基于用户偏好的协作内容缓存策略

随着无线网络不断增长的业务需求,蜂窝架构频谱资源受限,回程容量将成为系统瓶颈。为了缓解这种瓶颈,考虑一种特殊的异构蜂窝网络,结合缓存节点的部署、用户位置分布、用户对请求内容的偏好以及缓存节点有限的存储空间,对内容存储及用户关联联合优化问题进行建模分析。将目标函数建模为请求时延的最小化,简单证明该问题是NP-hard的,并设计了基于改进KM(Kuhn-Munkres)的内容放置策略。最后,通过实验比较了该算法与其他基准方案的性能。     

内容中心网络中基于节点相似度的协作缓存算法

针对内容中心网络中ALWAYS缓存策略节点存储空间利用率低、内容访问时延大、整体网络缓存性能低下的问题,提出了一种依据节点相似度的协作缓存算法。该算法优先将兴趣包转发至最相似节点,增大相关请求的就近响应概率;同时保证在缓存决策中的同一副本在协作节点间不重复存储,在降低冗余的同时增加了缓存多样性。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在减少路由跳数和请求时延的同时提高了缓存命中率。     

内容中心网络中一种改进型缓存机制

内容中心网络( CCN)作为一种主要的未来网络架构,以命名的内容作为网内的主要元素之一,在网络研究中受到广泛关注。针对已有的CCN缓存方案内容副本替换严重的问题,提出一种内容热门度与节点中介中心度约束的缓存机制PopBetw。在基于节点中心度的基础上,从内容本身的属性热门度出发,避免非热门内容的不必要缓存,降低每个节点的缓存负荷,提高网络缓存性能。仿真结果表明,通过评估缓存大小和内容热门度对缓存性能的影响,PopBetw缓存策略可取得比LCE,LCPro和EgoBetw方案更高的缓存命中率和更小的路径延展度,明显降低网内缓存替换数量,有效减少网内节点中介中心性较大节点群的缓存替换数,达到整体性能最优化。     

信息中心网络中基于局部内容活跃度的自适应缓存算法

通过对信息中心网络的网内节点缓存建模,分析发现基于全局内容流行度的替换策略不适用于信息中心网络的分布式模式。继而提出了一种基于局部内容活跃度的缓存替换策略LAU,并基于该策略提出了一种自适应路径缓存算法ACAP,使缓存内容按照本地活跃度依次缓存在访问路径中。仿真结果表明,LAU策略提高了单节点缓存命中率;ACAP相比已有的路径缓存算法,具有较低的服务器命中率和跳数比。最后对该算法适用的缓存结构和拓扑结构进行了讨论和分析。     

内容中心网络中基于区域集中化控制的协作缓存路由机制*

针对在内容中心网络(Content Centric Networking, CCN)中如何合理放置与高效利用应答数据的问题,该文将集中化控制的思想引入到内容缓存与查找中,提出一种协作缓存路由机制。缓存决策时,通过兴趣包和数据包携带标签的方式,确定沿途最大缓存收益区域;在最大缓存收益区域内,结合内容全局活跃度和节点可用缓存空间,选择内容最佳放置位置。路由查找时,将区域内容放置与路由转发相结合,增大缓存资源可用性。仿真结果表明,与经典算法相比,该机制以少量额外的开销提高了缓存命中率和跳数减少率,改善了缓存负载分布均衡性,提升了CCN网络缓存和传输效率。     

内容中心网络中基于多样化存储的缓存污染防御机制

针对内容中心网络(CCN)中的缓存污染攻击问题,提出一种基于多样化存储的缓存污染防御机制。对不同业务内容采取差异化缓存从而减小网络受攻击面,将业务划分为三类并采用不同缓存策略:对隐私及实时性业务不予缓存;对流媒体业务以概率推送至网络边缘缓存;对其他文件类内容业务由上游到边缘逐步推送缓存。在不同节点分别配置不同的缓存污染攻击防御手段:对于边缘节点通过内容请求到达概率的变化对攻击进行检测;对于上游节点通过设置过滤规则将请求概率较低的内容排除出缓存空间。仿真结果表明,相比CNN传统缓存策略下的防御效果,该机制使网络平均缓存命中率提高了17.3%,该机制能够有效提升网络对于缓存污染攻击的防御能力。     

内容中心网络中基于K核分解的缓存决策策略

内容中心网络(CCN)默认采用的处理缓存方式存在严重的缓存冗余,而基于介数的缓存决策虽然降低了缓存冗余,但其计算复杂度较高,不适合部署在CCN网络层。为此,提出基于K核分解的缓存决策策略。给出基于K核分解方法的K核值指标定义,将数据对象缓存到请求路径上K核值最高的节点,并给出当K核值相同时依据剩余缓存空间和请求跳数的决策策略。仿真实验结果表明,基于K核分层的缓存决策策略具有较快的收敛速度,在缓存系统稳定时有更高的缓存命中率和更快的缓存响应速度。     

移动边缘计算中收益最大化的缓存协作策略

移动边缘计算（MEC）通过将资源部署在用户的近邻区域,可以减少移动设备的能耗,降低用户获取服务的时延;然而,大多数有关缓存方面的研究忽略了用户所请求服务的地域差异特性。通过研究区域所请求内容的特点和内容的动态性特性,提出一种收益最大化的缓存协作策略。首先,考虑用户偏好的区域性特征,将基站分为若干协作域,使每一个区域内的基站服务偏好相同的用户;然后,根据自回归移动平均（ARIMA）模型和内容的相似度预测每个区域的内容的流行度;最后,将缓存协作问题转化为收益最大化问题,根据存放内容所获得的收益,使用贪心算法解决移动边缘环境中缓存的内容的放置和替换问题。仿真实验表明,与基于MEC分组的协作缓存算法（GHCC）相比,所提算法在缓存命中率方面提高了28%,且平均传输时延低于GHCC。可见,所提算法可以有效提高缓存命中率,减少平均传输时延。     

内容中心网络中一种降低自治域内内容传输代价的缓存策略

内容中心网络(CCN)是未来互联网中一种有前景的网络架构。它通过网内缓存机制加强内容的传输减少网络传输代价或提高网络吞吐量。针对同一个自治域内的内容分布情况以及热门内容对网络的影响,提出一种以降低内容传输代价为目标的缓存机制——DCR策略。该策略能够将热门内容推向用户同时降低内容的冗余度。实验结果表明:该缓存策略能有效地降低自治域内内容的传输代价,提高了域内缓存命中率。     

基于内容中心性的概率缓存内容放置方法

为减少信息中心网络的缓存冗余,改善缓存命中率和利用率,提出了一种基于内容中心性的概率缓存内容放置方法(content-centrality-based probabilistic caching content placement method,CCPCP).与传统网络中仅用来刻画网络拓扑结构的中心性指标不同,采用的内...     

基于用户偏好与副本阈值的端到端缓存算法

在端到端（D2D）缓存网络中存在大量多媒体内容，而移动终端中缓存空间却相对有限。为了实现移动终端中缓存空间的高效利用，提出了一种基于用户偏好与副本阈值的D2D缓存部署算法。首先，基于用户偏好，设计缓存收益函数，用于判断各文件的缓存价值；然后，以系统缓存命中率最大化为目标，利用凸规划理论设计缓存副本阈值，用于部署系统中文件的副本数量；最后，联合缓存收益函数与副本阈值，提出一种启发式算法实现了文件的缓存部署。与现有缓存部署算法相比，该算法可显著提升缓存命中率及卸载增益，降低服务时延。     

基于多层加密机制的内容中心网络隐私保护策略

内容中心网络（Content-Centric Networking,CCN）作为一种新型的网络架构,将通信从基于IP地址的端到端的模式转变为基于内容的模式,成为未来网络最有发展潜力的网络架构之一。CCN网络请求者获得所需内容不用考虑内容存在何处,该网络的优势在于可以在路由器中缓存已请求过的内容。然而,内容、请求者以及发布者三者的隐私保护对于CCN网络是一个新的挑战。提出一种基于多层加密机制的内容中心网络隐私保护策略,在发挥CCN网络缓存优势的情况下,能够防止非法兴趣包请求,同时减轻了路由器以及请求者需要存储大量密钥的负担,提高网络的安全性。     

位置感知查询中的共享缓存技术

位置感知查询（LAQ）是移动系统中常用的一种查询方式。提出了一种共享代理缓存（CoPC）技术,当LAQ查询失败时通过比较将查询提交至相邻基站和数据库的代价,从而实现动态的查询转发。通过仿真实验表明了采用CoPC技术能够有效的平衡数据库和LAQ代理的负载,减少查询延迟,提高查询命中率。     

移动P2P网络中协同缓存的研究

在移动园区网环境中部署了P2P系统并提出了一种协同缓存策略。接入控制策略利用"阈值"和节点的位置关系选择缓存的数据。缓存替换策略利用价值函数"Cost"选择要替换掉的数据,该函数考虑了数据的被访问频率、大小及区域之间的距离这三个因素。数据一致性策略结合了Plain-Push和Pull-Every-time方案的优点并做了改进。通过两组模拟实验验证了这种协同缓存策略在降低时延、减少网络通信开销、提高缓存命中率方面具有较好的性能。     

WSN中一种基于多路径的分布式TCP缓存算法

研究了现有几种重要的传感器网络传输层协议,原有基于单一路径的分布式TCP缓存算法在路径上某节点消亡后工作效率较差。在单一路径算法的基础上,利用网络层的多路径路由算法以及传输层的分布式TCP缓存算法来增强传输可靠性。仿真结果显示,算法在端到端时延方面提高了原有算法的性能,另外能够平均分配中间节点的负载而达到节省能量的目的,这样有助于延长整个网络的生存期。     

基于SOD的无线传感器信号采样策略

针对无线传感器网络带宽约束与能量限制问题,提出了基于SOD(Send-On-Dena)的信号采样策略,以输出信息的重要程度作为信息发送依据,解决了非重要信息对网络资源的占用问题,合理利用了网络带宽资源.在此基础上,分析了在该策略下系统的带宽需求,给出了数据平均产生率的上、下界,并在相同分辨率条件下,与周期采样策略进行了效力值比较,验证了该策略的有效性.最后仿真算例表明该策略对于节约带宽效果显著.     

基于增量聚类的语义缓存替换策略

为了提高系统性能以及克服移动计算环境自身的通信带宽窄、网络断接等缺陷,采用语义缓存技术来管理相关数据就显得尤为重要。形式化地给出了语义缓存的相关概念和定义,然后重点分析了语义缓存的FAR(furthest away replacement)替换策略并对其进行改进,提出基于增量聚类的DCFAR替换策略,最后对FAR和DCFAR替换策略进行实验分析,从而在理论上和实验上证明了DCFAR替换策略的优越性。     

D2D缓存网络中基于随机几何的成功卸载概率分析

针对所有移动用户均具有缓存能力的终端直传（D2D）缓存网络，将移动用户的位置分布建模为均匀泊松点过程（HPPP），并在此基础上结合内容缓存和内容请求的随机性，对网络干扰进行了精确分析和特定场景下的近似分析。考虑到D2D缓存技术融合了用户终端缓存与D2D通信的双重特点，即内容卸载包括自卸载和D2D卸载两种卸载方式、内容传输需要满足接收端信干比（SIR）和D2D距离的双重约束，利用随机几何理论推导出D2D缓存网络的成功卸载概率（SOP）的闭式表达式。仿真结果表明，结合D2D缓存网络特点的SOP更具有一般性，在特定场景下可以退化成已有研究中的特例。例如，在用户密集分布以及D2D最大通信距离较大的情况下SOP会退化成不考虑D2D距离约束的成功传输概率（STP）。     

基于萤火虫算法的无线传感器网络节点重部署策略

节点部署是无线传感器网络研究的重要问题之一.针对节点部署过程中的能量空洞问题,提出了一种基于萤火虫算法(FA)的节点重部署(NRBFA)策略.首先,在节点随机部署的传感器网络中,利用k-means算法进行分簇并引入冗余节点;然后,利用FA移动冗余节点,以分担簇头(CH)负载并均衡网络中节点的能耗;最后,再次利用FA寻找...