【摘要】：軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),已經(jīng)引起了學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。軟件定義網(wǎng)絡(luò)的核心思想是分離網(wǎng)絡(luò)的控制功能與轉(zhuǎn)發(fā)功能,構(gòu)建由數(shù)據(jù)平面、控制平面和軟件定義應用平面組成的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),這種架構(gòu)極大地提高了網(wǎng)絡(luò)控制的靈活性和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的效率。隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來越大,導致于網(wǎng)絡(luò)管理越來越困難,通過提高網(wǎng)絡(luò)的運行效率來提升網(wǎng)絡(luò)的管理水平是軟件定義網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的主流。同時,用戶對網(wǎng)絡(luò)服務質(zhì)量提出了越來越高的要求,網(wǎng)絡(luò)需要通過有效的數(shù)據(jù)流調(diào)度策略為用戶提供比較低的數(shù)據(jù)傳輸延遲。此外,大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流沖突現(xiàn)象越來越多,這主要是當前的調(diào)度算法建立在局部網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息基礎(chǔ)上,從而導致數(shù)據(jù)流調(diào)度策略陷入局部最優(yōu)。因此,這種現(xiàn)象會極大地降低網(wǎng)絡(luò)的運行效率。所以,研究通過軟件定義控制技術(shù)來管理網(wǎng)絡(luò)資源與設(shè)計數(shù)據(jù)流調(diào)度策略具有很大的現(xiàn)實與應用價值。本文結(jié)合軟件定義網(wǎng)絡(luò)的最新研究成果,主要研究了軟件定義控制技術(shù)在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)及智能交通網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流調(diào)度策略問題。本文的主要工作與貢獻包括以下三個方面:1.研究了軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流調(diào)度策略問題�？紤]數(shù)據(jù)流在軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(SDWSN)中的傳輸負載最小化(TLM)問題。從不同數(shù)據(jù)包類型角度,提出了數(shù)據(jù)流傳輸負載的目標優(yōu)化函數(shù),使用列文伯格-馬夸爾特算法來求網(wǎng)絡(luò)負載優(yōu)化問題的解并證明了該算法是收斂的。此外,基于最優(yōu)中繼傳感器節(jié)點選擇和最優(yōu)拆分數(shù)據(jù)流的角度,提出了數(shù)據(jù)流拆分最優(yōu)化(FSO)算法。最后,仿真結(jié)果驗證了FSO算法在軟件定義無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中能夠執(zhí)行高效率的數(shù)據(jù)流傳輸。2.研究了軟件定義Fat-tree數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的多播數(shù)據(jù)流調(diào)度策略問題�？紤]負載不平衡和突發(fā)鏈路擁塞將嚴重影響Fat-tree數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)(DCN)的性能。從軟件定義控制技術(shù)能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)進行全局管理的角度,提出了軟件定義Fat-tree數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)(DCN)拓撲結(jié)構(gòu),從而使多播數(shù)據(jù)流傳輸過程中不會受到其它的帶寬請求干擾。此外,基于使多播數(shù)據(jù)流均勻地分布在有效鏈路上的思想,提出了一種在軟件定義Fat-tree數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的多播數(shù)據(jù)流調(diào)度(MSaSDN)算法,MSaSDN算法通過減少多播數(shù)據(jù)流傳輸擁塞來提高網(wǎng)絡(luò)性能。算法性能分析證明了MSaSDN算法可以達到漸近最小的網(wǎng)絡(luò)擁塞概率,并且具有較低的時間復雜度。最后,仿真結(jié)果驗證了MSaSDN算法具有比較高的多播數(shù)據(jù)流傳輸效率。3.研究了軟件定義智能交通網(wǎng)絡(luò)中的多播數(shù)據(jù)流調(diào)度策略問題�？紤]智能交通網(wǎng)絡(luò)對實時多播數(shù)據(jù)流傳輸延遲要求高。因此,引入軟件定義控制技術(shù),建立了軟件定義智能交通網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)及多播擁塞模型,提出了基于馬爾可夫鏈的多播數(shù)據(jù)流調(diào)度(MSaMC)算法,MSaMC算法能夠有效調(diào)度智能交通網(wǎng)絡(luò)中的實時數(shù)據(jù)流。此外,算法分析顯示出MSaMC算法能夠使軟件定義智能交通網(wǎng)絡(luò)具有比較低的網(wǎng)絡(luò)擁塞概率。最后,仿真結(jié)果驗證了MSaMC算法有著比較低的多播數(shù)據(jù)流傳輸延遲,并且智能交通系統(tǒng)在實時數(shù)據(jù)流傳輸基礎(chǔ)上,能夠執(zhí)行比較高的交通管理能力。
【學位授予單位】：西南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.02

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