本文關(guān)鍵詞：未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能技術(shù)

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的僵化問(wèn)題日益顯著。為了從根本上解決TCP/IP體系在網(wǎng)絡(luò)控制、安全及移動(dòng)性等方面的固有缺陷,未來(lái)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究學(xué)者提出建設(shè)新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),重新設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型,并推進(jìn)了一系列的研究課題。伴隨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)展,必要帶寬也不斷提高,能耗也許會(huì)成為制約網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要因素。本文著眼于未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能技術(shù),從動(dòng)態(tài)和靜態(tài)流量控制兩個(gè)方面降低網(wǎng)絡(luò)中的冗余流量和鏈路負(fù)載,降低網(wǎng)絡(luò)能耗。本文首先分析了未來(lái)網(wǎng)絡(luò)中演進(jìn)熱點(diǎn)內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(CCN)的現(xiàn)有路由方式,基于已有的CCN路徑優(yōu)化方案SoCCeR,針對(duì)其在應(yīng)對(duì)緩存蒸發(fā)情況的不足,設(shè)計(jì)了自適應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)方案。方案引入回退報(bào)文,優(yōu)化方案尋址的成功率,減少網(wǎng)絡(luò)中的冗余流量。之后本文針對(duì)CCN網(wǎng)絡(luò)的緩存決定算法及缺乏鄰域緩存利用方式的問(wèn)題,研究了一種緩存感知路由方案。方案通過(guò)在鄰域內(nèi)的緩存更新報(bào)文建立快速轉(zhuǎn)發(fā)表,提高鄰域內(nèi)緩存利用率。同時(shí)考慮到CCN中默認(rèn)緩存決定算法LCE的固有缺陷,通過(guò)緩存能力感知方式,選擇合適的緩存節(jié)點(diǎn),提升網(wǎng)絡(luò)緩存的有效性,減少網(wǎng)絡(luò)中的冗余流量。最后,本文就未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的另一演進(jìn)熱點(diǎn)—虛擬網(wǎng)絡(luò),分析了流量均衡的虛擬網(wǎng)映射方案。首先建立數(shù)學(xué)模型并分析了流量及節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡模型,再通過(guò)數(shù)學(xué)方法對(duì)非線性模型進(jìn)行處理建立混合整數(shù)規(guī)劃模型,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的負(fù)載均衡,降低網(wǎng)絡(luò)能耗。
【關(guān)鍵詞】：未來(lái)網(wǎng)絡(luò) 流量控制 路由優(yōu)化 緩存 虛擬網(wǎng)映射
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題研究背景與意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-13
• 1.3 本文的研究工作與章節(jié)結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 CCN網(wǎng)絡(luò)的路由優(yōu)化方案14-31
• 2.1 CCN網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)有路由模型與分析14-18
• 2.1.1 CCN網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.2 CCN網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)模型15-17
• 2.1.3 CCN網(wǎng)絡(luò)的路徑選取模型17-18
• 2.1.4 CCN網(wǎng)絡(luò)的路徑選取模型存在問(wèn)題18
• 2.2 基于蟻群算法的CCN網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)模型描述18-20
• 2.2.1 蟻群算法描述19
• 2.2.2 信息素初始化和更新19-20
• 2.3 基于蟻群算法的自適應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)（ACO-AF）方案20-24
• 2.3.1 內(nèi)容查找失敗的回退NACK報(bào)文20-21
• 2.3.2 端口狀態(tài)碼21-22
• 2.3.3 ACO-AF的節(jié)點(diǎn)模型偽代碼22-24
• 2.4 改進(jìn)蟻群算法性能分析24-26
• 2.4.1 原有路由策略的流量分析24-25
• 2.4.2 ACO-AF轉(zhuǎn)發(fā)模型的流量分析25-26
• 2.5 仿真實(shí)驗(yàn)26-30
• 2.5.1 內(nèi)容發(fā)布節(jié)點(diǎn)負(fù)載27
• 2.5.2 數(shù)據(jù)包傳輸跳數(shù)27-28
• 2.5.3 端口轉(zhuǎn)發(fā)概率28-29
• 2.5.4 請(qǐng)求失敗次數(shù)29-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第三章 CCN網(wǎng)絡(luò)的緩存策略31-43
• 3.1 緩存決定策略與分析31-32
• 3.1.1 顯式協(xié)同決定策略31
• 3.1.2 隱式協(xié)同決定策略31-32
• 3.1.3 緩存方案存在的問(wèn)題32
• 3.2 緩存感知快速轉(zhuǎn)發(fā)策略32-36
• 3.2.1 流行度33
• 3.2.2 緩存感知路由33-34
• 3.2.3 鄰域緩存決定策略34-35
• 3.2.4 CAFF模型工作流程35-36
• 3.3 CAFF模型的流量分析36-38
• 3.3.1 原有CCN模型的流量分析36-37
• 3.3.2 CAFF模型的流量分析37-38
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)38-42
• 3.4.1 網(wǎng)絡(luò)中報(bào)文數(shù)量39-40
• 3.4.2 數(shù)據(jù)包傳送跳數(shù)40
• 3.4.3 緩存命中率40-41
• 3.4.4 緩存替換數(shù)41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 虛擬網(wǎng)絡(luò)資源流量均衡映射43-61
• 4.1 背景介紹43-47
• 4.1.1 SDN架構(gòu)43-44
• 4.1.2 OpenFlow44-46
• 4.1.3 網(wǎng)絡(luò)虛擬化46-47
• 4.1.4 虛擬網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的經(jīng)典資源分配方法47
• 4.2 流量均衡方案模型介紹47-51
• 4.2.1 底層物理網(wǎng)絡(luò)模型48
• 4.2.2 上層虛擬網(wǎng)絡(luò)模型48-49
• 4.2.3 資源映射關(guān)系49-50
• 4.2.4 增廣底層網(wǎng)絡(luò)50-51
• 4.3 流量均衡方案51-56
• 4.3.1 流量均衡映射方案數(shù)學(xué)模型51-53
• 4.3.2 流量均衡映射線性處理方案53-56
• 4.4 方案仿真56-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 論文總結(jié)61
• 5.2 研究展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66

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2 本報(bào)記者 胡虎;“未來(lái)網(wǎng)絡(luò)”掀開(kāi)蓋頭[N];人民郵電;2011年

3 本報(bào)記者 夏文燕;聚焦未來(lái)網(wǎng)絡(luò) 南京打造產(chǎn)業(yè)發(fā)展新引擎[N];江蘇科技報(bào);2012年

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7 國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究中心 王雷;我國(guó)應(yīng)提早部署“未來(lái)網(wǎng)絡(luò)”基礎(chǔ)專(zhuān)利[N];通信產(chǎn)業(yè)報(bào);2014年

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：1030967