命名数据网络动态联合转发、缓存和拥塞控制策略研究

Internet use has evolved to be dominated by content distribution and retrieval. However, today’s Internet architecture is still based on connections between hosts. This incompatibility leads to a number of issues. The direct way to solve these problems is to fundamentally replace where with what and design Information-Centric Network (ICN), such as Named Data Network (NDN). Emerging NDN architecture is currently transforming the landscape of network research. However, current researches on NDN are usually based on simple network models. The basic network resource controls, such as forwarding, caching and congestion control, are mainly isolated and heuristic designs, which are lack of theoretical foundation, and hence, cannot guarantee good network performance in general. To realize the full promise of NDN, this project focuses on addressing fundamental issues in theory of NDN and joint resource control algorithm development. Specifically, this project will (1) formulate a general theoretic resource control model of NDN; (2) (when NDN network can be stabilized) develop the throughput optimal NDN joint forwarding and caching control algorithm and its delay-enhanced version as well as their low complexity robust implementations for practical networks; (3) (when NDN network is congested) develop the network utility optimal NDN joint forwarding, caching and congestion control algorithm and its delay-enhanced version as well as their low complexity robust implementations for practical networks.

当今互联网构架是基于端到端连接的通信构架，而当今用户需求主要是大规模的内容分发和获取，这种不兼容导致了一系列的重大问题。解决这些问题的直接方法是实现从关注地址到关注内容的根本变革，即设计“以信息为中心的网络”，例如命名数据网络（NDN）。NDN已成为当今互联网技术研究的新热点，而现有的NDN研究仍处于起步阶段，基于较简单的网络模型，转发、缓存和拥塞控制的设计相对独立，多为启发式研究，缺乏理论依据。为了更科学地指导NDN实际算法设计，最大程度发挥NDN构架优势，本项目将从三方面展开深入的理论研究：（1）构建广泛适用的NDN资源控制理论模型；（2）在网络非拥塞状态下，设计NDN吞吐量最优联合转发和缓存算法、其延时改进算法以及两种算法的低复杂度实用衍化算法；（3）在网络拥塞状态下，设计NDN网络效用最优联合转发、缓存和拥塞算法、其延时改进算法以及两种算法的低复杂度实用衍化算法。

（一）主要研究内容. 1）本项目构建包含虚拟模块和实际模块的NDN资源控制设计框架及NDN资源控制理论模型，有效模拟大型NDN中兴趣包和数据包的双向传输、路由器中相同兴趣包的合并和常用兴趣包的缓存等复杂通信机制，为NDN的理论控制算法研究建立基础。. 2）本项目考虑网络非拥塞状态，设计吞吐量最优联合转发和缓存算法。该算法可以均衡虚拟兴趣包在网络中的分布，降低局部拥塞发生的概率，是吞吐量最优算法。另外，本项目设计了延时最优联合转发和缓存控制算法。该算法具有更好的延时性能，是延时渐进最优算法和吞吐量最优算法。. 3）本项目考虑网络拥塞状态，设计虚拟模块中NDN网络效用最优联合转发、缓存和拥塞控制算法。该算法可以更高效的分配有限的网络资源，在虚拟兴趣包网络稳定的前提下渐进达到整个网络的效用函数和最大值。另外，本项目设计了联合转发、缓存和拥塞控制延时改进算法，该算法具有更好的延时性能，具有网络效用渐进最优性能。.（二）重要结果. 1）共发表33篇学术论文，其中期刊论文14篇（均为SCI索引），会议论文19篇（均为EI索引）；. 2）申请发明专利3项；. 3）建立了虚拟兴趣包网络模型和资源控制设计框架；. 4）在非拥塞状态下，设计了吞吐量最优联合转发和缓存控制算法，可以自适应稳定所有的虚拟兴趣包队列，是吞吐量最优算法；设计了联合转发和缓存控制延时改进算法，该算法具有更好的延时性能，是延时渐进最优算法和吞吐量最优算法。. 5）在拥塞状态下，设计了网络效用最优联合转发、缓存和拥塞控制算法，可以在虚拟兴趣包网络稳定的前提下渐进达到整个网络的效用函数和最大值；设计了联合转发、缓存和拥塞控制延时改进算法，该算法具有更好的延时性能，具有网络效用渐进最优性能。.（三）科学意义. 充分发挥NDN的系统构架优点，有效利用带宽和缓存资源，降低网络时延和减少网络拥塞，更好满足用户需求，并为NDN的理论控制算法研究建立基础。