基于协议无感知转发技术的信息中心网络：设计、实现与应用

软件定义网络(SDN)的核心思想是将网络中控制平面和数据平面进行解耦,采用集中控制的方式给用户提供开放可编程的接口。信息中心网络(ICN)则集中在对内容进行命名和基于内容名字的路由。协议无感知转发(POF)是一种支持自定义协议的SDN转发技术。随着未来网络技术的研究与发展,基于SDN思想来实现ICN则可能成为一种解决方案,因而提出了一种基于POF技术的ICN网络设计方案与实现,并搭建了基于POF技术的ICN实验床。多人视频会议应用表明,该设计方案的正确性与可行性,不仅能转发ICN数据包,还能很好地实现实时性应用。     

RIDSI:一种融合SDN和兴趣域划分的ICN路由机制

信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)中的服务质量(Quality of Service,QoS)路由是分布式的,无法感知其它路由器缓存的内容,因此,基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)的全局视图和集中控制功能,本文提出了一种基于兴趣域划分的ICN路由机制.这种机制旨在减轻内容节点的负载、提高路由成功率和提高PIT命中率.首先,本文提出了基于SDN的ICN网络模型,即软件定义信息中心型网络(Software Defined Information Centric Networking,SD-ICN)模型和QoS评价模型.然后,采用蜂群算法将网络中的路由器划分到不同的兴趣域.最后,基于改进的QoS依赖多播路由(QoS Dependent M ulticast Routing,QDM R)算法计算满足多个兴趣请求的转发路径.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制与对比机制相比在路由成功率、平均路由延迟、负载均衡度等方面都具有较好的性能.     

互联网出口“灵活用”

策略路由是一种比基于目标网络进行路由更加灵活的数据包路由转发机制。合理的使用策略路由不仅能够提升网络的转发效率,更能有效的增强我们的网络管理能力。本文介绍了使用策略路由实现互联网出口的灵活切换,一起来学习下吧。     

信息中心网络的研究现状和发展趋势

以IP为网络层的网络体系架构的互联网已经逐渐不能满足用户日益增加的需求,在这种情况下,信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)已成为未来网络的研究热点.本文论述了应用ICN体系结构解决当前网络体系问题的重要性,阐述了ICN的基本思想,分析了ICN的特点,并从命名、路由、分发、缓存四方面对ICN进行了分类,重点分析了ICN的关键技术,给出了ICN研究中仍然存在的问题,探讨了信息中心网络研究的发展方向.     

针对层次化名字路由的聚合机制

为了从根本上解决现有互联网存在的可扩展性、移动性和安全性等方面的问题,全新的未来互联网体系结构得到了广泛研究.其中,命名数据网络（named data networking,简称NDN）利用网内缓存和多路转发实现了基于层次化名字的高效数据传输,从根本上解决了现有互联网所面临的问题.内容的层次化名字具有数量庞大、结构复杂等特点,现有的基于IP的路由转发机制无法直接应用于NDN网络,需要有针对性地研究高效的层次化名字路由机制,保证海量网络内容的正常路由转发.路由聚合是缩减网络路由规模的主要措施.不同于现有的面向本地NDN路由表查表过程的优化,路由聚合需要全网协同处理,在不同网络节点上不断对聚合路由进行聚合.这对聚合路由标识和聚合路由可用性评估提出了诸多要求.为此,研究并提出了针对层次化名字路由的聚合机制,包括两个方面的工作：（1）构建了一种全新的计数布隆过滤器——堆叠布隆过滤器,该过滤器支持多过滤器合并,用于压缩表示被聚合路由名字;（2）给出了一种动态路由聚合机制,在保证NDN网络路由转发准确性的同时,缩小全网路由规模,最大程度地优化了路由转发效率.在真实网络拓扑上构建了仿真平台,经过实验验证,该路由聚合机制以可控的少量冗余转发为代价,有效地压缩了全网路由规模,提升了全网路由转发效率,保证了海量在线内容的高效路由转发,为NDN网络投入实际部署提供了前提.     

OpenFlow路由机制研究

OpenFlow为软件定义网络提供了一种很好的实现方案,为科研人员研究下一代互联网技术提供了一种途径.OpenFlow对二层交换支持较为成熟,但缺少对三层路由的支持.提出了一种在虚拟机上运行开源路由软件Quagga进行路由计算,利用OpenFlow控制器通过获取虚拟机的路由表来控制OpenFlow交换机数据转发的OpenFlow路由实现机制.     

基于信息中心网络的增强型IPFS系统设计

星际文件系统(IPFS)作为一种新兴的分布式文件系统,因其优秀的分布式特性而被许多研究人员所关注。然而,IPFS系统面临着基于分布式哈希表(DHT)的路由方式无法实现局部信息快速检索,以及Bitswap机制导致的链路资源利用不合理等问题,这些问题严重影响着IPFS系统的交付性能。而信息中心网络(ICN)作为未来网络的代表,其数据具有全局唯一标识和网内缓存,通过名字解析服务实现基于标识的数据的快速定位和交付。本文提出了一种基于ICN的增强IPFS系统,该系统既保持分布式的特点,同时还利用ICN特性实现数据的快速交付。通过实验表明,相比于IPFS原系统,本文设计的增强IPFS系统在下载速率与带宽利用率方面更具优势。     

基于ICN网络架构的社区感知型MSN路由机制

移动社交网络（mobile social network，简称MSN）利用移动用户之间的社交关系，通过节点间的协作式转发实现消息交付.然而，随着大数据时代的到来，MSN需要满足移动用户日益增长的对内容（如视频）的需求.由于信息中心网络（information-centric networking，简称ICN）对移动性的支持，基于ICN架构，提出了一种MSN中基于社区划分的路由机制.在兴趣决策中，利用节点请求中的内容名字获取用户的兴趣偏好，进而计算用户间的兴趣差异度量；根据兴趣差异将节点划分为兴趣社区，依据这些兴趣社区进行兴趣包路由.在数据决策中，根据节点历史相遇信息计算用户间的相遇规律度量，根据相遇规律将节点划分为社交社区，依据这些社交社区进行数据包路由.同时，根据兴趣社区和社交社区信息优化节点的内容缓存，以快速满足未来的内容请求.进行了仿真实验，通过与现有机制在包交付率、平均延迟、平均跳数和网络开销方面的性能对比，表明所提出的机制是可行且有效的.     

融合人体免疫防御机理的ICN安全路由机制

信息中心网络(ICN)引入网内缓存机制使路由器具有内容缓存功能,将网络由IP寻址改为内容名称寻址,旨在更好地为内容分发类应用提供服务。而兴趣洪泛攻击(IFA)会导致路由器资源耗尽,使其大量丢弃合法兴趣包,成为ICN的安全“克星”。结合人体免疫防御机理,提出两阶段ICN安全路由机制抵御兴趣洪泛攻击。在免疫时间内,通过免疫反馈及隔离策略完成非特异性免疫,防止路由器未决兴趣表(PIT)被恶意占用;但非特异性免疫不能缓解持续的IFA攻击,因此进一步通过回溯策略完成特异性免疫,形成免疫记忆,彻底阻断兴趣洪泛攻击。实验结果表明,提出的路由机制可有效抵御兴趣洪泛攻击,减少攻击造成的资源耗尽及无效计算,保证了网络性能。     

一种基于哈希表和Trie树的快速内容路由查找算法

内容分发网络CDN(Content Delivery Network)是一个建立并覆盖在互联网之上的一层特殊网络,专门用于通过互联网高效传递丰富的多媒体内容.与传统的网络一样,要求核心路由器每秒能转发几百万个以上的分组,而实现高速分组转发的关键是路由表的组织和快速的路由查找算法.首先概述了内容路由网络的背景,罗列出了几种常见的路由查找算法,并在此基础上,引入基于Hash和Trie树的路由查找算法,最后在试验的基础上对平均查找时间、平均查找次数以及最大匹配次数进行了比较分析,试验结论显示该算法缩短了查找时间,提高了系统性能.     

Potential based routing as a secondary best-effort routing for Information Centric Networking (ICN)

One challenge to the retrieval process of ICN is to take advantage of largely distributed copies in in-network caches. This paper proposes Potential Based Routing (PBR) as a secondary best-effort routing mechanism to boost availability of copies in ICN architectures. The control overhead issue of the PBR is evaluated through both theoretical analysis and numerical simulation. In addition, the paper provides the PBR with a recovery mechanism from a failure, which can reduce the control overhead traffic by at least 40% in the simulation environment. Lastly, it is demonstrated how an ICN architecture can benefit from this PBR in terms of cache hit and delay reduction ratios.     

面向物联网的近地轨道超大规模卫星星座数据命名机制

基于信息中心网络（ICN）的近地轨道（LEO）超大规模卫星星座是一种支持物联网（IoT）非常理想的网络架构,而数据命名是ICN基本问题之一。针对IoT低时延传输、高吞吐量的数据分发的需要,提出了一种基于ICN的面向IoT的LEO超大规模卫星星座数据命名机制。首先,该数据命名机制采用一种融合分层、多分量、哈希的扁平一体结构。然后,采用前缀标记描述分层名称,满足网内功能中多源快速检索的需要。最后,为检验所提数据命名机制的性能,设计开发了一个基于网络仿真器3（NS-3）的面向IoT的LEO超大规模卫星星座仿真平台。测试仿真结果表明,与传统的基于互联网协议（IP）的体系结构相比,所提出的数据命名机制能够为面向IoT的LEO超大规模卫星星座提供高吞吐量和低延时等更高的服务质量（QoS）。     

基于端用户可控的IP网络路由体系结构和算法

IP网络的路由体系结构及算法是网络有效运行的关键技术.现行的路由体系结构及算法在实际应用中存在着一些问题.针对该问题,提出一种端用户可控的IP网络路由体系结构和具体的路由算法.在提出的端用户可控的路由体系中,利用用户级别的自组织路由方法来简化路由器的负荷,增强端用户的智能性.模拟仿真实验表明,该路由体系的使用,将使路由器的任务简化为通报网络信息和协调用户决断这两个较为简单的功能,且路由选择的决断考虑到端用户的实际需求.该体系结构可以更好地适应网络规模和应用需求的不断扩大,形成一个分布式、扩展性较好的路由体系和有效的路由算法.     

FPTC:一种信息中心物联网缓存策略

信息中心网络(information-centricnetworking,ICN)作为一种新型未来互联网体系结构应运而生,并广泛应用于物联网领域,其中,缓存技术作为ICN的显著特征,对信息中心物联网的内容传输性能具有重要影响.由于信息中心物联网具有数据频繁更新、用户对数据新鲜度有严格要求等特性,致使传统信息中心网络缓存技术面临挑战.提出一种基于内容流行度和网络拓扑的分布式缓存策略,同时考虑内容新鲜度,各缓存节点通过优先缓存流行度较高且较靠近用户的内容,以最大化缓存效率.为适应物联网内容的频繁更新,提出一种基于灰色预测的内容缓存收益预测方法,便于快速获取新内容的缓存收益值.同时,该策略具有较低的时间和空间开销.仿真实验结果表明:所提方案相比于传统缓存策略,能有效提高缓存效率和命中率,并降低访问延迟,改善用户体验.     

基于朋友圈和节点感知的内容中心MSN路由机制

为了解决移动社交网络(MSN)中由于网络拓扑的时变性以及节点资源的受限性导致路由时延长、投递率低等诸多难题,利用信息中心网络(ICN)内容和位置分离的特点更好地支持终端移动性和网内缓存,设计了一种基于朋友圈和节点感知的内容中心MSN路由机制(FACMR)。首先,明确了节点模型的功能表,使节点具有感知能力。然后,基于节点关系强度和其缓存内容相似性构造朋友圈,快速高效地指导路由。其次,利用缓存特征和置换策略进行朋友圈的维护。最后,利用网络模拟器(NS3)对FACMR进行仿真。仿真结果表明,FACMR与现有的典型算法相比,缓存置换率减少了6.35%,误包数减少了22.9%,平均路由时延降低了43.5%,是一种可行且高效的MSN路由机制。     

ICN体系结构与技术研究

当前的互联网体系结构是基于终端间包交换的点到点连接通信架构。随着实时视频、话音等通信业务量的日益激增,由于TCP/IP体系固有结构的束缚,互联网传输、处理这些实时多媒体数据的能力受到越来越大的挑战,体现在效率低下、用户体验差。信息中心网络应运而生,它将内容与终端位置剥离,通过对内容进行命名和基于内容名字的路由开展了对互联网体系结构变革的研究探索。     

Adaptive fuzzy tracking control for a class of uncertain MIMO nonlinear systems using disturbance observer

In this paper,the adaptive fuzzy tracking control is proposed for a class of multi-input and multioutput(MIMO)nonlinear systems in the presence of system uncertainties,unknown non-symmetric input saturation and external disturbances.Fuzzy logic systems(FLS)are used to approximate the system uncertainty of MIMO nonlinear systems.Then,the compound disturbance containing the approximation error and the timevarying external disturbance that cannot be directly measured are estimated via a disturbance observer.By appropriately choosing the gain matrix,the disturbance observer can approximate the compound disturbance well and the estimate error converges to a compact set.This control strategy is further extended to develop adaptive fuzzy tracking control for MIMO nonlinear systems by coping with practical issues in engineering applications,in particular unknown non-symmetric input saturation and control singularity.Within this setting,the disturbance observer technique is combined with the FLS approximation technique to compensate for the efects of unknown input saturation and control singularity.Lyapunov approach based analysis shows that semi-global uniform boundedness of the closed-loop signals is guaranteed under the proposed tracking control techniques.Numerical simulation results are presented to illustrate the efectiveness of the proposed tracking control schemes.     

ICN中的一种协作缓存机制

为了克服现有 Internet 架构存在的众所周知的缺点,未来网络的研究成为热点.ICN(information-centric networking)在众多新架构中正逐渐被公认为最有前途的方案.它把传输的内容缓存到沿途的节点.高效的缓存机制是它的一个重要研究方面.为此,提出了一种在分布式缓存机制中嵌入中心式缓存决策的机制(content-aware placement,discovery and replacement,简称APDR),它把内容的放置、发现、替换统一起来考虑,实现内容的有序缓存,提高网络的性能.APDR的主要思想是：Interest报文除了携带对内容的请求以外,还收集沿途各节点对该内容的潜在需求、空闲缓存等信息,使得Interest的汇聚点和目的地节点可以据此计算出一个缓存方案,并把该方案附加在Data报文上,通知返程途中的某些节点缓存该内容并设置指定的缓存时间.在多种实验条件下对APDR进行了仿真验证,结果表明,APDR 可以改善网络性能,包括缓存命中率、接入代价、替换数量、转发效率以及缓存鲁棒性等;而且APDR的额外开销也不大.