应用是一个循序渐进的过程，不可避免地要考虑现有2G/3G/4G移动通信网络和新部署 的5G移动网络的协同融合问题。
5G是基于SDN,NFV等更 加智能化、扁平化和开放性的网络系统。
5G的一个典型场景 是长期共存的多种接人网络、多种频谱接人、热点区域密集部署的异构节点，和大规模设备等一起组合成了多层次的异构融合网络。
5G将渗透到未来生活的各个领域，未来5G网 络将应用在教育、工业、环境、交通、医疗等诸多方面，实 现真正的全覆盖。
针对5G网络架构，对不同功能平面进行划分，分成接人平面、控制平面和数据平面异构网络支持不同的协议和技术，面向不同的应用场景和用户，其核心思想是让一切 自由联通；多模终端可以在同一时刻下接人多个不同类型的网 络，在不同网络之间进行切换，通常分为水平切换和垂直切换。
从经济和技术两方面考虑，在今后一段时间内，不会由单一 的网络满足用户对通信服务多种多样的需求。
网络为用户提 供了种类繁多的通信方式、接入手段和无处不在的接入服务，但是如果不能做到让用户有完美的端到端服务质量（Q oS)体 验，就说明不能充分利用不同类型的网络所具有的不同优势，就难以对异构无线网实现有机融合。
异构网络安全防护技术研究与应用
异构网络安全防护技术研究与应用随着网络技术的发展，网络安全问题越来越引起人们的重视。
传统的安全防护技术已经不能满足复杂的网络环境，因此，异构网络安全防护技术越来越成为网络安全领域的研究热点。
一、异构网络安全的概念异构网络安全指在不同的网络环境下，通过不同的技术手段，综合多种技术手段进行综合防护。
具体来说，异构网络安全包括云安全、大数据安全、移动安全、物联网安全等多个方面。
几乎所有的异构网络都存在各种安全问题，如黑客攻击、数据泄露、木马病毒、网络欺诈等。
针对这些网络安全威胁，异构网络安全防护技术的研究和应用日益成为网络安全领域的热点。
二、异构网络安全防护技术的研究现状1. 云安全云安全是云计算安全的一个子领域，目的是保护云计算环境下的网络安全，通过技术手段进行保护和控制。
云安全技术涉及到云计算的安全架构、云安全管理、云数据安全、云入侵检测等多个方面。
2. 大数据安全大数据安全是处理大量数据过程中保护数据的安全和可靠性，包括数据加密、数据备份、数据恢复等方面。
随着大数据的发展，大数据安全问题也越来越突出，大数据安全成为一个广泛关注的问题。
3. 物联网安全物联网安全是指保护物联网环境下的设备和通信安全。
随着物联网的快速发展，物联网安全问题也越来越成为人们关注的焦点，物联网安全需要特殊的技术手段进行保护。
4. 移动安全移动安全是指保护移动设备和移动应用程序免受攻击和破坏，包括移动设备的管理、移动应用程序的安全等方面。
由于移动设备和应用程序的广泛应用，移动安全成为了网络安全领域中最广泛的一个领域。
三、异构网络安全防护技术的应用前景异构网络安全防护技术的应用前景非常广泛，有望成为未来网络安全领域的重要发展方向。
在实际应用中，异构网络安全防护技术可以帮助企业和个人保护重要数据，防范黑客攻击和恶意软件感染。
根据外部环境和数据需求的不同，企业可以选择不同的异构网络安全防护技术进行组合，从而为企业提供个性化保障。
比如，可以使用云安全和大数据安全技术综合防护企业内部数据；可以使用移动安全技术维护员工的移动设备和移动工作环境。
无线异构网络发展综述报告
关于无线异构网络发展专业班级：学号：姓名：导师：时间：2012年2月21日摘要：各种无线异构网络给人们带来了丰富多彩的通信体验，同时，网络类型的繁多与彼此不兼容也给用户和运营商带来了很多问题和挑战。
无线异构网络融合是未来通信网络的发展趋势，如3G 网络和WLAN 的融合、TD-SCDMA 和WiMAX的融合。
环境感知网络概念的出现，为未来异构网络的融合带来了新的启发。
一、无线异构网络简介随着人类社会和经济的不断发展，信息的交换和传输已经成为人们生活中与衣食住行一样必不可少的部分。
为了实现此目的，无线通信技术在近20 年内呈现出异常繁荣的景象，也带来了多种类型无线通信网络的发展和共存，这些无线通信网络被统一称为无线异构网络（wirelessheterogeneous network）。
目前，已经有不少于25 种的无线异构网络投入商用，为人们提供无线通信业务，其中包括GSM、GPRS、EDGE、UMTS、CDMA2000、HSDPA、IEEE802.11a/b/g/n、WiMAX、DECT、蓝牙、RFID、UWB、T- DMB、DVB- T、DVB- H 以及其它技术等。
此外，还有层出不穷的无线通信系统即将或在不远的未来进入商用，如802.20、802.16M、wirelssHD、LTE、4G 和无线传感器网络等。
各种无线异构网络面向不同的应用场景和目标用户，在全球不同地区和国家有着广泛的市场应用，尤其是GSM/GPRS/EDGE、UMTS、CDMA2000、PHS、WLAN 和WiMAX 等无线网络，已经给全球的电信用户带来了丰富多彩的通信体验。
但是，由于这些网络各自的技术特点，它们从底层的接入方式到高层的资源管理与控制等技术都不尽相同，彼此互不兼容，给用户和电信运营商带来了很多的烦恼：用户要携带适用于不同网络的终端，正在进行的业务不能在不同的网络间保持连续；运营商们则要为如何整合网络资源、降低运营成本和提高客户满意度大伤脑筋。
异构网络融合技术的研究与应用
异构网络融合技术的研究与应用随着互联网的快速发展，网络的规模和复杂性也在不断增加。
为了应对这个挑战，异构网络融合技术应运而生。
该技术通过将不同类型的网络结合在一起，提供了更高效、更可靠的网络连接。
本文将探讨异构网络融合技术的研究进展以及其在实际应用中的潜力。
异构网络融合技术（Heterogeneous Network Integration Technology）是一种将不同类型的网络集成为一个整体的技术。
这些不同类型的网络可以是有线和无线网络、传统的互联网和物联网等。
通过将这些网络进行融合，我们可以利用各种网络的优势，提供更高速、更高容量的网络连接。
在研究层面上，学者们致力于开发新的融合算法和协议，以优化异构网络的性能。
一种常见的研究方法是将多个网络设备组合在一起，形成一个多链路系统。
通过合理分配用户流量和优化网络资源，可以实现负载均衡和更高的带宽利用率。
此外，还有一些研究致力于深入研究异构网络融合技术在各种应用场景中的性能。
例如，在智能城市中，异构网络融合技术可以提供更广泛的覆盖范围和更可靠的网络连接，以支持各种智能设备的无缝连接。
在工业生产中，异构网络融合技术可以优化传感器网络和互联网的集成，实现实时监测和远程控制。
以上都是异构网络融合技术在实际应用中的潜在优势。
对企业而言，异构网络融合技术也具有巨大的商业潜力。
通过融合不同类型的网络，企业可以提供更灵活、更高效的网络服务，满足用户不断增长的需求。
例如，电信运营商可以通过将有线和无线网络结合起来，为用户提供更强大的网络体验。
此外，电子商务公司可以通过融合互联网和物联网，为用户提供更全面的服务。
然而，异构网络融合技术还面临着一些挑战。
一个重要的问题是网络安全。
由于异构网络的复杂性，网络安全威胁也会相应增加。
因此，研究人员需要开发新的安全策略和机制，以保护异构网络免受恶意攻击。
此外，异构网络的管理和维护也是一个挑战。
由于网络结构的复杂性，管理人员需要具备深入了解各种网络技术的专业知识。
异构网络融合
异构网络融合浅析院系：电子工程与光电技术学院专业：通信工程班级： 07042201姓名：包华广学号： 0704330107摘要：异构网络融合是未来网络技术发展的必然趋势。
异构网络的融合面临着高延迟、高消耗、低速率等诸多方面的“瓶颈”。
为克服这些“瓶颈”，满足异构网络融合的需求，多无线电协作技术应运而生。
通过多无线电间的相互协作和对多无线电资源的有效管理及合理分配，能够有效地提高网络吞吐量，降低无线设备的能量消耗，减少异构网络间切换的延迟，从而为实现真正的异构网络无缝融合提供了可能。
关键词：异构网络；融合；通信技术近些年来得到了迅猛发展，层出不穷的无线通信系统为用户提供了异构的网络环境，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 Hoc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的通信方式、接入手段和无处不在的接入服务，但是，要实现真正意义的自组织、自适应，并且实现具有端到端服务质量(QoS)保证的服务，需要充分利用不同网络间的互补特性，实现异构无线网络技术的有机融合。
异构网络融合是下一代网络发展的必然趋势。
所谓异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机,网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。
异构网络的融合具有多方面的优势：融合可以扩大网络的覆盖范围，使得网络具有更强的可扩展性；融合可以充分利用现有的网络资源，降低运营成本，增强竞争力；融合可以向不同用户提供各种不同服务，更好地满足未来网络用户多样性的需求；融合可以提高网络的可靠性、抗攻击能力等。
异构网络的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的解决方案BRAIN提出了WLAN与通用移动通信系统(UMTS)融合的开放体系结构；DRiVE项目研究了蜂窝网和广播网的融合问题；WINEGLASS则从用户的角度研究了WLAN与UMTS的融合；MOBYDICK重点探讨了在IPv6网络体系下的移动网络和WLAN的融合问题；MONASIDRE首次定义了用于异构网络管理的模块。
异构网络融合方案设计与切换技术研究
（2）跨域连接：由于异构网络包含多种类型的网络，因此需要建立跨域连 接，使得不同的网络可以相互通信。在跨域连接中，需要考虑到网络安全、路由 和传输质量等问题。
（3）动态自适应性：由于异构网络具有动态性和不确定性，因此需要建立 动态自适应的网络架构，使得网络可以根据用户的需求和网络状态自适应地进行 调整。
讨论部分，我们进一步深入探讨了接纳控制和垂直切换在异构无线网络中的 应用前景。未来的研究方向包括：如何将动态接纳控制算法应用于更为复杂的网 络场景，例如大规模多用户环境下的接纳控制；如何结合人工智能和机器学习等 技术，
进一步优化垂直切换算法的性能；以及如何设计和实施更为高效的跨层切换 协议，以适应快速变化的网络环境和用户需求。
三、垂直切换技术
垂直切换技术是指在网络层面上，根据不同的服务质量、传输速率、延迟等 参数，选择最合适的网络进行数据传输。与传统的水平切换技术不同，垂直切换 技术更注重网络的实际性能，而不是简单的网络连通性。通过垂直切换技术，
多模智能终端可以在异构网络环境中，实现最优的网络选择和数据传输。
四、研究现状与挑战
参考内容三
随着5G和物联网技术的快速发展，异构无线网络已经成为现代通信的主要趋 势。在这种复杂的网络环境下，多模智能终端以其高度的灵活性和强大的适应性， 成为研究的热点。本次演示主要探讨了多模智能终端在异构无线网络中的垂直切 换技术研究。
一、异构无线网络
异构无线网络是由多种不同类型和技术的网络共同组成的网络体系。这些网 络可以包括蜂窝网络、无线局域网、蓝牙网络、Zigbee网络等，每种网络都有其 独特的技术特性和应用场景。异构网络的出现，使得各种设备可以按需连接到最 合适的网络，实现数据的高效传输和服务的最佳匹配。
3、基于延迟的切换技术：这种切换技术是根据当前网络的延迟情况来决定 切换到哪种类型的网络。如果当前网络的延迟较小，就可以切换到延迟更小的网 络；如果当前网络的延迟较大，就可以切换到延迟更大的网络。这种切换技术可 以有效提高数据传输的实时性。
异构传感器网络的数据采集与信息融合研究
异构传感器网络的数据采集与信息融合研究引言异构传感器网络（Heterogeneous Sensor Networks）由多种不同类型的传感器节点组成，每种类型的传感器节点都具有不同的功能和特点。
这些传感器节点可以协同工作，通过采集和传输数据来实现对环境的监测和控制。
数据采集和信息融合是异构传感器网络中的两个重要任务，本文将探讨数据采集和信息融合的研究进展和挑战。
一、数据采集数据采集是异构传感器网络的基础任务，其目的是通过传感器节点对环境中的各种信息进行采集和感知。
数据采集的关键问题包括数据的获取、传输、处理和存储。
在异构传感器网络中，不同类型的传感器节点可以采集到不同类型的数据，因此需要将这些数据进行有效地整合和处理。
1. 数据获取数据获取是指传感器节点通过各种传感器来感知环境中的信息。
不同类型的传感器可以采集到不同类型的数据，如声音、图像、温度、湿度等。
为了充分利用各种传感器的特点，需要设计合理的数据采集方案，并考虑如何通过合适的传感器选择和部署来获取准确且全面的数据。
2. 数据传输数据传输是指将采集到的数据从传感器节点传输到网络中的其他节点或基站。
在异构传感器网络中，传感器节点通常通过无线通信进行数据传输。
由于异构传感器网络中的传感器节点数量较多、网络拓扑复杂，数据的传输需要考虑传感器节点之间的通信能力、能耗和网络容量等因素，以保证数据的实时性和可靠性。
3. 数据处理与存储数据处理是指对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
数据处理可以包括数据预处理、数据压缩、数据挖掘等。
数据预处理是对原始数据进行滤波、降噪等处理，以去除噪声和异常值。
数据压缩是为了减少数据的传输量和存储空间。
数据挖掘是为了从海量数据中挖掘出隐藏的规律和知识。
数据处理的结果可以存储在传感器节点中，也可以传输到其他节点或基站进行进一步的处理和分析。
二、信息融合信息融合是指将多源、多类型的数据进行融合，生成更准确、更完整的信息。
多源异构数据融合技术研究
多源异构数据融合技术研究随着互联网技术的不断发展和普及，人们的生活越来越与数据相关。
同时，不同的公司、组织、个人也都拥有自己的数据资源。
这些数据在数量、类型、采集方式等方面都存在差异，因此需要进行融合，以便更好地进行数据分析和利用。
本文将对多源异构数据融合技术进行研究，分为以下章节：引言、多源异构数据特点、多源异构数据融合的现状、多源异构数据融合技术、总结。
一、引言多源异构数据融合是指对来自不同数据源、类型、格式等方面差异较大的数据进行整合、转换、处理的过程。
在实际应用中，多源异构数据融合技术可以帮助用户快速地获取所需信息，提升信息的准确性和可靠性等方面的性能。
因此，多源异构数据融合技术在航空、农业、军事、医疗等领域都有着广泛的应用。
二、多源异构数据特点多源异构数据，指的是来自不同来源、类型、格式等方面差异较大的数据。
这些数据可能来自不同的企业、组织、地区、甚至国家，因此在数据量、质量、格式、语义等方面都存在差异。
以下是多源异构数据的几个典型特点：1.多样性：多源异构数据来源广泛，数据种类丰富，包括文本、图像、音频、视频、传感器数据等多种形式。
2.异构性：多源异构数据格式、结构、语义等方面差异较大，数据之间缺乏一致性。
3.不确定性：多源异构数据的质量和准确性往往难以保证，甚至存在误报、漏报、重报等问题。
4.动态性：多源异构数据时刻都在发生变化，数据来源、质量、数量等都可能随时发生变化。
5.数量大、复杂度高：由于多源异构数据的多样性、异构性、不确定性和动态性，因此数据量通常都很大，数据的处理和分析也非常复杂。
三、多源异构数据融合的现状在实际应用中，多源异构数据融合存在许多挑战和问题。
其中最主要的问题就是数据的异构性，即不同数据源的数据格式、结构、语义等方面存在差异，数据之间缺乏一致性。
这导致多源异构数据融合的难度非常大，常规的数据融合技术往往无法胜任。
目前，人们对多源异构数据融合的解决方案主要有以下几种：1.基于传统的数据融合技术：基于传统的数据融合技术，例如ETL（抽取、转换和加载）等技术，将多源异构数据统一转换为相同的格式，再进行数据融合和处理。
异构网络环境下的网络安全问题研究
异构网络环境下的网络安全问题研究随着科技的不断发展，人们的生活和工作方式也发生了翻天覆地的变化。
在信息时代，网络技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的网络安全威胁也变得越来越严峻。
尤其是在异构网络环境下，网络安全问题愈发复杂和棘手。
异构网络环境指的是不同类型和架构的网络结合在一起形成的混合网络环境，例如，局域网、广域网、移动网络、云环境和物联网等。
这些异构网络的结合使得数据和信息的传输更加高效和便捷，但也带来了更多未知的安全风险。
首先，异构网络环境的复杂性增加了网络安全威胁的潜在风险。
不同类型的网络在技术和安全标准上存在着差异，这使得安全防护措施的一致性变得更加困难。
例如，局域网和物联网之间的通信可能存在协议不匹配的问题，使得黑客有机会利用协议漏洞对网络进行攻击。
其次，异构网络环境下的网络设备和系统的复杂性也为攻击者提供了更多的入侵机会。
不同类型的网络设备和系统有着各自的安全缺陷和弱点，攻击者可以通过利用这些弱点来渗透网络并获取敏感信息。
例如，在物联网中，智能家电和传感器的安全性问题可能成为黑客攻击的目标。
此外，异构的网络设备和系统也增加了网络管理和监控的难度，从而降低了网络安全防护的效果。
此外，异构网络环境下的数据和隐私保护也是一个严峻的问题。
不同类型的网络有着不同的数据传输和存储方式，而这些数据往往涉及到个人隐私和机密信息。
例如，在云环境中，用户的个人数据和机构的商业机密可能被放置在云服务器中，而这个过程中存在着数据泄露和未经授权访问的风险。
此外，异构网络环境下的数据标准化和安全共享也面临着挑战，这可能导致数据的不一致和安全性的下降。
面对异构网络环境下的网络安全问题，我们需要采取一系列的策略和措施来保护网络的安全。
首先，建立统一的网络安全标准和协议是至关重要的。
通过制定统一的安全标准和协议，可以确保不同类型的网络之间的互操作性和安全性。
此外，全面的网络安全培训和教育也是必不可少的。
异构网络学习中的异构关联网络信息融合研究
异构网络学习中的异构关联网络信息融合研究引言随着互联网技术的快速发展和普及，异构网络学习作为一种新的研究方向受到了广泛关注。
异构网络是由不同类型的节点和边组成的网络，它可以包括社交网络、信息网络、生物网络等。
这些网络中的节点和边代表不同类型的实体和实体之间的关系，因此对这些异构关联网络进行分析和学习，对于解决实际问题具有重要意义。
本文将重点研究异构关联网络信息融合的问题，并探讨在异构网络学习中的应用。
第一章异构关联网络1.1 异构关联网络的定义异构关联网络是一种由多种不同类型节点和边组成的网络，其中节点代表网络中的实体，边代表实体之间的关系。
这些实体可以是人、物、事件等。
由于网络中的实体和关系具有多样性和复杂性，因此对异构关联网络的建模和分析具有挑战性。
1.2 异构关联网络的分类异构关联网络可以根据节点和边的类型进行分类。
节点的类型可以包括个人节点、物品节点、事件节点等，而边的类型可以包括用户-用户关系、用户-物品关系、用户-事件关系等。
这些不同类型的节点和边之间存在着复杂的关联关系，研究如何将这些异构关联网络进行有效地融合成为了学术界和工业界的研究热点。
第二章异构关联网络信息融合方法2.1 异构关联网络的表示学习异构关联网络的信息融合首先需要将网络中的节点和边转化为向量表示，使得它们可以被机器学习算法所处理。
表示学习是一种将节点和边转化为低维向量的方法。
常见的表示学习方法包括DeepWalk、node2vec等，这些方法可以学习到网络中节点和边的语义信息，为后续的信息融合提供有力支持。
2.2 异构关联网络的特征选择在异构关联网络中，节点和边的特征通常是多样的。
特征选择是一种从所有特征中选择出最具代表性和区分度的特征的方法。
常见的特征选择方法包括信息增益和互信息等，这些方法可以根据特征对节点和边的重要性进行排序和选择，以提高信息融合的效果。
2.3 异构关联网络的关联规则挖掘异构关联网络中的节点和边之间存在着复杂的关联规则。
多源异构数据融合方法的发展及其应用研究
多源异构数据融合方法的发展及其应用研究随着互联网和移动互联网的兴起，各行各业所产生的数据量也愈加庞大，数据呈现多源异构的特点。
针对这样的特点，多源异构数据融合方法的发展逐渐成为研究热点。
本文将首先介绍多源异构数据融合的概念和意义，其次探讨了多源异构数据融合的应用研究以及相关技术的发展情况；最后对未来的多源异构数据融合技术的发展方向进行了展望。
一、多源异构数据融合的概念和意义1.1概念多源异构数据融合是指来自不同来源、不同形式且存在异构性的数据的综合与处理。
这些数据可以来自不同的传感器、不同的网络系统、不同的地理位置和不同的数据挖掘系统，而且数据之间存在语义、格式和粒度上的差异。
多源异构数据的融合可以将不同的数据源进行统一的存储和管理、一致的处理和分析，从而为科学研究和实际生产提供了基础和支撑，也能帮助企业、机构以及政府更好地理解市场、用户以及政策，并提高效率和决策的准确性。
1.2意义在数据的发展趋势下，发现数据价值和知识的关系越来越紧密，数据的融合成为了数据处理的必要方式。
多源异构数据融合的目的是提供不同视角的数据以及不同属性的数据，增强数据之间的联系与相互作用。
通过将数据融合，可以使数据得到更好的运用，提高数据的价值。
同时，多源异构数据融合还可以解决数据不一致、数据缺失和数据质量问题，从而提高数据的准确性和可靠性。
对于业务流程中需要的综合信息和分析，多源异构数据的融合也能满足客户需求和统计分析的需要。
二、多源异构数据融合的应用研究与技术发展2.1应用研究数据库领域，通过对自然界、社会环境、人类行为等方面的观察和分析，研究数据融合的各种算法和方法，深入了解数据间的联系与规律，以此挖掘数据的更多价值，为数据处理提供分析依据。
地理信息系统领域，多源图像配准、遥感图像统一处理、精细地物提取等研究都需要结合多源异构数据融合技术。
环境预警和公共卫生领域，针对海量的生态环境和卫生数据进行融合处理，可以更方便快捷地获取发现潜在的生态和卫生灾害，以及动态管理海量环境数据。
基于异构无线传感器网络和移动通信网络融合的研究[论文]
![基于异构无线传感器网络和移动通信网络融合的研究[论文]](https://img.taocdn.com/s3/m/15c758066c85ec3a86c2c507.png)
基于异构无线传感器网络和移动通信网络融合的研究【摘要】层出不穷的无线通信技术使得异构无线网络的相互作用成为一种趋势，无线个域网（如bluetooth）、无线局域网（如wi-fi）、无线传感器网络、公众移动网通信网（如3g、lte）等无线网络的融合有着良好的应用前景。
充分利用网络间的互补特性从而构建下一代公众移动网络，满足未来用户对各种不同类型业务的需求，已经引起了广泛的关注。
而在异构无线网络融合架构下，研究和完善网络融合的关键技术是目前急需解决的问题。
【关键词】异构无线网络；无线传感网络；移动通信网络；网络融合文章编号:issn1006—656x(2013)06-00098-01一、异构无线网络融合现况随着信息社会发展的突飞猛进，信息交换已经变成人们生活中不可或缺的重要部分，已经从基本交换需求发展到了便利交换需求。
现在，已经有几十种异构无线网络开始投入使用，无线通信技术在进20年内的发展异常繁荣。
蓝牙、rfid、uwb、gsm、cdma2000、hsdpa、t-dmb、dmb-t、edge、umts、dect等技术已投入商用，还有一部分比如lte、wirelesshd、wsn、802.16m和802.20等，也将在不久的将来进入商用。
这些无线通信网络被统一称为异构无线网络[1]（heregeneous wireless network）。
对于不同的目标用户和应用场景，选择不同的异构无线网络，尤其是gsm、cdma2000、gprs、edge、wimax、umts和phs等无线网络在全球不同国家和地区有着广泛的时长应用。
但是，由于它们彼此互不兼容，从高层的控制和资源管理技术到底层的计入方式都互不相同，这使得电信运营商们需要绞尽脑汁地思考如何才能整合异构无线网络资源从而降低运营成本；而用户常常需要手持多个适用于不同网络的终端，才能保证不同网络间的业务不中断，这给用户和电信运营商造成了很大的困扰。
二、异构无线网络融合的特征异构无线网络融合是个崭新的概念——在一个通用的网络平台上提供多种业务，尽可能将各种类型的无线网络融合起来，是研究人员一直追求的目标。
异构网络下的数据融合与分析技术研究
异构网络下的数据融合与分析技术研究随着互联网的不断发展和普及，大量的数据在网络上被产生、收集和存储，形成了海量的异构数据。
这些数据来源不同，格式不同，内容不同，其间存在各种不兼容性和异构性，数据集成、融合和分析成为了巨大的难题。
如何有效地利用异构网络下的数据资源，成为了当前信息技术发展的关键问题之一。
一、异构网络下的数据融合技术异构网络下的数据融合技术是指将来自不同数据源和不同网络环境的异构数据进行整合和融合，以实现对数据资源的有效利用。
数据融合技术的核心是数据的匹配和转换。
数据匹配是指将来自不同数据源的数据进行比较和对应，找出相同或近似的数据，并将其整合成一个数据集合。
数据转换是指将不同数据格式的数据进行转换，使其能够被整合到一个统一的数据源中。
在异构网络下，数据融合技术的实现面临着多种挑战。
首先，不同网络环境下的数据格式不同，这使得数据的匹配和转换变得困难。
其次，数据融合需要进行数据的去重和冗余性分析，使得数据的精度和准确性得到保证。
此外，异构网络下的数据融合还需要进行实时性和可扩展性的考虑，以适应异构网络数据的高速增长和变化。
为了应对这些挑战，当前数据融合技术主要采用以下几种方法：1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是从大量数据中自动发现并提取模式、关系和规律的过程。
在异构网络下，数据挖掘技术可以用于数据匹配和转换，以及对数据的去重、分类、聚类和预测等方面。
数据挖掘主要涉及到机器学习、统计学、模式识别等领域的知识，需要高效的算法和计算资源的支持。
2. Ontology技术Ontology技术是指将领域知识转化为计算机可处理的形式，并建立相应的概念、属性、关系和规则等语义描述。
在异构网络下的数据融合中，Ontology技术可以用于构建数据集成的概念模型，进行概念映射和数据转换，并使得数据的语义一致。
Ontology技术需要领域专家和计算机科学家的协同合作，开发相应的ontologies和ontology推理引擎。
异构信息融合技术研究
异构信息融合技术研究第一章：异构信息融合技术的概述异构信息指的是不同来源、不同结构、不同描述方式的信息，如文本、多媒体、图像、传感器数据等。
由于异构信息来源的不同，使得信息融合成为了一个必要的技术，以实现信息的合理共享和应用。
异构信息融合技术是指将不同来源的异构信息进行整合、融合，提炼信息之间的联系和异同，得出新的丰富的信息，进而提升信息质量和应用能力的技术。
因此，异构信息融合技术是数据集成，数据挖掘，智能搜索等多个领域的交叉技术，旨在将不同来源的信息收集、加工、转化成有意义的信息，实现系统的实时应用和决策。
第二章：异构信息融合技术的发展历程异构信息融合技术是从20世纪90年代初期开始发展的。
在开始的几年里，这项技术主要是运用在类似于特殊领域的智能化决策系统中。
在那时，信息融合的主要目的是将来自多个传感器，多个节点的数据，进行整合，从而提供比单个传感器或节点更丰富和准确数据。
这些传感器数据可以涵盖从环境到物理量的所有领域，这也可以实现多个传感器、节点组合执行特定任务的目的。
进入21世纪后，随着不同领域之间信息交流和应用需要的提升，异构信息融合技术的应用范围越来越广泛。
不仅是各类决策支持系统、多媒体信息处理系统、和搜索引擎等领域，很多数据驱动的领域都有异构信息的应用。
例如，智能交通，无人驾驶、医疗保健、智能家居、基于位置的服务、智能电网等等。
这些应用场景中信息来源多样化，数据种类繁多，处理量庞大，需要使用异构信息融合技术来完成数据处理和提供更好的决策支持。
第三章：异构信息融合技术的研究现状在异构信息融合技术的研究中，涉及到的技术包括数据挖掘、多源信息融合、XML、多智能体技术等。
以下简述其中几个技术的应用。
1. 数据挖掘数据挖掘主要用于从不同的数据来源中，提取出重要的信息。
数据挖掘的常见技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序数据挖掘等。
异构信息融合技术中，数据挖掘被广泛应用于多个领域，如社交网络、金融、健康、自然语言处理等领域。
异构数据融合及处理技术研究
异构数据融合及处理技术研究在当今大数据时代，数据种类繁多，来自不同来源的异构数据给数据处理和分析带来了巨大的挑战。
异构数据融合及处理技术的研究成为了当前的热点问题之一。
一、什么是异构数据融合及处理技术异构数据指的是不同格式、不同结构、不同领域之间的数据。
异构数据融合及处理技术旨在将这些异构数据整合到一个数据维度中，以更好地支持数据的处理、分析和发现。
在异构数据融合和处理技术中，一项关键工作是数据集成。
数据集成是将分散的数据资源组织成一个整体的过程。
常见的数据集成方法有ETL和ELT。
ETL指的是抽取、转换、加载，是将数据从源系统中抽取出来、对数据进行清洗、转换，最后将数据加载到目标系统中。
ELT指的是抽取、加载、转换，其与ETL不同在于转换的时间点。
在ELT中，数据在加载后立即进行转换操作。
二、异构数据融合及处理技术的挑战虽然异构数据融合及处理技术在应对大数据方面具有显著的优势，但其本身也存在着一些挑战。
第一，数据来源的多样性。
数据来源涵盖了各个领域，如社交网络、传感器网络、物联网、医疗卫生、金融等等。
这些领域中的数据格式和结构差异巨大，统一整合起来需要统一标准和规范。
第二，数据集成的复杂性。
异构数据融合及处理技术需要同时考虑数据的精度、完整性和一致性，而这些因素在异构数据集成中往往是相互矛盾的。
因此，如何平衡这些因素并提高数据集成的效率是一个难点。
第三，数据安全和隐私的保障。
在异构数据融合及处理技术过程中，数据涉及到多个领域和多个用户，因此数据的隐私和安全需得到充分的保障。
三、异构数据融合及处理技术的发展现状目前，异构数据融合及处理技术已经发展了许多成熟的方法和技术，如数据挖掘、机器学习、知识图谱等。
其中，数据挖掘是对海量数据进行分析和挖掘的一种方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等技术。
机器学习则是通过分析数据及其规律，使机器能够自主地获取知识和技能的一种方法。
知识图谱则是将不同领域中的数据整合到一个知识图谱中，用于实现跨领域的数据共享和交互。
异构网络融合——研究发展现状及存在的问题
异构网络融合——研究发展现状及存在的问题异构网络融合是未来网络发展的必然趋势，但也面临着诸多问题和挑战。
应急通信网络要充分发挥功效，必须有效解决各种不同类型的网络之间的融合互通问题。
文章给出了一种支持异构网络融合的应急通信网络结构，提出了无线自组网基于连接共享接入因特网的方案，详细说明了互联网关选择和允许控制机制，并分析了控制消息开销。
1 引言随着移动通信和互联网技术的高速发展，涌现出了大量不同类型的通信网络，使用户置身于一种复杂多样的异构网络(heterogeneous network)环境中，信息获取和传输的手段以及数据存储和共享的方式发生了很大变化。
当前，网络形式种类繁多，各具特点，它们之间是一种共存发展的关系，并且从经济和技术上考虑(在今后很长一段时间内没有哪一种网络能够独自满足各类用户多样化的通信服务需求)，预期这种关系仍将长期存在。
这些网络涵盖有线通信网络(主要是PSTN网络和因特网)、无线通信网络和卫星通信网络，特别是体现在各种新兴的无线通信网络方面，包括2G和3G蜂窝移动通信网络(如GSM、UMTS、CDMA2000等)、无线个域网(WPAN，如802．15)、无线局域网(WLAN，如802．11)、无线城域网(WMAN，如802．16)、无线广域网(WWAN，如802．20)、移动Ad hoc网络(MANET)、无线传感网(WSN)和无线Mesh网(WMN)等。
尽管这些异构网络为用户提供了多种多样的通信方式和网络接人手段，但是如果它们之问不能实现有效互联互通，则会产生许多信息孤岛，无法提供具有端到端服务质量(QoS)保证的通信服务，从而大大削弱网络的整体效用和用户的服务体验。
因此，异构网络融合互通不仅是构建无所不在的通信网络的迫切需求，也是今后信息网络发展的必然趋势。
异构网络融合必须充分利用不同网络间的互补特性，解决多种不同类型网络的有机融合问题。
具体来讲，异构网络融合就是采用通用的、开放的技术实现不同网络或网元的互联、互通和集成，涉及到接入网融合、核心网融合、终端融合、业务融合和运营管理融合等方面。
异构无线通信网络的研究及其应用
异构无线通信网络的研究及其应用随着移动通信技术的不断发展，无线通信网络已经成为人们生活的重要组成部分。
现在一些新兴的技术，如5G、IoT（物联网）等，正在引领无线通信技术的发展方向。
在这个过程中，异构无线通信网络已经成为一个备受关注的研究热点。
本文将探讨异构无线通信网络的研究及其应用。
一、什么是异构无线通信网络？异构无线通信网络是指由不同技术和频段组成的网络，例如Wi-Fi、LTE（长期演进）、WCDMA（广域分组数据业务）。
这些网络相互连接，共同为用户提供无缝的通信服务。
通过将不同的无线通信技术融合在一起，可以扩展网络覆盖范围，满足用户的多样化需求。
异构无线通信网络的优势在于其高速、高可靠性、高稳定性和高可用性。
这些优势可以帮助移动通信行业满足不同用户的需求，增强通信网络的容错能力和适应性。
二、异构无线通信网络的研究1.网络架构设计在异构无线通信网络的研究中，网络架构设计是一个重要的方面。
网络架构设计应包括如何有机地结合多个异构通信技术的网络拓扑结构、基站的部署以及无线基础设施的支持等方面。
这些方面需要重点考虑如何实现网络的高效管理、数据处理和处理的质量控制。
2.资源分配资源分配是异构无线通信网络关注的重点之一。
由于异构技术的不同特点和不同的业务需求，网络资源分配的问题显得尤为重要。
要保障网络的高质量、稳定性和保障用户体验，需要优化分配算法，多用动态分配，更好地满足网络资源的需求。
3.信道分配异构无线通信网络中，信道分配是影响网络性能的重要因素。
不同的业务性质和不同的用户需求需要不同的信道分配方式。
基于网络的端到端质量和性能，需要适时地调整和优化信道分配计划，确保每个终端能够顺利地执行通信过程。
4.传输技术传输技术是异构无线通信网络研究的重点。
通过采用灵活、多样的传输技术，可以满足不同技术和业务的需求，提高网络的处理速度和传输效率。
研究人员需要对多个传输技术进行研究，以优化网络的效率和性能，包括MIMO（多输入多输出）、OFDM（正交频分多路复用）等多种技术。
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是作 为Ｇ Ｒ 网络 的补 充 ， ＰＳ 只利用 Ｇ Ｒ 网络 的用 户数 ＰＳ 据库 ，与Ｇ Ｒ 的核心 网络没有接 口。而在 紧耦合下 ， ＰＳ ＷＬ Ｎ Ｉ Ａ ．通 特 定的网络接 口直接 连接＠Ｇ Ｒ ￣心网。 ￣ ＪＰ Ｓ 目前 多 网融 合 的发 展方 向主要有 两 个 ：一个 是
Ｄ ＩＥ 要 关 注异构 通 信 网络 （ 特别 是异 构无 线 网络 ） 间的 的开 放 体 系 结 构 ； ＲＶ 项 目研 究 了蜂 窝 网 和 电视 之 广 播 网 的融 合 问 题 ； Ｂ Ｄ Ｃ 项 目重 点 探 讨 了在 ＭＯ Ｙ Ｉ Ｋ 融 合互通 。 Ｐ６ Ａ 迄 今 ，学术 界 和产 业界 已就异 构 网络 融合 问题 Ｉｖ 网络 体 系下 的 移 动 网 络 和 ＷＬ Ｎ的 融 合 问题 ； ＧＥ项 Ｐ） 相 继 提 出了： 大量解 决方 案 ，涵盖 无 线 网络 与Ｉｔ ｎｔ ＭＡ Ｎ Ｔ 目通 过 设 计 、研 发 和 实 现个 人 网络 （Ｎ ｎｅ ｅ ｒ 安 的融合 、无 线广 域 网与 无线 局域 网的 融合 以及 无线 来 为 移 动 用户 在 异 构 网络 环 境 中提供 无 处 不 在 、 Ｅ ＱＳ 局 域 网 和 蜂 窝 网络 的融 合 。 欧 洲 电 信 标 准 化 组 织 全 的个 人服 务 ；ｕ ｏ项 目侧 重 于研究 异构 网络 的端 ｏ技术 。ＷＩ Ｎ Ｒ 目希望 以一个 无处 不在 的 Ｎ Ｅ项 （ Ｔ Ｉ和其他一些标准化组织 已经对蜂窝通信 网络 到端 Ｑ Ｓ Ｅ Ｓ） 蜂 ＷＬ Ｎ 与ＷＬ Ｎ 的融合进行了广泛 的研究 。例￣ ＷＬ Ｎ Ａ ／ Ａ 标 无 线通 信系 统代 替 目前 多种 系统 （ 窝 、 Ａ 和短 Ｉ 共存 的格 局 ， 高系统 的灵 活性 和 提 准 化组 织 建： 立了无 线 互 通工 作 组 （ Ｇ） 处理 蜂 窝 距 离 无线 接入 等 ） ｗＩ 来
网络和卫星通信网络 ，特别是体现在各种新兴的无 入新 的服 务创 造 了条件 ；可 以扩大 网络 的总体 覆 盖 使 可 线 通 信 网络 方 面 ，包 括 ２ 和 ３ 蜂 窝移 动 通 信 网络 范 围 ， 网络 具有 更好 的可 扩 展性 ； 以平 衡 网 络业 Ｇ Ｇ 务负 载 ， 增加 系统 容量 ； 以充 分利 用 现有 各 种 网络 可 （如 Ｇ Ｍ、 ＭＴ 、Ｄ ２０ Ｓ Ｕ Ｓ Ｃ ＭＡ ００等 ） 无 线 个 域 网 、 降低网络运营商 和服务商成本， 增强竞争力 ； （ Ａ 如８ ２１ ） 无线 局 域 网 （ Ａ 如 ８ ２１ ） 的资源， ＷＰ Ｎ， ０ ．５ 、 ＷＬ Ｎ， ０ ．１ 、 无线城 域 网 （ ＷＭＡ Ｎ， 如 ８ ２１ ） 无 线 广 域 网 可 以 向不 同用 户提 供各 种 各 自所需 的服 务 ，更 好 地 ０． 、 ６ 提高用户的满意度 ； 可以提 （ ＷＷＡ 如 ８ ２２ ） 移 动 Ａ ｏ 网 络 （ Ｎ Ｔ 、 Ｎ， ０ ． 、 ０ ｄｈ ｃ ＭＡ Ｅ ） 无 满足用户多样性的需求 ， 增强 系统 的可生存 性 。 线传感网（ Ｎ 和无线Ｍ ｓ网（ Ｎ 等。尽管这些 高 网络 的可用性 和可靠 性 ， ＷＳ ） ｅ ｈ ＷＭ ）
随着 移 动通 信 和互联 网技术 的 高速 发展 ，涌现 是今后 信 息 网络发 展 的必 然趋 势 。异 构 网络 融合 必 出了大量不 同类型的通信 网络 ，使用户置身于一种 须充 分利 用不 同网络 间 的互补 特性 ，解决 多种 不 同 异构 网络 融合 复 杂 多样 的异 构 网络 （ ｅ ｒｇｎ ｏｓ ｅｗ ｒ ）环 境 类型 网络 的有机 融合 问题 。具体来 讲 ， ｈｔ ｏｅ ｅｕ ｔｏｋ ｅ ｎ 中 ，信 息获 取 和传输 的手 段 以及 数据 存 储 和共 享 的 就是 采用 通用 的 、开放 的技术 实现 不 同网络 或 网元 互 涉 核 方 式发 生 了很 大变化 。当前 ， 网络 形 式种 类繁 多 ， 各 的互 联 、 通 和集 成 ， 及 到 接入 网融 合 、 心 网融 终 业 具特 点 ， 它们 之 间是一 种共 存 发展 的关 系 ， 且从 经 合 、 端融合 、 务融合 和运 营管 理融合 等方 面 。 并 济 和技 术上 考虑 （ 今后 很 长一 段 时 间 内没 有 哪一 在 异构 网络 之 间 的协 作 和融 合 已成 为 目前业 界 关 可 种 网络 能够 独 自满 足各类 用 户多 样化 的通信 服 务需 注 的焦 点 。通过 异构 网络融 合 ， 以充 分利用 不 同类 获 可 求 ）预 期这 种关 系仍 将 长期 存在 。这些 网络 涵 盖有 型 的网 络技术 优 势 ， 得 多方 面 的收 益 ： 以极 大提 ， 线 通信 网络 （ 主要是 Ｐ Ｔ Ｓ Ｎ网络 和 因特 网 ）无线 通 信 升单 个 网络 的性 能 ，在支 持传 统业 务 的同时 也 为引 、
通信 网络 结构 ， 出了无 线 自组 网基 于连接 共 享接 入 因特 网的方案 ， 细说 明 了互联 网关选择 和 允许控 制机 提 详 制， 并分析 了控 制 消息开销 。
关键词：应急通信； 异构网络互连 ； 无线 自 组网； ｔ ｎｔ Ｉ ｅ ｅ； ｎ ｒ 允许控制
１ 引 言
通 不仅 是 构 建无 所 不 在 的通 信 网络 的 迫切 需 求 ， 也
统基站 的集成通信 网络模 型；Ｏ Ｒ Ｎ 将蜂窝网与 ＳＰ Ａ Ｏ 无 线 白组 网相结 合 ，在蜂 窝 网 中引入 动态 分布 的具 实 际 上 ， 上 世 纪９ 年 代 以来 ， 从 ０ 电信 网 、 电 网 广 与 互 联 网融 合 发 展 的 问题 就 已被 提上 议 事 Ｅ程 ， ｌ 也 有 路 由中继 转发 功能 的无 线路 由器 ，以提 供无 线 因 ｉ Ｒ的基本 思 想 是 通过 设 置 一 Ｃ 就 是 我们 常说 的“ 网融 合 ” 三 。三 网融合 的 目标 是实 特 网和 多媒体 服务 ； Ａ
异构 网络为用 户 提供 了多 种 多样 的通 信方 式 和 网络 但 是也 必须 认 识 到异 构 网络通 常 是 面 向不 同的 目标 用 户 和 通信 需 求 设计 的 ， 技术 特点 、 接人 手 段 ，但是 如果 它们 之 问不 能实 现 有效 互联 互 应用 场 景 、 服务性能和覆盖范围各异 ， 从低层的信道 通， 则会产生许多信息孤岛， 无法提供具有端到端服 组网方式 、 务 质量 （ｏ） 证 的通信 服 务 ， 而 大 大 削弱 网络 的 接 入 方 式 到 高 层 的 资源 管 理 与 控 制 技 术 都 不 尽 相 Ｑ Ｓ保 从 实现 种 类 繁 多 、 术各 异 （ 至彼 此 不 兼 技 甚 整体效用和用户 的服务体验。 因此 ， 异构网络融合互 同。 因此 ，
ｏｋ ｉ ｖｒ ） Ｃ ＲＩ ｅｒｔ ｅｌ ａ ａ ｄＡ ｈ ａ ｎ ｅ ｕｒ 次 在统 一 的Ｉ技 术基 础 上展 现 了信 息通 信 网融合 的 ｗ ｒｓｗ ｔ Ｏ ｅｌｙ 、ｉＡ （ ｔｇａ ｄＣ ｌ ｌ ｎ ｄ Ｐ ｏ ｅａ ｎ ｙｔ 、Ｕ Ａ （ｎ ｄＣ ｌ ｌ ａ ｄＡ ｙ ｅ ｉ ｆ ｌ ｒ 前 景 。Ｎ Ｎ Ｇ 关于 网络 融合 的研 究 成果 集 中体 现 在 由 ｈ ｃＲ ｌ ｉｇＳｓ ｍ） Ｃ ＮＵ ｉｅ ｅ ｕａ ｎ ｄ
１ 基 金 项 目 ： 家 自 然科 学 基 金 资 助 项 目 （ １ ７ ０ ３） ８ 国 ６０ ２ ４ 一 收 稿 日期 ： １ — ２ ２ ２ ２ ０ —４ ０
２ ２２ 数 据 通 信 ０１ ．
ｉ Ｐ Байду номын сангаас ｐ ｃ ｅ ｓ ｅ ｔｖ
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容） 的异构 网络 的融 合互 通面 临诸多 问题 和挑 战 。
ＭＣ 合 综合 了互联 网Ｉ技 术 、软交 换技 术 和蜂 窝 核 心 网 络 覆 盖 和解 决 始 终存 在 的蜂 窝覆 盖 盲 区 问题 ； Ｎ Ｐ 技 术 。尽管 Ｉ Ｓ 术本 身有 一定 局 限性 ， Ｍ技 但是 作 为核 提 出允许 数 据包从 移 动节 点多 跳传 输 到蜂 窝通 信 系
圈 警
数信１ 据 ２ 通０ ２ ． ２
异构网络融合——研究发展现状及存在的问题
王海涛 付 鹰 （ 放军理 工大学通信工程 学院 解 南京２ ０ ７ １ ０） ０
摘
要：异构网络融合是未来网络发展的必然趋势， 但也面临着诸多问题和挑战。 应急通信网络要充分发
挥功效， 必须有效解决各种不同类型的网络之间的融合互通问题。文章给出了 一种支持异构网络融合的应急
２ 研 究 发 展 现 状
网络 融 合 的概 念 可 以追 溯 到上 世 纪 ７ 年 代 ， ０ 当
Ｐ ｄ 时通 信 界提 出过 网络和 业务 综合 （ ｅ ｏｋ ａｄＳｒ 以 Ｉ骨 干 网 为基 础 的 网 络 融 合 ，另 一 个 是 基 于 Ａ Ｎ ｔ ｒ ｎ ｅ— ｗ ｏ的多 网融合 。基 于Ａ ｏ的多 网融合 系统 可 以扩 ｄｈｃ ｖ ｅＩｔ ｒｔｎ ｉ ｎｅ ａｉ ）的概念 ，如 著名 的综合 业务 数字 网 ｈｃ ｃ ｇ ｏ 提高 资 源利 用率 、 善 系统 改 （Ｓ Ｎ） 宽带 综合 业务 数 字 网 （ —Ｓ Ｎ）但 是 受 到 展 无线 通信 的覆 盖范 围 ， ＩＤ 和 Ｂ ＩＤ ， 平 降 成 业务 和技术 发展 的制 约 ， Ｄ 未能 获得成 功 。 至上 吞 吐量 ， 衡 业 务 流量 ， 低移 动 终 端 的功 耗 ， 为 Ｉ Ｎ Ｓ 直
ｓｉ ｅ Ｇ Ｍ）ＭＣ Ｍｕｔ ｈ ｐ Ｃ ｌ ｌ ｎ ｔ ｒ）Ｓ － ｓｄ ｉ ｌ ｒ ｗ 展， 业界 提 出 了下一 代 网络 （ Ｇ 的概念 ， 究思 路 ａｓ ｔ Ｓ 、 Ｎ（ ｌ— ｏ ｅ ｕａ ｅ ｏｋ 、Ｏ Ｎ Ｎ） 研 Ｒ Ｎ Ｓ ｆ ｒａ ｉ ｎ ａｋｔ ａ ｉ ｄ ｈ ｃ Ｎ ｔ ｅ－ ｉ — 由网络综合 转 向网络融 合 （ ｅ ｏｋ Ｃ ｎ ｅｇｎ ｅ ， Ｎ ｔ ｒ ｏｖ ｒｅｃ ）首 Ｐ Ａ Ｏ （ ｌ ｏｇｎｚ ｇ Ｐ ｃ ｅ Ｒ ｄｏ Ａ ｏ ｅ — ｗ