该文针对命名数据网络(Named Data Networking,NDN)应答内容的高效缓存和利用问题,依据内容请求分布的局域相似特征,提出一种协作缓存路由机制。缓存决策时,将垂直请求路径上的冗余消除和水平局域范围内的内容放置进行有效结合。垂直方...该文针对命名数据网络(Named Data Networking,NDN)应答内容的高效缓存和利用问题,依据内容请求分布的局域相似特征,提出一种协作缓存路由机制。缓存决策时,将垂直请求路径上的冗余消除和水平局域范围内的内容放置进行有效结合。垂直方向上,提出基于最大内容活跃因子的路径缓存策略,确定沿途转发对应的最大热点请求区域;水平方向上,采用一致性Hash协同缓存思想,实现应答内容的局域定向存储。路由查找时,将局域节点缓存引入到路由转发决策中,依据内容活跃等级动态执行局域缓存查找,增大内容请求就近响应概率。该机制减小了内容请求时延和缓存冗余,提高了缓存命中率,以少量额外的代价换取了内容请求开销的大幅下降,仿真结果验证了其有效性。展开更多
针对偏远地区低速率、时延非敏感业务的入网问题,提出了一种基于移动捎带的广域物联网信息传输方法。利用移动载体为物联网设备提供无感接入支持,扩展了网络覆盖范围。在无基站信号覆盖区域,移动载体与传感器建立连接,获取传感器数据并...针对偏远地区低速率、时延非敏感业务的入网问题,提出了一种基于移动捎带的广域物联网信息传输方法。利用移动载体为物联网设备提供无感接入支持,扩展了网络覆盖范围。在无基站信号覆盖区域,移动载体与传感器建立连接,获取传感器数据并存储,具备5G接入条件时,将感知信息卸载实现信息入网。提出了一种基于代价函数的数据缓存策略,提高了信息捎带效率,分析了移动捎带方案的覆盖性能,并设计了一种基于远距离无线电(long range radio,LoRa)技术的硬件实现方案。仿真结果表明,基于移动捎带的广域物联网信息传输方法能够提高物联网信息捎带效率,并将5G网络的物联网覆盖范围扩大4.98倍,实地测试验证了所提方法的有效性,移动捎带节点可以实现半径4 km的通信覆盖。展开更多
针对移动边缘系统低功耗的需求,基于随机几何理论,研究了不同场景下D2D协作边缘缓存系统中移动设备的能耗。将请求用户和空闲用户的动态分布建模为相互独立的齐次泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP),综合考虑移动设备...针对移动边缘系统低功耗的需求,基于随机几何理论,研究了不同场景下D2D协作边缘缓存系统中移动设备的能耗。将请求用户和空闲用户的动态分布建模为相互独立的齐次泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP),综合考虑移动设备的平均能耗与请求业务卸载概率、空闲设备激活概率和D2D通信重传概率的关系,推导出与缓存数量相关的请求设备平均能耗、空闲设备平均能耗的表达式,并仿真探讨了不同用户密度和不同内容流行度下移动设备能耗和缓存数量的关系。仿真结果表明,不同场景下优化缓存数量可以有效降低D2D协作边缘缓存系统移动设备的能耗。展开更多
随着流媒体实时应用的日益扩大,传统C/S(Client/Server)模式网络构架的服务器负载过重,导致QoS(Quality of Service)得不到保证,而P2P(Peer-to-Peer)网络具有负载均衡、可扩展性强、容错性强等优点。目前P2P技术开始逐步走向成熟,诸多...随着流媒体实时应用的日益扩大,传统C/S(Client/Server)模式网络构架的服务器负载过重,导致QoS(Quality of Service)得不到保证,而P2P(Peer-to-Peer)网络具有负载均衡、可扩展性强、容错性强等优点。目前P2P技术开始逐步走向成熟,诸多学者对P2P流媒体系统缓存策略的研究愈演愈烈,本文提出的一系列P2P实时流媒体缓存策略,通过仿真实验,从系统开销、帧丢失率等方面对两者进行了性能对比。实验结果表明,本文提出的缓存策略有效的减少了数据块传输时延,并且在很大程度上避免了数据块的重复推送,降低了数据冗余。展开更多
星地融合网络承载的通信服务呈现出多类型业务并发、业务需求差异化、数据流量聚集、大量重复请求等鲜明特征。针对多样化重复请求业务并发时链路负载过大、用户体验质量(Quality of Experience,QoE)难以保障的问题,提出一种基于深度强...星地融合网络承载的通信服务呈现出多类型业务并发、业务需求差异化、数据流量聚集、大量重复请求等鲜明特征。针对多样化重复请求业务并发时链路负载过大、用户体验质量(Quality of Experience,QoE)难以保障的问题,提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的多业务缓存(Caching for Multi-Type Services,CMTS)策略。通过对星地融合网络中获取请求内容时延与三类典型业务时间效用函数分析建模,建立以最大化系统和效用为目标的优化问题,并提出一种基于多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)的MADDPG-CMTS算法,综合考虑业务效用差异化特征、用户请求、星地缓存、网络拓扑等多种因素确定缓存更新决策。仿真结果表明,所提算法与最受欢迎内容(Most Popular Content,MPC)策略、随机替换(Random Replacement,RR)策略等传统缓存更新策略相比,系统总效用可提升约47%。展开更多
车联网中,如何有效选择缓存位置和缓存内容对于提高整体网络性能至关重要。针对上述问题,引入了内容中心网络技术,提出了一种新的优化缓存策略——缓存位置和缓存内容的选择取决于车辆节点值和内容流行度(Vehicle Node Value and Conten...车联网中,如何有效选择缓存位置和缓存内容对于提高整体网络性能至关重要。针对上述问题,引入了内容中心网络技术,提出了一种新的优化缓存策略——缓存位置和缓存内容的选择取决于车辆节点值和内容流行度(Vehicle Node Value and Content Popularity,VNVCP)。首先,定义了连通性、中间中心性和特征向量中心性3个车辆节点属性用来评估车辆节点的值,具有不同值的车辆节点缓存具有不同流行度的内容,内容的重要性由其受欢迎程度决定。其次,该策略利用不同类型内容受欢迎程度的差异确保缓存内容分布均匀,同时评估来自多个属性的车辆节点的值以提高车辆节点利用率。仿真结果表明,VNVCP在缓存命中率、平均跳数和传输延迟方面明显优于传统的LCE(Leave Copy Every where)、Prob(0.5)和MPC(Most Popular Content)。展开更多
It is expected that by 2003 continuous media will account for more than 50% of the data available on origin servers, this will provoke a significant change in Internet workload. Due to the high bandwidth requirements ...It is expected that by 2003 continuous media will account for more than 50% of the data available on origin servers, this will provoke a significant change in Internet workload. Due to the high bandwidth requirements and the long-lived nature of digital video, streaming server loads and network bandwidths are proven to be major limiting factors. Aiming at the characteristics of broadband network in residential areas, this paper proposes a popularity-based server-proxy caching strategy for streaming media. According to a streaming media popularity on streaming server and proxy, this strategy caches the content of the streaming media partially or completely. The paper also proposes two formulas that calculate the popularity coefficient of a streaming media on server and proxy, and caching replacement policy. As expected, this strategy decreases the server load, reduces the traffic from streaming server to proxy, and improves client start-up latency.展开更多
随着无线网络中视频流量的增长,内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案,其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求,设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平...随着无线网络中视频流量的增长,内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案,其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求,设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平性问题。对视频服务商而言,用户满意度(Quality of Experience,QoE)体现了服务的质量,而能量效率体现了成本效益和节能指标。在设计缓存策略时,由于无法明确哪个目标的优先级更高,因此需要对它们进行公平地优化。首先,对缓存策略问题的两个重要目标(QoE和能量效率)进行数学建模,并提出了公平性原则。然后,将这两个优化目标作为博弈对象,代入纳什议价博弈模型中。接着,提出了一种确保公平性的多回合议价算法,并证明了该算法的合理性和有效性。最后,仿真实验验证,该算法能够在优化缓存策略的QoE和能量效率的同时保证它们之间的公平性。展开更多
文摘该文针对命名数据网络(Named Data Networking,NDN)应答内容的高效缓存和利用问题,依据内容请求分布的局域相似特征,提出一种协作缓存路由机制。缓存决策时,将垂直请求路径上的冗余消除和水平局域范围内的内容放置进行有效结合。垂直方向上,提出基于最大内容活跃因子的路径缓存策略,确定沿途转发对应的最大热点请求区域;水平方向上,采用一致性Hash协同缓存思想,实现应答内容的局域定向存储。路由查找时,将局域节点缓存引入到路由转发决策中,依据内容活跃等级动态执行局域缓存查找,增大内容请求就近响应概率。该机制减小了内容请求时延和缓存冗余,提高了缓存命中率,以少量额外的代价换取了内容请求开销的大幅下降,仿真结果验证了其有效性。
文摘针对偏远地区低速率、时延非敏感业务的入网问题,提出了一种基于移动捎带的广域物联网信息传输方法。利用移动载体为物联网设备提供无感接入支持,扩展了网络覆盖范围。在无基站信号覆盖区域,移动载体与传感器建立连接,获取传感器数据并存储,具备5G接入条件时,将感知信息卸载实现信息入网。提出了一种基于代价函数的数据缓存策略,提高了信息捎带效率,分析了移动捎带方案的覆盖性能,并设计了一种基于远距离无线电(long range radio,LoRa)技术的硬件实现方案。仿真结果表明,基于移动捎带的广域物联网信息传输方法能够提高物联网信息捎带效率,并将5G网络的物联网覆盖范围扩大4.98倍,实地测试验证了所提方法的有效性,移动捎带节点可以实现半径4 km的通信覆盖。
文摘针对移动边缘系统低功耗的需求,基于随机几何理论,研究了不同场景下D2D协作边缘缓存系统中移动设备的能耗。将请求用户和空闲用户的动态分布建模为相互独立的齐次泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP),综合考虑移动设备的平均能耗与请求业务卸载概率、空闲设备激活概率和D2D通信重传概率的关系,推导出与缓存数量相关的请求设备平均能耗、空闲设备平均能耗的表达式,并仿真探讨了不同用户密度和不同内容流行度下移动设备能耗和缓存数量的关系。仿真结果表明,不同场景下优化缓存数量可以有效降低D2D协作边缘缓存系统移动设备的能耗。
文摘随着流媒体实时应用的日益扩大,传统C/S(Client/Server)模式网络构架的服务器负载过重,导致QoS(Quality of Service)得不到保证,而P2P(Peer-to-Peer)网络具有负载均衡、可扩展性强、容错性强等优点。目前P2P技术开始逐步走向成熟,诸多学者对P2P流媒体系统缓存策略的研究愈演愈烈,本文提出的一系列P2P实时流媒体缓存策略,通过仿真实验,从系统开销、帧丢失率等方面对两者进行了性能对比。实验结果表明,本文提出的缓存策略有效的减少了数据块传输时延,并且在很大程度上避免了数据块的重复推送,降低了数据冗余。
文摘星地融合网络承载的通信服务呈现出多类型业务并发、业务需求差异化、数据流量聚集、大量重复请求等鲜明特征。针对多样化重复请求业务并发时链路负载过大、用户体验质量(Quality of Experience,QoE)难以保障的问题,提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的多业务缓存(Caching for Multi-Type Services,CMTS)策略。通过对星地融合网络中获取请求内容时延与三类典型业务时间效用函数分析建模,建立以最大化系统和效用为目标的优化问题,并提出一种基于多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)的MADDPG-CMTS算法,综合考虑业务效用差异化特征、用户请求、星地缓存、网络拓扑等多种因素确定缓存更新决策。仿真结果表明,所提算法与最受欢迎内容(Most Popular Content,MPC)策略、随机替换(Random Replacement,RR)策略等传统缓存更新策略相比,系统总效用可提升约47%。
文摘车联网中,如何有效选择缓存位置和缓存内容对于提高整体网络性能至关重要。针对上述问题,引入了内容中心网络技术,提出了一种新的优化缓存策略——缓存位置和缓存内容的选择取决于车辆节点值和内容流行度(Vehicle Node Value and Content Popularity,VNVCP)。首先,定义了连通性、中间中心性和特征向量中心性3个车辆节点属性用来评估车辆节点的值,具有不同值的车辆节点缓存具有不同流行度的内容,内容的重要性由其受欢迎程度决定。其次,该策略利用不同类型内容受欢迎程度的差异确保缓存内容分布均匀,同时评估来自多个属性的车辆节点的值以提高车辆节点利用率。仿真结果表明,VNVCP在缓存命中率、平均跳数和传输延迟方面明显优于传统的LCE(Leave Copy Every where)、Prob(0.5)和MPC(Most Popular Content)。
文摘It is expected that by 2003 continuous media will account for more than 50% of the data available on origin servers, this will provoke a significant change in Internet workload. Due to the high bandwidth requirements and the long-lived nature of digital video, streaming server loads and network bandwidths are proven to be major limiting factors. Aiming at the characteristics of broadband network in residential areas, this paper proposes a popularity-based server-proxy caching strategy for streaming media. According to a streaming media popularity on streaming server and proxy, this strategy caches the content of the streaming media partially or completely. The paper also proposes two formulas that calculate the popularity coefficient of a streaming media on server and proxy, and caching replacement policy. As expected, this strategy decreases the server load, reduces the traffic from streaming server to proxy, and improves client start-up latency.
文摘随着无线网络中视频流量的增长,内容分发网络和移动边缘计算技术被视为应对这一挑战的有效方案,其中缓存策略问题是研究的重要内容。面对不同的应用场景和需求,设计缓存策略时会考虑不同的优化目标。文中重点考虑了两个优化目标的公平性问题。对视频服务商而言,用户满意度(Quality of Experience,QoE)体现了服务的质量,而能量效率体现了成本效益和节能指标。在设计缓存策略时,由于无法明确哪个目标的优先级更高,因此需要对它们进行公平地优化。首先,对缓存策略问题的两个重要目标(QoE和能量效率)进行数学建模,并提出了公平性原则。然后,将这两个优化目标作为博弈对象,代入纳什议价博弈模型中。接着,提出了一种确保公平性的多回合议价算法,并证明了该算法的合理性和有效性。最后,仿真实验验证,该算法能够在优化缓存策略的QoE和能量效率的同时保证它们之间的公平性。
