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基于神经网络算法的ICN网络传输控制研究 被引量:6
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作者 谢人超 +2 位作者 黄韬 刘江 杨磊 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第4期539-544,554,共7页
随着全球数字媒体的深刻变革,互联网用户关注的重点逐渐向如何快速获取信息转移,而不关注信息的存储位置。现在的TCP/IP网络协议架构却无法适应当今内容应用需求的迅速发展。为了适应这一互联网的转变,以信息为中心的新型网络架构信息... 随着全球数字媒体的深刻变革,互联网用户关注的重点逐渐向如何快速获取信息转移,而不关注信息的存储位置。现在的TCP/IP网络协议架构却无法适应当今内容应用需求的迅速发展。为了适应这一互联网的转变,以信息为中心的新型网络架构信息中心网络(information-certric networking,ICN)受到了广泛关注。网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征,对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据。在ICN中,由于网络缓存机制导致时延的不确定性,为网络传输控制带来了挑战。通过对ICN网络的经典架构命名数据网络(named data networking,NDN)网络时延模型进行建模,采用了神经网络算法进行时延预测,设计了基于预测时延的转发策略机制,创新地在NDN网络组件转发信息表(forwarding information based,FIB)上新增接口信息Stat,以实现转发路径的动态选择。仿真结果表明,该设计机制能够有效地提升网络传输控制性能。 展开更多
关键词 未来网络 信息中心网络 神经网络 时延预测 转发策略
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