软件定义下的CCN缓存算法研究

为了解决内容中心网络（CCN）中存在的缓存问题,在内容中心网络和软件定义网络（SDN）的融合架构下,充分利用控制层全局感知和集中控制的优势,提出了一种软件定义下的CCN缓存决策方法。考虑了中介中心度、内容流行度、节点边缘度和缓存节点存储容量的有限性,引入了控制节点和通信节点的概念,通过控制器缓存决策,使得请求内容在不同的节点进行合理缓存。同时,根据控制节点距离缓存节点和服务器的跳数,找到返回用户请求的最短路径,采用ndnSIM进行仿真实验。结果表明,相比ALWAYS,LCD两种传统缓存决策策略,该方案可以明显提高缓存命中率,降低路径延展率和缓存替换数,达到了提高CCN缓存效率的目的,有利于内容中心网络及未来网络的发展。     

基于区域集中存储的CCN路由策略

针对在内容中心网络(content-centric networking, CCN)中如何结合缓存资源提高路由效率,优化网络性能的问题,提出一种轻量级的基于区域集中存储的路由策略(regional centralized storage routing strategy, RCSRS)。提出区域集中存储思想,以节点度中心性、紧密中心性、介数中心性和凝聚度为指标,选取区域中心度最高的节点作为核心节点集中缓存内容资源,剩余普通节点仅负责路由转发;并设计基于集中存储的路由机制,路由时快速引导兴趣包至区域核心节点以查找内容。仿真结果表明,与传统路由策略相比,该方案在较低网络开销下,平均命中率、平均请求时延和平均跳数减少率方面有明显提升。     

内容中心网络中基于内容流行度和节点属性的协作缓存策略

网络内置缓存是内容中心网络中的一项重要特性,而现有的缓存策略会使网络中的缓存分布不均,缓存的效率还有较大的提升空间。为了使被缓存的内容对象在空间和时间上分布更合理,提出了一种基于内容流行度和节点属性的协作缓存策略,通过内容的实时流行度和多项节点属性对缓存内容及缓存位置进行选择,能够降低网络冗余,减少内容替换,实现更均匀的内容分布。仿真结果表明,所提缓存策略与其他几种典型的缓存策略相比,可以有效地提高缓存命中率、降低网络负载和总体缓存替换数量。     

内容中心网络中一种基于内容扩散的主动缓存机制

借鉴分子扩散的思想,提出一种基于内容扩散的主动缓存机制(Content Diffusion Based Proactive Caching,CDBPC).该机制引入缓存内容浓度的概念来描述不同内容在不同区域内的需求程度,然后根据节点间的缓存内容浓度关系来驱动内容副本在网络中的主动推进和迁移,并结合内容的流行度等因素实现了缓存内容的概率性放置,从而达到内容缓存的快速部署和推进,提高为用户提供就近响应概率的目的.仿真结果表明,该机制能有效地降低系统的平均接入代价并提高缓存命中率.     

内容中心网络概率缓存策略的研究

内容中心网络是一种以内容为中心的新型网络体系结构,路由器内置缓存提高内容分发效率。由于缓存空间大小的限制,选择合适内容缓存使得缓存策略变得尤为重要。现有缓存策略的研究主要以减少网络中内容的冗余量以及提高网内缓存内容的多样性为目的,这些策略在设计过程中忽视了内容的频繁替换以及带宽损耗因素。文章提出一种以获得缓存网络最大效益的概率缓存策略(a Max-Benefits Probabilistic In-network Caching Strategy,MBPIC),缓存策略基于内容流行度、跳数和缓存空间等参数随机选择缓存放置节点,然后建立马尔科夫链推导了内容命中率与缓存概率、内容流行度、缓存空间的关系,最后数值计算和实验仿真结果表明,MBPIC策略在服务器命中率、跳数减少率和内容替换率方面比其他概率策略有明显的提高。     

内容中心网络中基于缓存压力的选择性缓存机制

内置缓存机制是内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)研究的关键问题之一.现有的CCN缓存机制在缓存节点的选择时往往缺乏对节点缓存状态和负载情况等动态信息的综合考虑,因此无法准确反映节点间的缓存状态差异,进而影响了缓存决策的合理性.提出了一种基于缓存压力的选择性缓存机制(Cache Pressure Based Selective Caching,CPBSC).该机制利用节点的缓存占用率和缓存替换率评估节点的缓存压力,并结合内容的流行度实现缓存节点的合理选择.同时,根据内容的请求率和兴趣分组的剩余生存时间评估不同内容的缓存价值,以此实现缓存内容的合理替换.仿真结果表明,CPBSC有效地优化了缓存资源利用率,并显著提高了系统的整体缓存性能.     

基于协作区域的内容中心网络缓存策略

针对现有网络缓存策略所存在的缓存负载分布不均衡、缓存冗余大、网络资源利用率低等问题,提出了一种基于协作区域的内容中心网络缓存策略.该策略利用协作区域中的节点来辅助中心节点进行分组缓存,以实现负载均衡.仿真结果表明,与LCE策略和Betw策略相比,该策略能够有效地提高缓存命中率和资源利用率,并改善负载均衡性.     

基于内容流行度的移动CCN缓存策略研究

近年来,为了适应互联网应用由发送者驱动的端到端通信模式向接收者驱动的海量内容获取模式的转变,并从网络体系架构层面提供对可扩展和高效内容获取的原生支持,研究界近年来提出以内容为中心的新型网络(content-centric networking,CCN)体系架构,它能够高效地支持未来互联网上的内容分发.随着移动用户数量的不断增加,未来移动用户也将访问CCN网络,针对内容中心网络中的用户移动性问题,提出了一种基于内容流行度的移动性缓存策略.该策略考虑用户移动性,利用半马尔科夫模型对用户移动性进行建模,同时采用多元线性回归模型对内客流行度进行预测,结合用户移动性与原有内容流行度提出一种移动性缓存策略.仿真实验表明,移动性的加入会对内容的流行度产生较大的影响,该策略能有效地提升缓存命中率.     

基于能量模型的交互式流媒体缓存置换策略

针对交互式流媒体应用,提出一种基于能量模型(EM)的缓存置换算法.给出描述用户访问模式的片断划分和记录策略,并提出基于能量模型的内容流行度的表示方法;采用基于指数增长的缓存接入/释放策略,设计了新的效用函数实现缓存替换.仿真结果证明,EM算法能适应不同交互强度的用户访问模式,比传统的分段缓存具有更好的性能.     

元胞机制下机坪机会网络缓存控制策略

针对机坪感知机会网络中节点缓存空间的限制导致的数据拥塞问题,提出元胞演化规则下机坪机会网络缓存控制策略(ACER).建立基于节点拥塞度的路由通信模型,对节点拥塞度进行判断,在拥塞度较低节点中进行基于概率的数据路由通信,对于拥塞度较高的节点使用元胞自动机的消息丢弃策略,有效地缓解了因数据拥塞产生的网络投递率低等问题,使节点负载均衡地进行数据传输.基于机会网络环境(ONE)仿真平台,采用天津滨海国际机场地图来进行试验,进行不同节点数量下、不同缓存空间下的算法性能分析.结果表明,在机坪网络仿真环境中,不同节点数量以及不同缓存空间下,相对DY、DL缓存管理策略,ACER投递率最高提高97%,网络开销最多可降低70%,并且传输时延具有一定程度的改善.     

非结构化P2P网络中基于流行度的层次式副本创建策略

为有效降低非结构化P2P网络中副本创建所引起的带宽和存储浪费,减少响应时间,提出了一种基于流行度的层次式副本创建策略PPSR.该策略充分考虑文件的异质性,利用文件流行度辅助副本创建,使得文件副本数量和分布更加合理.充分利用了当前非结构化P2P网络的双层拓扑结构,将超节点层副本创建策略与底层域内副本均衡策略有效结合.仿真结果表明,PPSR在当前非结构化网络中具有比其他流行算法更好的性能.     

基于深度强化学习的无线网络边缘缓存技术综述

边缘缓存能够有效降低服务时延、缓解回程链路流量压力以及提升用户体验质量,可用于解决现有移动通信网络架构难以支撑的数据流量极速增长,满足用户对高质量网络服务的需求。但是复杂的网络状况和未知内容流行度给边缘缓存策略研究带来很大挑战。首先从边缘缓存的优势挑战、应用场景、核心要素等方面介绍边缘缓存网络的基础架构和流程,对研究现状进行分析总结。随后简述深度强化学习技术和DQN算法,分类介绍基于不同缓存系统架构和基于不同深度强化学习方法的边缘缓存策略。最后重点对基于深度强化学习的缓存模型进行解析,提出下一步研究方向。     

DTN网络中一种基于区域的缓存区管理策略

由于DTN低节点密度和网络拓扑结构的不断变化等特性,DTN网络中一般不存在端到端的连接,因此,DTN网络中采取"储存-携带-转发"的方式传输报文。同时为了提高DTN网络中报文的递交率,一个报文在网络中通常存在多个拷贝。当网络节点的缓存有限时,缓存策略就在很大程度上影响了DTN网络路由算法效率。文章提出了一种基于区域的缓存区管理策略,其对网络区域进行划分,通过估计报文在各个区域中数目以及对节点的运动特性进行分析来决定丢弃报文的顺序。仿真实验结果显示,与其他缓存区管理策略相比,所提出的策略可以明显地提高递交率和降低网络开销。     

交通运输网络节点重要度评价体系研究

节点重要度评价是交通运输网络规划的基础性工作.交通运输网络是复杂加权网络,它的节点重要度不仅与路网拓扑结构有关,还与阻抗和运输能力密切相关.借鉴复杂网络和通信网络的研究成果,结合交通运输网络特性,提出交通运输网络的节点重要度应该从拓扑结构、最短路径和运输能力三个层次上分析.并根据交通分担率和失效后果来界定节点重要度,分别引入和建立了相应的重要性指标,形成较为完整的评价指标体系.     

一种信息中心网络内置缓存空间大小的设计策略

节点缓存空间大小的设计是信息中心网络(ICN)中缓存策略研究的核心问题之一,并且缓存空间大小设计策略的优劣直接制约信息中心网络缓存策略的有效实施。基于Internet网络的社团特性,应用节点社团重要度,提出了一种设计ICN节点缓存空间大小的策略(简称NIC策略),并与先前基于度中心设计缓存空间大小的DC策略进行了比较。仿真实验结果显示,与DC策略相比,NIC策略能更好地提升网络缓存空间的利用率和网络的传输性能。     

Path-LCE:基于LCE和路径协同的NDN缓存策略

提出了一种内容缓存策略Path-LCE策略,结合传统NDN网络中的LCE缓存策略和路径协同策略两种策略来进行文件内容的缓存.在核心路由节点使用中采用路径协同策略来降低内容冗余,提高缓存空间的利用率;在边缘路由节点使用LCE策略,尽快使内容得到命中.使用ndnSIM的模拟数据显示,在一个混合的网络拓扑中的测试Path-LCE策略、策略较传统的LCE策略在核心路由器命中率上有较大提高,能够较好地利用核心路由缓存能力;同时,由于LCE策略的引入,其较路径协同策略在命中率上也有一定提升.     

基于拓扑势的局部化重叠社区识别

针对传统社区识别算法中需要根据先验知识设定参数、 社区划分结果具有随机性及复杂度过高的问题, 提出一种基于拓扑势的局部化重叠社区识别算法. 该算法通过引入拓扑势计算节点的影响力, 利用节点间的局部相似性度量指标, 采用标签传播策略进行重叠结构的社区识别. 在真实网络及人工合成网络上与多种经典算法进行对比实验验证了算法的高效性.     

结合网络拓扑与节点内容的统一化半监督社团检测方法

在复杂网络分析中，社团检测发挥着越来越重要的作用，而在实际应用中如何提高社团检测的性能仍是一个共同研究目标.由于网络节点中内容信息有助于社团识别，一些方法侧重于将网络拓扑和节点内容相结合，并且获得了不错效果.此外，也有些方法借用节点之间的拓扑相似度，以提升实现社团检测性能.鉴于此，我们提出了一个统一化方法，结合节点内容的半监督社团检测，简称SCDNC.在该方法中，我们不仅将链接增强应用于社团检测，而且实现了拓扑和内容有机融合.首先，我们运用随机模型来描述节点社团隶属度.其次，我们构建出一个刻画节点内容社团隶属度的随机块模型，节点社团隶属度作为节点内容的权重向量，以实现拓扑和内容结合.再次，我们利用网络中节点之间的拓扑相似度构建先验信息，即，使网络中节点与其最相似的邻居节点具有相同的隶属度分布.最后，使用非负矩阵分解的方法学习新模型的统一化参数.在带有真实标签的人工网络和真实网络上，我们对新方法与一些当前流行的社团检测方法进行了性能比较.实验结果显示，通过融合节点内容和先验信息强化的链接，新方法检测社团的性能取得了显著提升.     

社团感知的ICN缓存策略

为了使以信息为中心的网络缓存内容在空间和时间上分布更合理,提出一种社团感知的缓存策略(SCCNC);以社团为单位,社团重要度高的节点缓存原始块,其他节点缓存编码块,在不增加缓存空间的条件下,提高缓存命中率和缓存多样性。研究结果表明:SCCNC策略与其他3种策略相比,能更好地提升包括缓存命中率和传输流量等缓存性能。     

内容中心网络碎片化内容访问的统计机制研究

内容中心网络(content centric networking,CCN)通过在路由器中引入缓存,能够显著地提高用户访问内容的速度并减少网络中的流量.但CCN的缓存机制导致了内容以碎片化形式在网络中,只有一部分内容访问请求能够直接到达内容提供商,导致内容提供商无法真实准确地获得内容的访问统计数据,从而增加其制定恰当的内容收费策略的难度.针对这一问题,提出了一种可以保证内容提供商准确获得内容的访问信息的统计机制.在该机制中,中间网络设备中通过新增内容计数器来统计用户请求的内容信息,在满足阈值条件、缓存内容替换或过期时将内容统计信息反馈给内容提供商,提供商据此可以制定合适的内容收费策略和付费缓存策略.实验结果表明,通过本机制网络设备能够准确地统计用户的内容访问统计信息并及时反馈给内容提供商,内容提供商从而可以准确感知其内容的访问统计数据.