一種基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法*

付 凱，夏靖波，張曉燕，董淑福

(1.空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院，西安 710077；2.廈門大學(xué) 嘉庚學(xué)院，福建 漳州 363105)

一種基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法*

付 凱**1，夏靖波2，張曉燕1，董淑福1

(1.空軍工程大學(xué) 信息與導(dǎo)航學(xué)院，西安 710077；2.廈門大學(xué) 嘉庚學(xué)院，福建 漳州 363105)

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估中存在的模糊性、隨機(jī)性和指標(biāo)量化不統(tǒng)一等問題，提出了一種基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法。綜合考慮實(shí)數(shù)型、區(qū)間型和模糊型指標(biāo)并統(tǒng)一用云模型量化表示，采用主觀與客觀相結(jié)合的賦權(quán)方式，并利用云相似性理論進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估。對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估的實(shí)例分析表明，該方法能夠合理地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的定性及定量評(píng)估，并且保留了評(píng)估過程中的不確定性。

通信網(wǎng)；網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估；云模型；云相似性理論

1 引 言

隨著信息柵格[1]、云計(jì)算、虛擬化[2]等信息技術(shù)的發(fā)展，通信網(wǎng)絡(luò)已成為一個(gè)多網(wǎng)系交織、多業(yè)務(wù)承載的復(fù)雜系統(tǒng)，呈現(xiàn)出固定與移動(dòng)網(wǎng)系相互融合、有線與無(wú)線手段綜合運(yùn)用等特點(diǎn)，這給通信網(wǎng)絡(luò)管理與評(píng)估帶來巨大挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知是網(wǎng)絡(luò)管理的發(fā)展方向，是指對(duì)網(wǎng)絡(luò)中各類設(shè)備運(yùn)行狀況、各類網(wǎng)絡(luò)及用戶行為所構(gòu)成的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行分析評(píng)估并預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)[3-4]。網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估是網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知的核心環(huán)節(jié)，借助數(shù)學(xué)工具對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進(jìn)行合理評(píng)價(jià)。目前，網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估的研究大多面向單一類型網(wǎng)絡(luò)(如Internet)并集中于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)領(lǐng)域，評(píng)估方法主要包括基于數(shù)學(xué)模型[5]、基于知識(shí)推理[6]和基于模式識(shí)別[7]等3類?；跀?shù)學(xué)模型的方法通過權(quán)重分析、集對(duì)分析等建立明確的數(shù)學(xué)表達(dá)式，模型易于理解，但參數(shù)選擇易受主觀因素影響。基于知識(shí)推理的方法是在先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上，采用D-S證據(jù)理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、模糊推理等智能理論進(jìn)行推理得到對(duì)當(dāng)前態(tài)勢(shì)的評(píng)價(jià)，但推理規(guī)則維護(hù)及開銷是需要考慮的問題?；谀Ｊ阶R(shí)別的方法在對(duì)態(tài)勢(shì)空間進(jìn)行劃分的基礎(chǔ)上，利用粗集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰關(guān)聯(lián)分析等理論進(jìn)行模式匹配，引入機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制使得評(píng)估結(jié)果更加準(zhǔn)確，但也帶來計(jì)算量大等問題。隨著通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)模和業(yè)務(wù)范圍的不斷擴(kuò)大，其復(fù)雜性和不確定性也隨之增加。在面向多網(wǎng)系多指標(biāo)復(fù)雜系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估中，由于測(cè)量環(huán)境及工具各異、專家知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)不同等原因，存在指標(biāo)測(cè)量結(jié)果隨機(jī)性大、專家主觀判斷模糊性大等問題，并且不同類型指標(biāo)的量化標(biāo)準(zhǔn)也不同。云模型[8]作為一種定性定量轉(zhuǎn)換模型，將概念的模糊性和隨機(jī)性有機(jī)結(jié)合起來，在系統(tǒng)評(píng)估[9]、智能預(yù)測(cè)等方面具有廣泛的應(yīng)用。文獻(xiàn)[10-11]提出了基于云模型的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法，有效處理了態(tài)勢(shì)評(píng)估中的不確定性問題，使評(píng)估結(jié)果更加合理。

基于此，本文提出一種基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法，綜合考慮多種類型指標(biāo)并統(tǒng)一用云模型量化表示，采用主客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法，并基于云相似性理論實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的定性及定量評(píng)估，最后通過實(shí)例分析證明了該方法的合理性。

2 云模型基礎(chǔ)理論

2.1 云的定義及數(shù)字特征[12]

設(shè)U是一個(gè)用精確數(shù)值表示的定量論域，C是U上的一個(gè)定性概念，若定量值x∈U，且x是定性概念C的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，x對(duì)C的確定度μ(x)∈[0,1]是具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)，則x在論域U上的分布稱為云，每一個(gè)x稱為一個(gè)云滴。

云模型用期望Ex、熵En和超熵He等3個(gè)數(shù)字特征來表征一個(gè)定性概念C的整體定量特性。其中，期望Ex是定性概念基本確定性的度量，反映了論域空間中最能代表定性概念的點(diǎn)；熵En是定性概念的不確定性度量，體現(xiàn)定性概念的隨機(jī)性和模糊性之間的關(guān)聯(lián)；超熵He是熵的不確定度量，反映了在論域空間中代表該定性概念所有點(diǎn)的不確定度的凝聚性。

2.2 云的期望曲線及“3En”規(guī)則

由于正態(tài)分布的普適性，正態(tài)云是云模型中應(yīng)用最廣泛的一種。對(duì)于云滴變量x，若滿足x～N(Ex,En′)，其中En′～N(En,He)，En≠0，則把曲線

y(x)=exp[-(x-Ex)2/2En2]

(1)稱為正態(tài)云的期望曲線，能夠直觀地描繪出云的基本幾何形態(tài)(如圖1所示)。在云模型中，不同云滴群對(duì)概念的貢獻(xiàn)是不同的。對(duì)概念有貢獻(xiàn)的云滴主要落在區(qū)間[Ex-3En,Ex+3En]中，稱為“3En”規(guī)則。

圖1 云模型示意圖

Fig.1 Sketch map of cloud model

2.3 云相似性理論

相似性度量是一個(gè)常見的數(shù)學(xué)問題，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等領(lǐng)域。云模型之間的相似性度量主要應(yīng)用于基于云模型的評(píng)估決策中，通過尋找待評(píng)對(duì)象云與評(píng)價(jià)等級(jí)云的最大相似度實(shí)現(xiàn)定性評(píng)價(jià)，其度量方法主要分為基于云滴距離、基于數(shù)字特征和基于相交面積等3類。文獻(xiàn)[13]首次提出了相似云理論，并基于云滴距離計(jì)算云模型之間的相似度，但大量云滴計(jì)算帶來時(shí)間復(fù)雜度高、結(jié)果不穩(wěn)定等問題。文獻(xiàn)[14]利用云模型的數(shù)字特征計(jì)算云模型之間的相似性，但忽略了云模型的不確定性，并且存在數(shù)字特征向量的部分分量過度占優(yōu)問題。文獻(xiàn)[15-16]基于云期望曲線的相交面積衡量云模型之間的相似性，計(jì)算復(fù)雜度較低且結(jié)果穩(wěn)定。

3 網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法

3.1 基本原理

本文提出的基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法，綜合考慮實(shí)數(shù)型、區(qū)間型和模糊型等多種態(tài)勢(shì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化及云化處理，采用主觀與客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法，利用云模型的計(jì)算規(guī)則生成待評(píng)對(duì)象云并建立評(píng)價(jià)等級(jí)云，最后采用基于隸屬度的云相似性度量方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的定性評(píng)估，并基于云模型相似度實(shí)現(xiàn)由定性評(píng)估到定量評(píng)估值的轉(zhuǎn)換。網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估流程如圖2所示。

圖2 基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估流程

Fig.2 Process of network situation assessment based on cloud model

3.2 實(shí)施步驟

(1)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)指標(biāo)歸一化處理

對(duì)于效益型指標(biāo)，做歸一化處理如下：

(2)

對(duì)于成本型指標(biāo)，做歸一化處理如下：

(3)

對(duì)于模糊型指標(biāo)，將其歸一化與后面的云化處理同步完成。

(2)指標(biāo)云化處理

指標(biāo)云化主要是將各類型指標(biāo)轉(zhuǎn)換為云模型Ci(Ex,En,He)表示，以應(yīng)用于后續(xù)基于云模型的評(píng)估中。

對(duì)于模糊型指標(biāo)，采用“優(yōu)、良、中、差、特差”5個(gè)等級(jí)的模糊評(píng)價(jià)值，其對(duì)應(yīng)的云模型如表1所示。其中，“極差”屬于半降云，“優(yōu)”屬于半升云，其他等級(jí)對(duì)應(yīng)完整的云[16]。

表1 模糊評(píng)價(jià)值及對(duì)應(yīng)云模型

Tab.1 Fuzzy assessment value and corresponding cloud model

模糊評(píng)價(jià)值云模型極差C(0.00,0.05,0.02)差C(0.30,0.07,0.02)中C(0.50,0.08,0.02)良C(0.70,0.07,0.02)優(yōu)C(1.00,0.05,0.02)

(3)確定指標(biāo)權(quán)重

(4)生成待評(píng)對(duì)象云

對(duì)各指標(biāo)云進(jìn)行一維線性加權(quán)，得到待評(píng)對(duì)象云

式中：wi可以表示為C(wi,0,0)。按照云模型之間的運(yùn)算規(guī)則，對(duì)于兩個(gè)云C1(Ex1,En1,He1)和C2(Ex2,En2,He2)，則有

(4)

(5)

(5)建立評(píng)價(jià)等級(jí)云

最終的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)分為“優(yōu)、良、中、差、特差”5個(gè)等級(jí)，各等級(jí)對(duì)應(yīng)的云模型仍采用表1中的表示方式。

(6)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)定性評(píng)估

網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)定性評(píng)估主要依據(jù)待評(píng)對(duì)象云和評(píng)價(jià)等級(jí)云的相似度，找出與待評(píng)對(duì)象云相似度最大的等級(jí)云作為定性評(píng)價(jià)結(jié)果。文獻(xiàn)[15]提出了一種新的一維正態(tài)云概念隸屬度判定算法，綜合考慮云模型公共面積和云滴所占比例兩方面因素，并利用向量進(jìn)行合成得到最終的隸屬度，但此方法存在云滴計(jì)算復(fù)雜度高、向量部分分量過度占優(yōu)等問題。該文獻(xiàn)指出，云模型之間的隸屬度不僅取決于其相交面積，而且取決于對(duì)象云落入概念云的云滴數(shù)量。考慮將這兩方面均有所體現(xiàn)又要避免上述問題，本文以相交面積與自身面積之比定義云模型之間的隸屬度，進(jìn)而以相互隸屬度衡量云模型之間的相似度。其基本思想是如果云C1對(duì)云C2的隸屬度較高，且云C2對(duì)云C1的隸屬度也較高，則云C1和C2的相似度較高。定義云C1對(duì)云C2的隸屬度為

B(C1,C2)=Sc/S1。

(6)

式中：S1為云C1的面積；S2為云C2的面積；Sc為云C1和云C2的相交面積。對(duì)于采用云期望曲線計(jì)算各云模型自身面積及相交面積的方法見文獻(xiàn)[15]，此處不再贅述。同理，云C2對(duì)云C1的隸屬度為B(C2,C1)=Sc/S2。進(jìn)而定義云模型之間的相似度為

D(C1,C2)=(B(C1,C2)+B(C2,C1))/2。

(7)

本文將云模型之間的相似度定義為兩個(gè)云模型相互隸屬度的均值，如果兩個(gè)云的相互隸屬度較高，則它們的相似度也較高，并且當(dāng)相互隸屬度都為1時(shí)兩個(gè)云的相似度為1。此方法本質(zhì)上屬于基于相交面積的云相似度量方法，同樣具有計(jì)算復(fù)雜度低、結(jié)果穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。

按照式(7)計(jì)算待評(píng)對(duì)象云與各評(píng)價(jià)等級(jí)云的相似度Di(i=1,2,…,5)，取maxDi所對(duì)應(yīng)的等級(jí)云代表的評(píng)語(yǔ)為網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)定性評(píng)估結(jié)果。

(7)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)定量評(píng)估

定性評(píng)估能夠直觀地反映網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的總體情況，而定量評(píng)估主要用于獲得精確的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)值，便于對(duì)比分析。考慮態(tài)勢(shì)評(píng)估中的不確定性問題，本文基于云模型相似度提出一種由定性評(píng)估到定量評(píng)估值的轉(zhuǎn)換方式，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的定量評(píng)估。在定性評(píng)估中找出與待評(píng)對(duì)象云相似度最大與次大的兩個(gè)等級(jí)云C1和C2(暫不考慮存在相似度相同的情況，并假設(shè)Ex1

T=(T1+T2)/2。

(8)

上述轉(zhuǎn)換方式主要依據(jù)云模型之間的相似度并結(jié)合“3En”規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，即待評(píng)對(duì)象云與某評(píng)價(jià)等級(jí)云的相似度越高，則定量評(píng)價(jià)值與該等級(jí)云的期望Ex越接近。與直接采用待評(píng)對(duì)象云的期望Ex作為定量評(píng)估值相比，本文方法保留了態(tài)勢(shì)評(píng)估中的不確定性，而且采用與待評(píng)對(duì)象云最相似的兩個(gè)等級(jí)云計(jì)算均值的方式可以減小誤差。

4 實(shí)例分析

表2 通信網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)類型及數(shù)據(jù)

Tab.2 Index type and data of a communication network

網(wǎng)系網(wǎng)系指標(biāo)指標(biāo)類型待評(píng)指標(biāo)數(shù)據(jù)待評(píng)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果待評(píng)指標(biāo)數(shù)據(jù)云化結(jié)果網(wǎng)系1指標(biāo)1實(shí)數(shù)型,效益型0.820.82C(0.82,0.07,0.02)指標(biāo)2區(qū)間型,效益型[0.61,0.89][0.64,0.89]C(0.76,0.04,0.02)指標(biāo)3模糊型,效益型優(yōu)-C(1.00,0.05,0.02)網(wǎng)系2指標(biāo)1實(shí)數(shù)型,效益型0.750.75C(0.75,0.05,0.02)指標(biāo)2實(shí)數(shù)型,效益型0.920.92C(0.92,0.06,0.02)指標(biāo)3模糊型,效益型良-C(0.70,0.07,0.02)網(wǎng)系3指標(biāo)1區(qū)間型,效益型[0.68,0.95][0.71,0.95]C(0.83,0.06,0.02)網(wǎng)系4指標(biāo)1區(qū)間型,效益型[0.59,0.83][0.62,0.83]C(0.72,0.03,0.02)網(wǎng)系5指標(biāo)1實(shí)數(shù)型,效益型0.730.73C(0.73,0.03,0.02)指標(biāo)2實(shí)數(shù)型,效益型0.950.95C(0.95,0.04,0.02)指標(biāo)3實(shí)數(shù)型,效益型0.920.92C(0.92,0.04,0.02)指標(biāo)4實(shí)數(shù)型,效益型0.820.82C(0.82,0.05,0.02)指標(biāo)5模糊型,效益型優(yōu)-C(1.00,0.05,0.02)網(wǎng)系6指標(biāo)1實(shí)數(shù)型,效益型0.740.74C(0.74,0.05,0.02)指標(biāo)2實(shí)數(shù)型,效益型0.890.89C(0.89,0.06,0.02)指標(biāo)3實(shí)數(shù)型,效益型0.940.94C(0.94,0.04,0.02)指標(biāo)4實(shí)數(shù)型,效益型0.590.59C(0.59,0.07,0.02)指標(biāo)5實(shí)數(shù)型,效益型0.680.68C(0.68,0.03,0.02)指標(biāo)6模糊型,效益型良-C(0.70,0.07,0.02)

續(xù)表2

利用層次分析法得到表2中各指標(biāo)的主觀權(quán)重為xi=(0.385 0，0.190 6，0.021 4，0.080 8，0.040 1，0.007 8，0.047 0，0.029 9，0.017 3，0.011 5，0.011 5，0.011 5，0.003 6，0.014 9，0.014 9，0.014 9，0.011 3，0.011 3，0.005 2，0.007 1，0.005 4，0.005 4，0.011 6，0.009 2，0.002 1，0.012 0，0.016 3)。利用熵值法得到指標(biāo)客觀權(quán)重為yi=(0.054 3，0.031 0，0.038 8，0.038 8，0.046 5，0.054 3，0.046 5，0.023 3，0.023 3，0.031 0，0.031 0，0.038 8，0.038 8，0.038 8，0.046 5，0.031 0，0.054 3，0.023 3，0.054 3，0.031 0，0.038 8，0.023 3，0.046 5，0.038 8，0.054 3，0.007 8，0.015 5)。通過乘法集成得到指標(biāo)最終權(quán)重為wi=(0.492 2，0.139 2，0.019 5，0.073 8，0.044 0，0.010 0，0.051 5，0.016 4，0.009 5，0.008 4，0.008 4，0.010 5，0.003 3，0.013 6，0.016 4，0.010 9，0.014 4，0.006 2，0.006 7，0.005 2，0.004 9，0.002 9，0.012 7，0.008 4，0.002 7，0.002 2，0.006 0)。

計(jì)算待評(píng)對(duì)象云為Cz(0.808 2,0.035 4,0.010 5)，利用正向云發(fā)生器[12]生成待評(píng)對(duì)象云和各評(píng)價(jià)等級(jí)云，從而得到網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)圖，如圖3所示。

圖3 基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)圖

Fig.3 Network situation chart based on cloud model

計(jì)算待評(píng)對(duì)象云與各評(píng)價(jià)等級(jí)云的相似度，并與數(shù)字特征法[14]、期望曲線法[15]作對(duì)比，如表3所示。其中，期望曲線法是指利用式(1)計(jì)算待評(píng)對(duì)象云的期望值(本文中Ex=0.808 2)對(duì)各評(píng)價(jià)等級(jí)云的隸屬度。

表3 待評(píng)對(duì)象云與評(píng)價(jià)等級(jí)云的相似度

Tab.3 Similarity between target cloud and ranking cloud

方法相似度極差差中良優(yōu)數(shù)字特征法0.050.980.990.991.00期望曲線法0.000.000.000.290.00本文方法0.000.000.010.340.05

由表3可知，數(shù)字特征法計(jì)算的各相似度區(qū)分度不大，與實(shí)際不符；期望曲線法和本文方法取最大相似度后得到的定性評(píng)估結(jié)果均為良。由態(tài)勢(shì)圖可以看出評(píng)估結(jié)果比較合理，且本文方法判定對(duì)象云與“優(yōu)”、“中”代表的等級(jí)云也有較小的相似度，體現(xiàn)了態(tài)勢(shì)評(píng)估中的不確定性。

根據(jù)表3得到D1=0.34和D2=0.05，計(jì)算可得T1=0.838 6，T2=0.857 5，則網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)定量評(píng)價(jià)值為T=(T1+T2)/2=0.848。

5 結(jié) 論

本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估中存在模糊性、隨機(jī)性和指標(biāo)量化不統(tǒng)一等問題，提出了一種基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法，在各類指標(biāo)云化的基礎(chǔ)上利用云相似性理論進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估。實(shí)例分析表明，該方法能夠綜合考慮多種類型指標(biāo)，合理地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的定性及定量評(píng)估，并且保留評(píng)估過程中的不確定性。本文在云模型生成方法上進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理，對(duì)于不同指標(biāo)的量化標(biāo)準(zhǔn)還需要做進(jìn)一步的研究。

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FU Kai was born in Jining,Shandong Province,in 1987. He received the M.S. degree in 2012.He is currently working toward the Ph.D. degree. His research concerns network management and safety.

Email:fukaia3@163.com

夏靖波(1963—)，男，河北秦皇島人，教授，主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)管理與安全；

XIA Jingbo was born in Qinhuangdao,Hebei Province,in 1963. He is now a professor.His research concerns network management and safety.

Email:jbxiad@sina.com

張曉燕(1970—)，女，陜西西安人，副教授，主要研究方向?yàn)閳D像處理；

ZHANG Xiaoyan was born in Xi′an,Shaanxi Province,in 1970. She is now an associate professor. Her research concerns image processing.

Email:zxyxjwxxj@163.com

董淑福(1970—)，男，山東青島人，教授，主要研究方向?yàn)橥ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)技術(shù)、無(wú)人機(jī)信息系統(tǒng)。

DONG Shufu was born in Qingdao,Shandong Province,in 1970.He is now a professor.His research concerns communication network technology and UAV information system.

Email:shufudong@163.com

A Network Situation Integrated Assessment Method Based on Cloud Model

FU Kai1，XIA Jingbo2，ZHANG Xiaoyan1，DONG Shufu1

(1.School of Information and Navigation,Air Force Engineering University,Xi′an 710077,China;2.Tan Kah Kee College,Xiamen University,Zhangzhou 363105,China)

In order to solve the problem of fuzziness,randomness and different standards of index quantification in network situation assessment,an integrated method for assessing network situation based on cloud model is proposed. Real number,interval number and fuzzy number are all expressed by cloud model,and similar cloud theory is utilized in network situation integrated assessment with integrating subjective and objective weights. Example analysis for communication networks shows that the proposed method can achieve rational network situation assessment qualitatively and quantitatively,and retain the uncertainty in the process of situation assessment.

communication network;network situation assessment；cloud model；similar cloud theory

10.3969/j.issn.1001-893x.2016.12.008

付凱，夏靖波，張曉燕，等.一種基于云模型的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)綜合評(píng)估方法[J].電訊技術(shù)，2016,56(12):1346-1351.[FU Kai，XIA Jingbo，ZHANG Xiaoyan,et al.A network situation integrated assessment method based on cloud model[J].Telecommunication Engineering,2016,56(12):1346-1351.]

2016-03-11；

2016-06-22 Received date:2016-03-11；Revised date：2016-06-22

航空科學(xué)基金項(xiàng)目(20141996018)；陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2012JZ8005)

Foundation Item:The Aeronautical Science Foundation of China(20141996018);The Natural Science Fundamental Research Planned Project of Shaanxi Province(2012JZ8005)

TN915

A

1001-893X(2016)12-1346-06

付 凱(1987—)，男，山東濟(jì)寧人，2012年獲碩士學(xué)位，現(xiàn)為博士研究生，主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)管理與安全；

**通信作者：fukaia3@163.com Corresponding author：fukaia3@163.com