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命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)多態(tài)路由承載的內(nèi)容分發(fā)模型

發(fā)布時間:2018-05-07 01:07

  本文選題:命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò) + 多態(tài)路由 ; 參考:《計算機(jī)應(yīng)用》2017年02期


【摘要】:針對命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(NDN)難以保障多樣化業(yè)務(wù)服務(wù)需求問題,提出了多態(tài)路由承載的內(nèi)容分發(fā)模型(CDMPR)。該模型通過內(nèi)容請求、路由計算、內(nèi)容查表和內(nèi)容緩存四種類型的重構(gòu)模塊組合來承載不同特征需求的業(yè)務(wù)傳輸,詳細(xì)設(shè)計了面向?qū)崟r業(yè)務(wù)、非實時流媒體業(yè)務(wù)和用戶自產(chǎn)生業(yè)務(wù)的多態(tài)路由算法,分別為改進(jìn)蟻群優(yōu)化路由算法、循跡路由策略和基于導(dǎo)向性副本通告的捷徑路由機(jī)制。仿真結(jié)果表明,相比基于業(yè)務(wù)類型的多樣化內(nèi)容分發(fā)機(jī)制(DCDS)算法,CDMPR將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點平均緩存命中率提高了4.45%~13.8%;相比內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(CCN)算法,三種業(yè)務(wù)的平均響應(yīng)時延分別縮短了29.17%~53.02%。CDMPR實現(xiàn)了對多樣化業(yè)務(wù)差異化服務(wù)需求的支持。
[Abstract]:In order to solve the problem that named data network (NDN) is difficult to guarantee the service requirement of diversified services, a content distribution model (CDMPRA) based on polymorphic routing is proposed. The model is composed of four types of refactoring modules, such as content request, routing calculation, content lookup table and content cache, to carry the service transmission with different characteristic requirements. The real-time service oriented is designed in detail. The polymorphic routing algorithms for non-real-time streaming media services and user-generated services are improved ant colony optimization routing algorithm, trail routing strategy and short-cut routing mechanism based on directed copy notification, respectively. The simulation results show that the average cache hit rate of network nodes is increased by 4.45% and 13.8% compared with the DCDS algorithm, which is based on the diversified content distribution mechanism based on service types, while the content center network (CCNN) algorithm is compared with the content center network (CCNN) algorithm. The average response delay of the three services shortens the 29.17%~53.02%.CDMPR to support the diversity of service requirements.
【作者單位】: 甘肅省計算中心;國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】:國家863計劃項目(2014AA01A302)~~
【分類號】:TP393.02

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號:1854710

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