未来网络的网络级节能技术

发布时间：2017-10-14 12:11

  本文关键词：未来网络的网络级节能技术

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【摘要】：随着网络的快速发展,传统网络的僵化问题日益显著。为了从根本上解决TCP/IP体系在网络控制、安全及移动性等方面的固有缺陷,未来网络领域的研究学者提出建设新型网络架构,重新设计网络模型,并推进了一系列的研究课题。伴随着网络发展,必要带宽也不断提高,能耗也许会成为制约网络发展的重要因素。本文着眼于未来网络的节能技术,从动态和静态流量控制两个方面降低网络中的冗余流量和链路负载,降低网络能耗。本文首先分析了未来网络中演进热点内容中心网络(CCN)的现有路由方式,基于已有的CCN路径优化方案SoCCeR,针对其在应对缓存蒸发情况的不足,设计了自适应转发方案。方案引入回退报文,优化方案寻址的成功率,减少网络中的冗余流量。之后本文针对CCN网络的缓存决定算法及缺乏邻域缓存利用方式的问题,研究了一种缓存感知路由方案。方案通过在邻域内的缓存更新报文建立快速转发表,提高邻域内缓存利用率。同时考虑到CCN中默认缓存决定算法LCE的固有缺陷,通过缓存能力感知方式,选择合适的缓存节点,提升网络缓存的有效性,减少网络中的冗余流量。最后,本文就未来网络的另一演进热点—虚拟网络,分析了流量均衡的虚拟网映射方案。首先建立数学模型并分析了流量及节点负载均衡模型,再通过数学方法对非线性模型进行处理建立混合整数规划模型,实现网络流量的负载均衡,降低网络能耗。
【关键词】：未来网络 流量控制 路由优化 缓存 虚拟网映射
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 课题研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外的研究现状9-13
• 1.3 本文的研究工作与章节结构13-14
• 第二章 CCN网络的路由优化方案14-31
• 2.1 CCN网络的现有路由模型与分析14-18
• 2.1.1 CCN网络的体系结构14-15
• 2.1.2 CCN网络的系统模型15-17
• 2.1.3 CCN网络的路径选取模型17-18
• 2.1.4 CCN网络的路径选取模型存在问题18
• 2.2 基于蚁群算法的CCN网络转发模型描述18-20
• 2.2.1 蚁群算法描述19
• 2.2.2 信息素初始化和更新19-20
• 2.3 基于蚁群算法的自适应转发（ACO-AF）方案20-24
• 2.3.1 内容查找失败的回退NACK报文20-21
• 2.3.2 端口状态码21-22
• 2.3.3 ACO-AF的节点模型伪代码22-24
• 2.4 改进蚁群算法性能分析24-26
• 2.4.1 原有路由策略的流量分析24-25
• 2.4.2 ACO-AF转发模型的流量分析25-26
• 2.5 仿真实验26-30
• 2.5.1 内容发布节点负载27
• 2.5.2 数据包传输跳数27-28
• 2.5.3 端口转发概率28-29
• 2.5.4 请求失败次数29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第三章 CCN网络的缓存策略31-43
• 3.1 缓存决定策略与分析31-32
• 3.1.1 显式协同决定策略31
• 3.1.2 隐式协同决定策略31-32
• 3.1.3 缓存方案存在的问题32
• 3.2 缓存感知快速转发策略32-36
• 3.2.1 流行度33
• 3.2.2 缓存感知路由33-34
• 3.2.3 邻域缓存决定策略34-35
• 3.2.4 CAFF模型工作流程35-36
• 3.3 CAFF模型的流量分析36-38
• 3.3.1 原有CCN模型的流量分析36-37
• 3.3.2 CAFF模型的流量分析37-38
• 3.4 仿真实验38-42
• 3.4.1 网络中报文数量39-40
• 3.4.2 数据包传送跳数40
• 3.4.3 缓存命中率40-41
• 3.4.4 缓存替换数41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 虚拟网络资源流量均衡映射43-61
• 4.1 背景介绍43-47
• 4.1.1 SDN架构43-44
• 4.1.2 OpenFlow44-46
• 4.1.3 网络虚拟化46-47
• 4.1.4 虚拟网络相关的经典资源分配方法47
• 4.2 流量均衡方案模型介绍47-51
• 4.2.1 底层物理网络模型48
• 4.2.2 上层虚拟网络模型48-49
• 4.2.3 资源映射关系49-50
• 4.2.4 增广底层网络50-51
• 4.3 流量均衡方案51-56
• 4.3.1 流量均衡映射方案数学模型51-53
• 4.3.2 流量均衡映射线性处理方案53-56
• 4.4 方案仿真56-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 5.1 论文总结61
• 5.2 研究展望61-63
• 参考文献63-66
• 致谢66

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本文编号：1030967