【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络通信，特别涉及一种基于软件定义网络(sdn)的船载网络在线业务识别方法及系统。
技术介绍
1、船载网络作为现代海上通信的重要组成部分，在保障海上作业、航海安全和船舶管理等方面发挥着关键作用。船载网络的特点是通信环境复杂、海上信号覆盖不均、带宽有限且易受天气等因素影响，在较为苛刻的通信环境下，一种可根据网络状态进行网络流量管理的技术尤为重要，可增强船载网络的稳定性和灵活性，提升任务执行的效率和质量。
2、随着船舶数字化的发展，网络承载了例如导航、气象健康、实时监控、应急通信等数据传输业务，这些业务种类繁多，所需网络资源、优先级和服务质量的需求各异。而传统的网络流量管理算法通常只能对整体流量进行粗粒度的管理，缺乏业务识别能力，无法根据业务需求差异化管理，在较为复杂的网络环境中调度的灵活度欠缺。为确保这些关键业务的可靠性和实时性，迫切需要一种能够在海上网络环境中业务识别的算法，并实现自动化的业务编排与资源调度。
3、现有的业务识别技术主要分为以下三种：1、基于端口的业务识别技术，通过捕捉端口号来确定应...
【技术保护点】
1.一种基于SDN的船载网络在线业务识别方法，其特征在于，船载网络包括含有中心控制器的控制平面和边缘交换机组成的数据平面；该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多视图模型包括节点视图模型和流视图模型；节点视图模型的输入为节点特征，流视图模型的输入为网络流特征；使用K-means聚类算法进行节点视图模型构建。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多视图模型的构建方式为：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述节点特征包括网络五元组、最大包大小、最小包大小、平均包大小、间隔时间；所述网络流特征包...
【技术特征摘要】
1.一种基于sdn的船载网络在线业务识别方法，其特征在于，船载网络包括含有中心控制器的控制平面和边缘交换机组成的数据平面；该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多视图模型包括节点视图模型和流视图模型；节点视图模型的输入为节点特征，流视图模型的输入为网络流特征；使用k-means聚类算法进行节点视图模型构建。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多视图模型的构建方式为：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述节点特征包括网络五元组、最大包大小、最小包大小、平均包大小、间隔时间；所述网络流特征包括流总数据包大小、流的持续时间、每秒发包数量。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3中，所述根据网络中新的数据流及识别结果，多视图模型进行协同学习，更新多视图模型为：确定网络来流数据的业务类型识别结果的可信度，多视图模型中的每个视图模型筛选被认定为高可信度的未标记数据，并贴上本视图模型的识别标签组成样本，提供给其他视图模型进行协同学习，删除被认定为低可信度的多个负样本；各视图模型利用其他视图模型提供的样本加入簇中重新计算簇的半径和中心，更新多视图模型。
6.如权利要求5所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴礼华，黎烽云，谢刚，石磊鑫，卢雲成，石振华，詹子豪，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一九研究所，
类型：发明
国别省市：
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