车联网中整合移动边缘计算与内容分发网络的移动性管理策略

由于车载应用的普及和车辆数量的增加,路边基础设施的物理资源有限,当大量车辆接入车联网时能耗与时延同时增加,通过整合内容分发网络(CDN)和移动边缘计算(MEC)的框架可以降低时延与能耗。在车联网中,车辆移动性对云服务的连续性提出了重大挑战。因此,该文提出了移动性管理(MM)来处理该问题。采用开销选择的动态信道分配(ODCA)算法避免乒乓效应且减少车辆在小区间的切换时间。采用基于路边单元(RSU)调度的合作博弈算法进行虚拟机迁移并开发基于学习的价格控制机制,以有效地处理MEC的计算资源。仿真结果表明,所提算法相比于现有的算法能够提高资源利用率且减少开销。     

车载边缘计算中多任务部分卸载方案研究

现有车载应用设备对时延有更严苛的要求,车载边缘计算(VEC)能够充分利用网络边缘设备,如路边单元(RSU)进行协作处理,可有效地降低时延。现有研究多假设RSU计算资源充足,可提供无限的服务,但实际其计算资源会随着所需处理任务数量的增加而受限,对时延敏感的车载应用造成限制。该文针对此问题,提出一种车载边缘计算中多任务部分卸载方案,该方案在充分利用RSU的计算资源条件下,考虑邻近车辆的剩余可用计算资源,以最小化总任务处理时延。首先在时延限制和资源约束下分配各任务在本地、RSU和邻近车辆的最优卸载决策变量比例,其次以最小处理时延为目的在一跳通信范围内选择合适的空闲车辆作为处理部分任务的邻近车辆。仿真结果表明所提车载边缘计算中多任务部分卸载方案相较现有方案能较好地降低时延。     

基于网络编码的优化V2R数据传输性能的研究

将路侧设备RSUs作为车载网络VANETs的缓冲点,可缓解车与车V2V之间连通的间歇性问题。然而,由于车辆的快速移动以及RSU短的传输距离,车辆驻留同一个RSU的时间很短。尽管广播技术能够有效地提高广播带宽利用率以及系统响应时间。但RSU采用广播技术前需要获取车辆缓存数据项的先验知识。因此,车辆需要向RSU服务器上传缓存信息,浪费了带宽。为此,针对基于RSUs的VANETs,提出基于网络编码的车与路边设施V2R通信的数据传输算法NCDD。NCDD算法允许车辆不必向RSU服务器上传它们的缓冲信息,并利用网络编码提高RSU的广播性能,仿真结果也证实了NCDD算法能够有效地降低截止期错失率和系统响应时间。     

基于信息中心5G车联网中社会感知的流媒体缓存与转发策略

5G 通信技术的到来为车载自组网（VANET）提供高质量的视频流服务奠定了基础。然而,现有的VANET 仍然采用以主机通信而非内容分发的 IP 网络来分发视频数据,造成了网络功能与设计目标之间的不匹配,为提供高质量的视频服务带来了巨大挑战。基于上述问题,提出了一种以信息为中心的社会感知流媒体缓存和转发策略（SACF）,其时间复杂度为O(m²)。首先,通过分析用户节点的行为构建社会感知的虚拟社区;然后,提出了一种视频快速转发机制来支持用户就近获取视频内容;最后,提出了一种基于社区的缓存策略来优化视频的缓存分布。仿真实验结果表明,与最新的解决方案相比,该算法的缓存命中率提高了18%,查找时延降低了33%,平均网络开销减少了14.6%。     

移动边缘计算中服务功能链的自适应优化部署策略

为解决移动边缘计算中面向用户的服务功能链（Service Function Chain,SFC）部署成本开销过大、时延过长问题,提出了针对SFC的支出成本与时延联合自适应优化的部署策略。首先,在虚拟网络功能（Virtualized Network Function,VNF）节点选取阶段,考虑路径损耗这一无线信道衰落问题,根据有线用户与无线用户的位置情况,选择当前最佳节点以降低SFC的响应时延。其次,在服务节点配置阶段,根据用户请求处理的数据内容的新鲜度记录,自适应动态增加和删减相应的缓存,利用资源感知算法在保证数据传递可靠性的同时,减少服务节点的配置个数,降低配置开销。最后,在SFC部署阶段,利用基于KSP（K-shortest Paths）的功耗感知算法确定最佳节点映射排序与通信链路,在减少通信链路重映射的同时还能保证部署的SFC的低成本与低时延。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能够有效降低部署成本与时延,并能对不同用户的SFC部署做到自适应优化,提高了SFC的部署成功率。     

基于可重构路由器上缓存的流媒体协作分发策略

提出一种新颖的基于可重构路由器上缓存的协作分发策略来加速流媒体。通过网络存储即多个边缘路由器节点对热点视频数据进行合作缓存,就近为用户提供服务,从而使得流媒体服务器的性能要求尤其是带宽需求得到巨大的降低,骨干网传输的流量也明显减少,同时用户响应延迟也得到明显的改善。此外,实现了一个原型系统来评价基于路由器上缓存的流媒体协作分发策略的性能,结果表明该方案相比于现有的方案在改善网络性能以及用户体验方面取得很大的提升。     

D2D协作边缘缓存系统中基于传输时延的缓存策略

为了满足5G系统低时延高可靠的需求,针对单缓存终端直传(D2D)协作边缘缓存系统,提出了一种基于传输时延的缓存策略。运用随机几何理论,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,综合考虑内容流行度、用户位置信息、设备传输功率以及干扰,推导出用户的平均传输时延与缓存概率分布的关系式。以平均传输时延为目标函数建立优化问题,提出了一个低复杂度的迭代算法,得到平均传输时延次优的缓存策略。仿真结果表明,该缓存策略在传输时延方面优于常见的几种缓存策略。     

CCN中基于业务类型的多样化内容分发机制

针对内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)如何提供差异化的业务需求服务的问题,采用区分服务的思想,从内容传输和缓存决策的角度出发,提出了一种基于业务类型的多样化内容分发机制.该机制依据不同的业务请求特征,分别设计了持久推送、并行预测和逐包请求的数据分发模式,对应提出了透明转发、边缘概率缓存和渐进式推进的沿途存储策略,实现了内容传递对于业务类型的感知和匹配.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,以少量额外的控制开销提升了CCN网络整体的内容分发性能.     

基于车辆成组的V2V协同计算卸载策略研究

在车联网中引入V2V计算卸载技术可以缓解当前车载计算卸载热点地区路边单元(RSU)计算资源不足的问题.然而,在计算卸载过程中,服务车辆可能因故障离组或自主选择离开车组.如何返回任务结果并高效地分配计算任务是需要进一步研究的关键问题.提出了一个车组内计算任务分配算法,考虑了可能导致车辆离开车组的因素影响,以及组中每辆车能...     

带有特征感知的D2D内容缓存策略

设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量,在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存。该文对缓存内容选择问题进行了深入研究,提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法。价值预测不仅可以降低时延也可以减少缓存替换次数降低缓存成本。首先结合用户特征和内容特征计算内容当前价值,然后通过用户社交关系计算未来价值。微基站根据内容的价值为用户提供个性化内容缓存服务,宏基站则在每个微基站的缓存内容中选择价值较大部分的内容。仿真结果表明,该文提出的缓存策略可以有效缓解基站流量,与其他方法相比降低时延约20%～40%。     

雾无线接入网中基于内容流行度和信息新鲜度的缓存更新策略

将边缘缓存技术引入雾无线接入网,可以有效减少内容传输的冗余。然而,现有缓存策略很少考虑已缓存内容的动态特性。该文提出一种基于内容流行度和信息新鲜度的缓存更新算法,该算法充分考虑用户的移动性以及内容流行度的时空动态性,并引入信息年龄(AoI)实现内容的动态更新。首先,所提出算法根据用户的历史位置信息,使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)预测下一时间段用户位置;其次,根据预测得到的用户位置,结合用户的偏好模型得到各位置区的内容流行度,进而在雾接入点进行内容缓存。然后,针对已缓存内容的信息年龄要求,结合内容流行度分布,通过动态设置缓存更新窗口以实现高时效、低时延的内容缓存。仿真结果表明,所提算法可以有效地提高内容缓存命中率,在保障信息的时效性的同时最大限度地减小缓存内容的平均服务时延。     

多媒体通信中内容分发网络技术分析

内容分发网络(Content Distribution Network，CDN)是建立在内容分发技术上的网络架构和整体系统。内容分发技术是在流量管理、负载均衡和分布式技术基础上发展的一种分发缓存(Cache)技术，采用将缓存服务器放置于Internet的边缘节点处，通过负载均衡等算法实现资源的就近分配和就近访问原则，能达到对多媒体信息快速响应的目的。本文着重阐述内容分发网络的工作原理。     

车载网络中安全有效分布式的假名生成

提出了一种RSU协助的分布式假名生成方法。首先,车辆用户生成自己的临时公钥,当经过RSU时,由RSU对其临时公钥进行盲签名;然后,车辆得到RSU对自己临时公钥的签名,并将该签名与临时公钥一起构成车辆的一个假名（临时公钥+RSU对临时公钥的签名）,通过该假名与周围节点进行通信。本方法的优势在于：一方面RSU能够分担VANET中认证中心（CA）的负担,有效地提高了系统的效率、增强了系统的可扩展性;另一方面,由于生成车辆假名的私钥在RSU中,而不是在车辆中,因此增加了攻击者提取系统密钥的难度,从而提高了系统的安全性。     

基于微服务架构的粒度可变服务功能链映射算法

针对5G环境下服务功能链（SFC）端到端时延无法满足时延敏感型应用需求的问题,将传统虚拟网络功能（VNF）拆分成粒度不一的映射单元,提出了基于微服务架构的粒度可变服务功能链映射（VG-SFCM）算法。首先将传统粗粒度的VNF解耦成细粒度的微服务单元,随后通过SFC内冗余微服务单元的合并及SFC间微服务单元的复用,减少微服务单元的实例化,降低SFC的处理时间。仿真结果表明,所提算法在降低平均部署网络成本的同时,其SFC端到端时延相较于传统的映射算法降低了14.81%。     

内容中心网络中面向隐私保护的协作缓存策略

针对内容中心网络节点普遍缓存带来的隐私泄露问题,在兼顾内容分发性能的基础上,该文提出一种面向隐私保护的协作缓存策略。该策略从信息熵的角度提出隐私度量指标,以增大攻击者的不确定度为目标,首先对于缓存策略的合理性给予证明;其次,通过构建空间匿名区域,扩大用户匿名集合,增大缓存内容的归属不确定性。缓存决策时,针对垂直请求路径和水平匿名区域,分别提出沿途热点缓存和局域hash协同的存储策略,减小缓存冗余和隐私信息泄露。仿真结果表明,该策略可减小内容请求时延,提高缓存命中率,在提升内容分发效率的同时增强了用户隐私保护水平。     

基于P2P的可运营媒体内容分发网络的设计与实现

为在3TNet 上开展视频业务提供高喷量媒体内容的分发支持,实现高性价比的可运营内容分发服务,采用CDN与P2P结合的架构,实现了基于P2P的可运营媒体内容分发网络.系统采用了灵活的内容分发算法管理平台,方便根据需要采用各种合适的副本分发、内容缓存算法.系统具有节点、媒体内容和系统部署成本高度可控,运营质量高,运营成本低等特点.     

基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略

针对设备到设备（D2D）缓存中基站信号覆盖范围有限导致的难以获得足够数据来预测用户偏好的问题,提出了一种基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略。首先,构建图协同过滤模型,通过多层图卷积神经网络捕捉用户-内容交互图中的高阶连通信息,并利用多层感知机学习用户和内容之间的非线性关系来预测用户偏好。其次,为了最小化平均访问时延,综合考虑用户偏好和缓存时延收益,将缓存内容放置问题建模为马尔可夫决策过程模型,设计基于深度强化学习的协作缓存算法进行求解。仿真实验表明,与现有的缓存策略相比,所提缓存策略在不同的内容种类、用户密度和D2D通信距离参数下均取得了最优的性能效果。     

异构车载通信中基于模糊逻辑的最佳簇头选择算法

车载网络中车辆高速移动且网络拓扑频繁变换，而现有的通过建立数学模型来确定簇头的算法太过复杂，且缺乏灵活性。提出了一种VANET分簇中基于模糊逻辑选择最佳簇头的方案，以车辆间相对平均速度、相邻度和RSU链路质量为度量标准，基于模糊逻辑选取最理想的簇头，增加了簇头选择的灵活性。方案中选取邻近车辆作为簇头，可以提高簇内通信速度与质量，有效降低时延。与CROWN算法的性能仿真对比表明，所提方案具有更好的服务发现时延和服务消耗时延。     

基于ICN的未来媒体网络缓存放置策略

随着媒体用户规模的增大和数字媒体内容指数式的增长,现有的互联网、广播网和电信网已无法同时满足如此庞大数据量的高效传输和用户随时随地低成本消费的需求,这严重影响了网络性能和服务质量,并在一定程度上推动了对以信息中心网络(ICN)为代表的未来网络体系架构的研究。在信息中心网络中,缓存放置策略的优劣在一定程度上决定了网络性能的优劣。文章结合奇异值分解算法(SVD)提出基于ICN的未来媒体网络缓存放置策略,通过分析不同网络中请求内容的相似性决定每个网络的缓存内容;一方面,利用ICN数据与位置分离的思想,降低链路负载,另一方面,通过SVD算法提高ICN中的数据响应速率和网络缓存命中率,减小了网络传输开销和数据的传输时延,对于提升媒体网络性能和用户体验具有重要意义。     

面向ICN切片的视频缓存与传输服务

随着视频流量爆炸式地增长,为了降低密集区域用户的视频检索时延和网络负载,利用网络功能虚拟化技术提出了一种将5G切片与信息中心网络(Information Center Network,ICN)相结合的内容分发服务系统集成的架构,并改进基于ICN的缓存策略.该缓存策略依据特定区域用户一个月与一周内的历史访问记录构建视频主...