未来网络传输性能优化研究

发布时间：2017-04-13 03:20

  本文关键词：未来网络传输性能优化研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在以信息为中心的网络(ICN)中,当多个请求端同时请求同一内容时,由于请求聚合机制,会形成一对多的多播传输场景。如果在多播过程中发生数据丢失,汇聚节点需要对丢失的数据进行重传恢复。但由于每个请求端丢失的数据包集以及丢失的数据包数量都不尽相同,为了完成此次数据恢复,汇聚节点首先需要识别各个请求端丢失的数据包集合,然后根据整体识别结果依次重传请求端丢失的数据包。ICN网络中这种数据恢复方式每次受益的请求端较少,这在一定程度上降低了汇聚节点的处理能力以及带宽利用率。特别是当重传请求用户的量级较大(如热点赛事直播),丢失数据包的分布较散时,问题显得尤其严重。本文针对ICN中多播数据恢复效率较低的问题,首先将网络编码引入到ICN中对数据包进行编码,利用网络编码信息混合的特点消除数据包之间的差异性。由于编码后数据包之间无差异,汇聚节点在进行多播重传时并不用区分请求节点丢失的数据包是哪些,而只用重传相应数据的编码包即可,因此一次重传的编码包能被尽可能多的请求节点利用,从而降低汇聚节点重传次数、数据包识别和重传决策制定等方面的复杂度。在引入网络编码的基础上本文设计了一个基于网络编码的多播恢复算法NC-MDR。NC-MDR算法在汇聚节点设立一个维护数据包最大丢失数量的标识变量,以记录这次多播过程中,N个请求端中丢失数据包数量最多的值。然后以迭代的方式向所有丢包的请求端发送编码数据包以完成此次多播数据恢复。NC-MDR算法充分利用了网络编码的特点,降低汇聚节点重传次数,最终达到提高重传效率,优化ICN网络传输性能的目的。最后论文对上述提出的NC-MDR算法进行了仿真验证。首先对第三章中提到的chunk size大小的问题进行仿真,通过仿真结果得出最合适的chunk size默认值。然后对引入网络编码的时间开销进行仿真展示,最后本文对算法的性能进行较为全面的仿真验证,充分展示NC-MDR算法的有效性。仿真分别在两种不同的场景下从请求端流完成时间、多播过程流完成时间和汇聚节点多播恢复次数等几个方面对是否使用了NC-MDR算法的情况进行对比。对比结果显示,运行了NC-MDR算法后得出的上述指标均优于未运行多播数据恢复算法的情况,说明本文提出的多播数据恢复算法能有效减少汇聚节点进行数据恢复的次数,明显降低节点多次传输带来的开销,从而提升多播数据恢复效率。
【关键词】：ICN 网络编码 多播重传 数据恢复算法 性能评估
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.2
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 缩写说明10-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 论文研究背景与意义11-14
• 1.2 论文的主要工作及创新性14-17
• 1.3 论文内容安排17-19
• 第二章 相关工作19-25
• 2.1 网络编码相关研究19-22
• 2.1.1 网络编码起源19-20
• 2.1.2 网络编码相关研究20-22
• 2.2 基于网络编码多播恢复相关研究22-24
• 2.3 本章总结24-25
• 第三章 针对内容中心网络的网络编码设计25-35
• 3.1 ICN网络模型25-28
• 3.1.1 模型建立25-27
• 3.1.2 问题描述27-28
• 3.2 CCN中的随机线性网络编码设计28-32
• 3.2.1 编码方式选择28-30
• 3.2.2 ICN中数据块大小30-31
• 3.2.3 ICN传输单元格式31-32
• 3.2.4 随机线性网络编码的编码和解码32
• 3.3 编解码流程32-34
• 3.3.1 随机线性网络编码33
• 3.3.2 编解码流程33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 算法设计与分析35-43
• 4.1 算法描述35-37
• 4.1.1 汇聚节点算法35-37
• 4.1.2 请求端算法37
• 4.2 NC-MDR算法演示实例37-38
• 4.3 算法理论分析38-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第五章 仿真验证43-55
• 5.1 chunk size设定44-45
• 5.2 网络编码计算复杂度45-47
• 5.3 有无NC-MDR算法性能比较47-53
• 5.3.1 请求端丢包率相同时算法性能验证分析47-50
• 5.3.2 请求端丢包率不同时算法性能验证分析50-53
• 5.4 本章小结53-55
• 第六章 总结与展望55-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-63
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录63

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本文编号：302701