【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(xué)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(yīng)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(lái)越大,導(dǎo)致于網(wǎng)絡(luò)管理越來(lái)越困難,通過(guò)提高網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率來(lái)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(shí),用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量提出了越來(lái)越高的要求,網(wǎng)絡(luò)需要通過(guò)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(lái)越多,這主要是當(dāng)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(dǎo)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(huì)極大地降低網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率。所以,研究通過(guò)軟件定義控制技術(shù)來(lái)管理網(wǎng)絡(luò)資源與設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)流調(diào)度策略具有很大的現(xiàn)實(shí)與應(yīng)用價(jià)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(wú)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(wèn)題。本文的主要工作與貢獻(xiàn)包括以下三個(gè)方面:1.研究了軟件定義無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流調(diào)度策略問(wèn)題�？紤]數(shù)據(jù)流在軟件定義無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(SDWSN)中的傳輸負(fù)載最小化(TLM)問(wèn)題。從不同數(shù)據(jù)包類型角度,提出了數(shù)據(jù)流傳輸負(fù)載的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),使用列文伯格-馬夸爾特算法來(lái)求網(wǎng)絡(luò)負(fù)載優(yōu)化問(wèn)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(diǎn)選擇和最優(yōu)拆分?jǐn)?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(yàn)證了FSO算法在軟件定義無(wú)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(wèn)題�？紤]負(fù)載不平衡和突發(fā)鏈路擁塞將嚴(yán)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(jìn)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?fù)浣Y(jié)構(gòu),從而使多播數(shù)據(jù)流傳輸過(guò)程中不會(huì)受到其它的帶寬請(qǐng)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(guò)減少多播數(shù)據(jù)流傳輸擁塞來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)性能。算法性能分析證明了MSaSDN算法可以達(dá)到漸近最小的網(wǎng)絡(luò)擁塞概率,并且具有較低的時(shí)間復(fù)雜度。最后,仿真結(jié)果驗(yàn)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(wèn)題�？紤]智能交通網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)時(shí)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?fù)浣Y(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(shí)時(shí)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(yàn)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(shí)時(shí)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(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.02

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