基于NDN的多层卫星网络分布式动态路由方法

多层卫星网络的拓扑结构具有明显的时变特征,难以提供持续且稳定的端到端路径,导致高效路由问题面临着巨大的挑战.将卫星网络设计为封闭的体系结构,采用强管理或调度式控制策略会导致其无法自由、高效地实现与其它系统的协同组网.基于IP的网络体系结构在应用于多层卫星网络时又存在路由效率不高的问题.基于命名数据网络NDN（Named Data Networking）体系结构,提出一种多层卫星网络分布式路由方法--SNDN（Satellite Named Data Networking）.根据链路切换的周期性和可预知性,以时变图为建模工具,设计一个能自适应稠密和稀疏场景的路由算法来动态地计算时间相关的最快路径并附加为源路由信息,充分利用命名数据网络数据驱动的通信模式、数据包级的安全特性和逐跳转发的特点,由节点在包转发的过程中动态地完成转发表（FIB,Forwarding Information Base）和请求状态表（PIT,Pending Interest Table）的构建.可为面向未来空、天、地一体化协同组网的多层卫星网络路由研究提供一种新的思路.通过仿真实验及对比分析,验证了SNDN在路由效率和多播性能方面的优势.     

NDN中路由机制研究综述

命名数据网络（NDN）是未来互联网研究中一个具有代表性的结构。着重介绍NDN中一些路由策略,其中涉及NDN的基本结构及转发机制、现有路由策略的发展及优缺点,最后提出了路由机制方面进一步的研究方向。     

提升网优能力关注路由与流量分析

宽带网络、无线网络的IP化趋势逐日明显,全IP架构为未来的融合应用提供了更灵活的平台,而网络IP化、动态路由也为运营商优化网络增加了新的挑战。     

基于NDN的战术网优势及可行性分析

目前的战术网采用的网络架构是基于TCP/IP架构。但是由于IP网络所固有的一系列缺点,导致战术环境下互联互通受到限制,网络传输时断时续。命名数据网络(Named Data Networking)是新的网络架构,其设计是基于积累的过去几十年网络研究的整合,继承了IP网络的优点,也克服了一系列的现有问题,对于战术网来说,NDN是一种最优的选择,在移动性支持、信息安全、拥塞控制方面有优势。文中总结了该领域现有的研究发展,对将NDN实际应用于战场环境提出了存在的问题。     

一种基于地理位置信息的无线传感器网最小能耗路由算法

提高能量有效性是无线传感器网络(WSN)设计的主要目标之一,采用能量有效路由协议是提高WSN能量有效性的一种重要手段。该文提出了一种面向无线传感器网络的最小能耗(MEC)路由算法GLB-DMECR。该算法采用了新颖的MEC路由思想,即利用理想的最小能耗路径来引导路由选择过程,从而发现实际的MEC路径;该算法采用分布式、基于局部网络状态信息的路由决策机制,具有良好的稳定性和可扩展性;该算法充分挖掘了节点地理位置信息在路由中的效用,利用地理位置信息实现路由而不需要网络付出过多的额外代价。该算法具有较低的实现复杂度。仿真结果说明, 其最小能耗性能在非常广的网络环境下要优于或等同于现有典型同类算法。     

基于流量预测的卫星网络路由算法

卫星机动能力强且能够实现全球覆盖,物联网的发展加快了低轨卫星网络的部署.基于卫星网络的拓扑结构变化较为迅速,星下点覆盖范围更新较快,不同地区的业务流量接入情况差异大的问题,提出了基于流量预测的星上路由算法.通过神经网络的训练预测地面流量的接入情况,预先进行负载均衡判决缓解星上的拥塞情况.用于缓解卫星拥塞状态下的重路由计...     

基于最小干扰路由的流量工程动态路由算法研究

分析目前流量工程动态路由算法研究现状,以提高网络吞吐量为目标,提出一种改进的流量工程动态路由算法,综合考虑了网络拓扑和流量分布状况,提出分级的链路关键度定义,将流量工程目标有效转化为路径约束。仿真结果表明所提算法性能比Kodialam算法及其它几种典型的动态路由算法好。     

基于流量的动态路由选择算法研究

对基于流量的动态路由选择 DIJK STR算法研究 ,分析了该算法中节点选择的全过程 ,指出了该算法在路由选择中存在的不足 ,并根据数据传输特点 ,给出了一种较好的动态路由选择算法     

基于最小能耗的无线传感器网络路由算法

通过分析无线传感器网络的电路模型和能量消耗情况,结合LEACH算法,提出一种基于最小能耗的无线传感器网络路由算法。网络运行时首先将其划分为若干个子区域,再进行簇首节点的选取,这样取代了传统LEACH算法对整片网络随机选取簇首节点的做法,使得簇首节点分布更加均匀。同时,在选取簇首节点之前对每个节点的剩余能量进行判断,低于阈值的采取休眠处理,这样保证了簇首节点选取的有效性。以上两点措施使区域内节点负载分配更加合理,有效地提升了整个网络的生存时间。     

移动WSNs的能耗区路由

节点的移动对移动无线传感网络(MWSNs)路由设计提出了挑战.为此,提出基于接触时间的能耗区路由(CECA).CECA路由采用休眠-唤醒机制,降低了节点能耗.CECA路由利用源节点与信宿的位置信息构成圆角矩形区域,且只允许区域内的节点才能参与路由.通过节点移动信息,计算接触时间,并利用接触时间设置定时器,进而通过定时器...     

命名数据网络中基于局部请求相似性的协作缓存路由机制

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。     

基于拓扑的命名数据网络缓存优化策略

针对命名数据网络(NDN)存储空间的有效利用和应答内容的高效缓存问题,该文建立了模型并基于拓扑信息采用贪心算法求解,执行过程中考虑兴趣热度对其优化,从而有效缩短网络整体的缓存命中距离。该文基于ndnsim及一些真实拓扑数据完成了仿真实验,并对提出的算法与传统的prob算法,默认的沿途全部缓存(CEE)算法及基于度的差异缓存算法(HSS)做出了对比及分析,验证了算法的有效性。     

命名数据网络中基于内容请求相关性的协作缓存算法

针对命名数据网络(Named Data Networking, NDN)存储空间的有效利用和应答内容的高效缓存问题,该文采用差异化缓存的方式,提出一种依据内容请求序列相关性的协作缓存算法。在内容请求中,预先发送对于后续相关数据单元的并行预测请求,增大内容请求的就近响应概率;缓存决策时,提出联合空间存储位置与缓存驻留时间的2维差异化缓存策略。根据内容活跃度的变化趋势,空间维度上逐跳推进内容存储位置,时间维度上动态调整内容缓存时间,以渐进式的方式将真正流行的请求内容推送至网络边缘存储。该算法减小了内容请求时延和缓存冗余,提高了缓存命中率,仿真结果验证了其有效性。     

命名数据网络中可追溯且轻量级的细粒度访问控制机制

由于命名数据网络(NDN)具有网内缓存特点,任意用户可直接从中间路由节点获取数据,同时,内容提供商也无法得知用户的访问信息。针对这些问题,该文结合基于身份的组合公钥和Schnorr签名方法,提出了“三次握手”匿名安全认证协议,同时,采用改进的秘密共享方法来高效分发内容密钥,实现了一种可追溯且轻量级的细粒度访问控制机制(TLAC),最后,通过实验验证了TLAC机制的高效性。     

基于深度布隆过滤器的NDN网络三级名字查找方法

为提高命名数据网络(Name Data Networking, NDN)路由过程中内容名字查找的效率,该文提出一种基于深度布隆过滤器的3级名字查找方法。该方法使用长短记忆神经网络(Long Short Term Memory, LSTM)与标准布隆过滤器相结合的方法优化名字查找过程;采用3级结构优化内容名字在内容存储器(Content Store, CS)、待定请求表(Pending Interest Table, PIT)中的精确查找过程,提高查找精度并降低内存消耗。从理论上分析了3级名字查找方法的假阳性率,并通过实验验证了该方法能够有效节省内存、降低查找过程的假阳性。     

命名数据网络下基于K-medoids的簇内Hash路由机制

命名数据网络（Named Data Networking,NDN）是以内容为中心的新型网络架构,其随处缓存策略存在缓存冗余过多、邻居缓存利用率低等问题,导致缓存空间的浪费及缓存效率的低下.本文提出的融合沿路径非协作和路径外协作的缓存路由机制（K-Medoids Hash Routing,KMHR）,使用K-medoids算法选取层次簇内的中心点,并针对不同流行度的内容分别采用Hash路由及最短路径路由,保证簇内高流行度内容的精确定位和唯一性,降低缓存冗余,提高缓存效率.通过真实网络拓扑仿真得出,KMHR机制具有最低的请求时间、最优的路由增益和较少的缓存内容数量.     

内容中心网络中基于差异化缓存通告的混合路由机制

针对内容中心网络(CCN)节点暂态缓存的高效利用问题,将数据场的思想引入到CCN转发决策中,该文提出一种基于差异化缓存通告的混合路由机制。缓存通告时,依据内容活跃等级和缓存驻留概率,执行差异化的内容通告和势能辐射;路由查找时,针对持久稳定的内容源和动态可变的临时缓存副本,分别构建全局导向和局域吸引势能辐射场,实现兴趣包请求的全局路由和局部就近应答。仿真结果表明,该机制减小了内容请求时延,提高了缓存命中率,以少量额外的开销提升了CCN网络整体的内容分发性能。     

面向物联网数据特征的信息中心网络缓存方案

将信息中心网络(ICN)应用到物联网(IoT)架构(ICN-IoT),可以有效地解决数据分发问题,提高数据的传输效率.但在ICN-IoT中,现有的缓存研究主要是在内容流行度或新鲜度等单一维度上实现缓存配置,无法适应海量和多态的物联网数据特征,导致缓存效率低.针对上述问题,该文首先分析了物联网数据特征,将数据分为周期性数...     

DraLCD:一种新的数据中心流量工程方法

流量均衡是为了避免网络拥塞而作为流量工程中的路由优化目标提出来的,由于数据中心网络的流量特性,使得传统IP网络的流量工程方法不一定适合.为此,本文在SDN(Software Defined Network)的框架下,提出了一种基于链路关键度的自适应负载均衡流量工程方法:DraLCD(Dynamic Routing Algorithm based on Link Critical Degree).该方法通过对全局视图的网络管控,并充分利用了网络中存在的冗余路径,在完成细粒度流量均衡的同时,能够降低控制器的计算开销以及与交换机之间的通信开销,最终完成路由优化的目标.最后,基于DraLCD设计的原型系统,通过在Mininet仿真平台中部署并进行仿真实验,与现有的等开销多路径路由算法ECMP(Equal-Cost Multi-Path)以及GFF(Global First Fit)路由算法相比较,能够明显地提升网络性能.