本文關(guān)鍵詞：可重構(gòu)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)多態(tài)路由關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 多態(tài)路由 多態(tài)派生 可重構(gòu)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò) 功能組合 映射解析系統(tǒng) 馬爾科夫決策 服務(wù)路徑 粒子群優(yōu)化

【摘要】：隨著以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)滲透到人類生產(chǎn)生活、經(jīng)濟(jì)社會的方方面面�！盎ヂ�(lián)網(wǎng)+各行各業(yè)”將互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新成果深度融合于經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域之中,形成更廣泛的以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施和實(shí)現(xiàn)工具的經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)。然而,當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)IP地址的語義過載和薄弱的服務(wù)定制能力制約著“互聯(lián)網(wǎng)+”的進(jìn)一步發(fā)展,使得業(yè)務(wù)需求與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)能力之間的差距愈發(fā)顯著。因此,如何快速、靈活和高效地提供多樣化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)成為未來網(wǎng)絡(luò)研究中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)路由系統(tǒng)以其簡單健壯的特性很好地完成網(wǎng)絡(luò)互連和數(shù)據(jù)傳遞任務(wù),但面對多樣化的服務(wù)需求,結(jié)構(gòu)固定和功能單一的傳統(tǒng)路由系統(tǒng)顯得力不從心。目前,路由系統(tǒng)主要面臨兩個方面的挑戰(zhàn)：首先,如何適應(yīng)不斷增大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,提高路由系統(tǒng)的可擴(kuò)展性；其次,如何在千變?nèi)f化的業(yè)務(wù)特性和千差萬別的服務(wù)質(zhì)量需求下提高路由系統(tǒng)的服務(wù)能力。在這一背景之下,本文對可重構(gòu)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中多態(tài)路由關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析和研究,試圖在增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)傳輸能力方面探索一條行之有效的技術(shù)路徑。論文針對如何提高路由的可擴(kuò)展性和多樣化服務(wù)能力方面的問題,基于身份與位置分離架構(gòu)和功能分解組合的思想,提出了可重構(gòu)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的多態(tài)路由模型,并在此基礎(chǔ)之上,研究了多態(tài)路由模型的身份與位置映射解析系統(tǒng)、節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多態(tài)派生方法和節(jié)點(diǎn)間的服務(wù)路徑選擇方法�；谘芯砍晒�,依托于《可重構(gòu)信息通信基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)體系》研制需求,構(gòu)建了一種能夠支持多種網(wǎng)絡(luò)體系和路由協(xié)議共存的多態(tài)路由原型系統(tǒng)。概括起來,論文的主要研究成果有以下幾點(diǎn)：1.提出了一種可重構(gòu)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中的多態(tài)路由模型。該模型在身份與位置分離的基礎(chǔ)之上,基于功能分解與組合的思想,將傳統(tǒng)路由協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)分解為基本功能單元,稱為路由元能力,通過對不同路由元能力實(shí)例的動態(tài)組合實(shí)現(xiàn)個性化定制路由機(jī)制的派生。多態(tài)路由模型核心包含三部分,一是路由服務(wù)描述,用統(tǒng)一的數(shù)學(xué)形式刻畫業(yè)務(wù)的路由服務(wù)需求；二是基態(tài)路由,是路由元能力實(shí)例的集合；三是多態(tài)派生,是實(shí)現(xiàn)基態(tài)路由到多態(tài)路由關(guān)鍵。通過路由結(jié)構(gòu)的自組織和路由功能的自調(diào)節(jié),多態(tài)路由模型能夠?qū)崿F(xiàn)路由和業(yè)務(wù)之間的自匹配以及為多樣化的業(yè)務(wù)提供多樣化的路由服務(wù)。實(shí)例研究和仿真結(jié)果表明,多態(tài)路由模型下的內(nèi)容傳輸、服務(wù)遷移和移動性支持相比于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的優(yōu)勢。2.針對當(dāng)前映射解析系統(tǒng)存在的可擴(kuò)展性和映射解析時延過高的問題,提出了一種基于位置感知DHT的分層映射解析系統(tǒng)(LMChord, Locality-Aware Multi-Level Chord)。該系統(tǒng)采用分層嵌入的結(jié)構(gòu),基本思想是將映射表項(xiàng)存儲于本地DHT域中,在本地DHT域之上構(gòu)建高層的DHT域作為本地DHT域之間溝通聯(lián)系的橋梁,實(shí)現(xiàn)“分而治之”。針對傳統(tǒng)DHT機(jī)制存在的物理和邏輯拓?fù)洳灰恢聠栴},提出一種位置感知DHT構(gòu)建算法,該算法將位置感知DHT的構(gòu)建過程建模為馬爾科夫決策過程,并提出了求解該過程的馬爾科夫決策構(gòu)建算法,用于構(gòu)建LMChord系統(tǒng)中的DHT域。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,LMChord能夠顯著降低映射解析時延和提升路由性能,相比于其它映射解析系統(tǒng),平均映射解析時延和平均一跳時延分別至少降低了7.97%和13.54%。3.針對節(jié)點(diǎn)內(nèi)多態(tài)路由協(xié)議的派生問題,提出了一種基于馬爾科夫近似的多態(tài)派生算法(PDMA, Polymorphic Derivation based on Markov Approximation)。論文將多約束條件下的多態(tài)派生問題建模為一個多維多選擇的背包問題。為了更好地求解該組合優(yōu)化問題,通過log-sum-exp函數(shù)將該問題近似為一個馬爾科夫近似問題,該問題的最優(yōu)解為一類時間可逆馬爾科夫鏈的靜態(tài)分布,馬爾科夫鏈的狀態(tài)為路由元能力實(shí)例組合鏈,靜態(tài)分布為該組合鏈所運(yùn)行的時間比例,通過設(shè)計(jì)分布式算法實(shí)現(xiàn)此類馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移即是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動態(tài)重構(gòu)多態(tài)路由協(xié)議實(shí)例,達(dá)到網(wǎng)絡(luò)效用的近似最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效派生多態(tài)路由協(xié)議和提升網(wǎng)絡(luò)整體效用,與遺傳算法相比,在組合成功率相當(dāng)?shù)那闆r下,該算法的運(yùn)行時間降低了20%以上,網(wǎng)絡(luò)效用至少提升了5%以上。4.針對多態(tài)路由模型數(shù)據(jù)平面節(jié)點(diǎn)間可能存在多條滿足業(yè)務(wù)需求的服務(wù)路徑問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化的多目標(biāo)多約束最優(yōu)服務(wù)路徑選擇算法(MOPSO, Multiple-Objective Optimal Service Path Selection Algorithm)。針對服務(wù)路徑選擇問題,給出了服務(wù)路徑優(yōu)劣的評價指標(biāo)�；谶@些評價指標(biāo),將多目標(biāo)多約束的最優(yōu)服務(wù)路徑選擇問題建模為粒子群優(yōu)化模型,利用粒子群優(yōu)化的并行搜索特性提高最優(yōu)服務(wù)路徑的搜索速度,并設(shè)計(jì)了一種適合于求解該模型的粒子群優(yōu)化算法。實(shí)例驗(yàn)證和仿真結(jié)果都表明,MOPSO算法無論問題和種群規(guī)模大小都能獲得近似最優(yōu)解。與遺傳算法相比,在獲得相同最優(yōu)解的情況下,該算法具有較小的振蕩和迭代次數(shù)。5.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種能夠支持多種網(wǎng)絡(luò)體系和路由協(xié)議共存的多態(tài)路由原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于NetFPGA開放可編程硬件平臺,以O(shè)penVZ虛擬化技術(shù)和Quagga路由可編程控制平臺為核心,實(shí)現(xiàn)了一種面向多樣業(yè)務(wù)支持多種網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)共存的路由解決方案。在控制平面,首先利用OpenVZ虛擬出多個虛擬容器,然后采用Quagga路由控制軟件在不同虛擬容器實(shí)現(xiàn)不同路由協(xié)議。在數(shù)據(jù)平面,采用可編程N(yùn)etFPGA10G平臺來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)報(bào)文的靈活自定義高效查表轉(zhuǎn)發(fā)。并通過真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的測試,驗(yàn)證了多態(tài)路由原型系統(tǒng)功能和性能。
【關(guān)鍵詞】：多態(tài)路由 多態(tài)派生 可重構(gòu)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò) 功能組合 映射解析系統(tǒng) 馬爾科夫決策 服務(wù)路徑 粒子群優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.02
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-15
• 縮略語15-17
• 第一章 緒論17-31
• 1.1 論文研究背景17-26
• 1.1.1 當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)及路由系統(tǒng)所面臨的問題18-20
• 1.1.2 未來網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展需求及研究趨勢20-23
• 1.1.3 未來網(wǎng)絡(luò)和路由技術(shù)研究現(xiàn)狀23-25
• 1.1.4 論文所關(guān)注的可重構(gòu)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)及多態(tài)路由關(guān)鍵技術(shù)25-26
• 1.2 論文研究的目標(biāo)及關(guān)鍵問題26-28
• 1.2.1 論文研究的目標(biāo)26-27
• 1.2.2 論文研究的關(guān)鍵問題27-28
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)容概覽28-29
• 1.4 論文的創(chuàng)新和主要貢獻(xiàn)29-30
• 1.5 本章小結(jié)30-31
• 第二章 基于功能分解與組合的多態(tài)路由模型31-43
• 2.1 引言31
• 2.2 相關(guān)工作31-33
• 2.3 多態(tài)路由建模33-37
• 2.3.1 路由服務(wù)描述34-35
• 2.3.2 基態(tài)路由35
• 2.3.3 多態(tài)派生35-37
• 2.4 多態(tài)路由實(shí)例研究37-42
• 2.4.1 內(nèi)容傳輸性能38-40
• 2.4.2 服務(wù)遷移性能40-41
• 2.4.3 移動性支持性能41-42
• 2.5 本章小結(jié)42-43
• 第三章 多態(tài)路由模型的身份位置映射解析系統(tǒng)43-61
• 3.1 引言43-44
• 3.2 背景和動機(jī)44-46
• 3.2.1 映射解析需求44
• 3.2.2 相關(guān)工作44-46
• 3.3 基于位置感知DHT的分層映射解析系統(tǒng)架構(gòu)46-50
• 3.3.1 系統(tǒng)框架46-48
• 3.3.2 映射解析機(jī)制48-50
• 3.4 基于MDP的映射解析系統(tǒng)構(gòu)建50-55
• 3.4.1 問題分析50-51
• 3.4.2 模型構(gòu)建51-54
• 3.4.3 構(gòu)建算法54-55
• 3.5 性能仿真與分析55-60
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境55-56
• 3.5.2 平均映射解析時延56-57
• 3.5.3 平均一跳時延57-58
• 3.5.4 時延累積分布58-59
• 3.5.5 平均跳數(shù)59
• 3.5.6 討論59-60
• 3.6 本章小結(jié)60-61
• 第四章 多態(tài)路由模型節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多態(tài)派生算法61-73
• 4.1 引言61-62
• 4.2 相關(guān)工作62-63
• 4.3 多態(tài)派生模型與算法63-68
• 4.3.1 問題分析63-64
• 4.3.2 模型構(gòu)建64-65
• 4.3.3 基于馬爾科夫近似的多態(tài)派生算法65-68
• 4.4 性能仿真與分析68-72
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)68-69
• 4.4.2 度量指標(biāo)69
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果69-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 第五章 多態(tài)路由模型節(jié)點(diǎn)間的最優(yōu)服務(wù)路徑選擇算法73-89
• 5.1 引言73
• 5.2 相關(guān)工作73-74
• 5.3 問題分析和描述74-78
• 5.3.1 問題分析75-76
• 5.3.2 問題描述76-78
• 5.4 最優(yōu)服務(wù)路徑選擇模型與算法78-83
• 5.4.1 粒子群優(yōu)化概述78-79
• 5.4.2 基于粒子群優(yōu)化的服務(wù)路徑選擇模型79-82
• 5.4.3 基于粒子群優(yōu)化的服務(wù)路徑選擇算法82-83
• 5.5 實(shí)例驗(yàn)證與性能仿真83-87
• 5.5.1 實(shí)例驗(yàn)證83-84
• 5.5.2 性能仿真84-87
• 5.6 本章小結(jié)87-89
• 第六章 多態(tài)路由原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)89-99
• 6.1 引言89
• 6.2 相關(guān)工作89-90
• 6.3 多態(tài)路由原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案90-93
• 6.3.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)90-91
• 6.3.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)91-92
• 6.3.3 控制平面設(shè)計(jì)92-93
• 6.3.4 數(shù)據(jù)平面設(shè)計(jì)93
• 6.4 多態(tài)路由系統(tǒng)原型實(shí)現(xiàn)93-95
• 6.5 測試與驗(yàn)證95-98
• 6.5.1 測試場景95
• 6.5.2 功能測試95-97
• 6.5.3 性能測試97-98
• 6.6 本章小結(jié)98-99
• 第七章 總結(jié)與展望99-103
• 7.1 研究工作總結(jié)99-100
• 7.2 未來研究工作展望100-103
• 致謝103-105
• 參考文獻(xiàn)105-117
• 作者簡歷117-118

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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本文編號：711605