【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及各種新業(yè)務(wù)的不斷出現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)中的流量正在呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長,這給網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算、傳輸與存儲(chǔ)帶來了巨大挑戰(zhàn),為了從根本上解決這些問題,國內(nèi)外研究人員展開了對(duì)下一代互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的研究。內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(Content-Centric Networking,CCN)是最具有代表性的下一代網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),CCN的一個(gè)特征是利用網(wǎng)絡(luò)內(nèi)置緩存來提高內(nèi)容的獲取和傳輸效率。隨著移動(dòng)用戶數(shù)量的激增以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,已有CCN有線網(wǎng)絡(luò)中的緩存策略由于沒有考慮用戶移動(dòng)性,將無法適應(yīng)移動(dòng)CCN網(wǎng)絡(luò)緩存的需求,因此如何制定一種對(duì)用戶移動(dòng)性提供良好支持的緩存策略成為了一個(gè)核心研究問題。針對(duì)上述問題,提出了一種適用于移動(dòng)CCN網(wǎng)絡(luò)的緩存策略。該緩存策略包括兩個(gè)部分,第一部分基于內(nèi)容流行度的移動(dòng)性緩存策略,利用半馬爾科夫模型對(duì)用戶移動(dòng)性進(jìn)行建模,并建立用戶移動(dòng)性與內(nèi)容流行度之間的數(shù)學(xué)模型,計(jì)算加入用戶移動(dòng)性的內(nèi)容流行度,同時(shí)采用多元線性回歸模型預(yù)測出下一時(shí)間段內(nèi)容的流行度,根據(jù)預(yù)測出的內(nèi)容流行度列表進(jìn)行內(nèi)容緩存,來進(jìn)一步解決由于用戶移動(dòng)性的加入導(dǎo)致緩存命中率低效的問題。第二部分基于預(yù)取操作的緩存策略把Web中預(yù)取的思想引入到了CCN中,提出了流行度列表-預(yù)取列表-擁塞控制-預(yù)取具體操作的一整套完善的預(yù)取機(jī)制,并對(duì)其中的具體預(yù)取操作進(jìn)行了重點(diǎn)介紹及分析,來解決由于用戶移動(dòng)性導(dǎo)致請(qǐng)求中斷帶來的內(nèi)容獲取時(shí)延較大的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中提出的基于內(nèi)容流行度和預(yù)取操作的移動(dòng)性緩存策略能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)用戶移動(dòng)性的有效支持,能提高本地網(wǎng)絡(luò)的緩存命中率約40%~50%,同時(shí)能夠有效降低用戶獲取內(nèi)容的時(shí)延,可以為用戶提供更好的服務(wù)質(zhì)量。
【圖文】：

8 9 10 13 147 11 12User圖 3. 3 仿真實(shí)驗(yàn)拓?fù)鋱D及分析用戶轉(zhuǎn)移概率的仿真，其中仿真曲線表示不同時(shí)間位置的概率分布。在周期開始的前 2 個(gè)時(shí)間單位前位置站點(diǎn) 9 轉(zhuǎn)移到位置站點(diǎn) 10 的結(jié)果最大，，但時(shí)間單位內(nèi)，反而是轉(zhuǎn)移到站點(diǎn)位置 7 的概率最 9 轉(zhuǎn)移到了站點(diǎn) 7。

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 3 章 基于內(nèi)容流行度的移動(dòng)性緩存策不加入用戶移動(dòng)性的內(nèi)容請(qǐng)求率都與加入移動(dòng)性后的內(nèi)容請(qǐng)求率之間存在較大距，這表明未考慮用戶移動(dòng)性的內(nèi)容流行度不能準(zhǔn)確表示用戶的請(qǐng)求行為。同時(shí)仿真結(jié)果也說明由移動(dòng)性引起的不完全下載會(huì)由用戶把請(qǐng)求攜帶到其他站點(diǎn)，起其他站點(diǎn)上內(nèi)容流行度的變化。由于用戶移動(dòng)性會(huì)引起內(nèi)容請(qǐng)求率的變化，使加入移動(dòng)性后的內(nèi)容流行度大大偏斜原始內(nèi)容流行度，造成基于原有靜態(tài)流行的緩存策略命中率較低。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.02

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2651261