本文關鍵詞：基于神經網絡算法的ICN網絡傳輸控制研究

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【摘要】：隨著全球數(shù)字媒體的深刻變革,互聯(lián)網用戶關注的重點逐漸向如何快速獲取信息轉移,而不關注信息的存儲位置。現(xiàn)在的TCP/IP網絡協(xié)議架構卻無法適應當今內容應用需求的迅速發(fā)展。為了適應這一互聯(lián)網的轉變,以信息為中心的新型網絡架構信息中心網絡(information-certric networking,ICN)受到了廣泛關注。網絡時延的動態(tài)變化反映了網絡路徑的負載特征,對時延的精確預測是實施網絡擁塞控制、路由選擇的重要依據(jù)。在ICN中,由于網絡緩存機制導致時延的不確定性,為網絡傳輸控制帶來了挑戰(zhàn)。通過對ICN網絡的經典架構命名數(shù)據(jù)網絡(named data networking,NDN)網絡時延模型進行建模,采用了神經網絡算法進行時延預測,設計了基于預測時延的轉發(fā)策略機制,創(chuàng)新地在NDN網絡組件轉發(fā)信息表(forwarding information based,FIB)上新增接口信息Stat,以實現(xiàn)轉發(fā)路徑的動態(tài)選擇。仿真結果表明,該設計機制能夠有效地提升網絡傳輸控制性能。
【作者單位】： 北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室;中央電視臺;
【關鍵詞】： 未來網絡 信息中心網絡 神經網絡 時延預測 轉發(fā)策略
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金(61501042) 北京郵電大學青年科研創(chuàng)新計劃專項(2015RC10) 北京市科技新星計劃項目(Z151100000315078) 產學研轉化項目(201502012)~~
【分類號】：TP393.02
【正文快照】： Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China(61501042);The BUPT Special Program for Youth ScientificResearch Innovation(2015RC10);The Beijing Nova Program(Z151100000315078);The Industry,Education and Research trans-formative project(

【相似文獻】

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1 侯勇;;BP神經網絡算法的改進及在入侵檢測中的應用[J];現(xiàn)代商貿工業(yè);2011年07期

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本文編號：869418