CN109257443A

CN109257443A - 一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略

Info

Publication number: CN109257443A
Application number: CN201811334051.2A
Authority: CN
Inventors: 段宗涛; 樊娜; 张天洋; 朱依水; 张俊哲
Original assignee: Changan University
Current assignee: Changan University
Priority date: 2018-11-09
Filing date: 2018-11-09
Publication date: 2019-01-22
Anticipated expiration: 2038-11-09
Also published as: CN109257443B

Abstract

本发明公开了一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，通过提取前一时间窗口Data包回传路径中V_j1、V_j2、V_j3的请求前缀出现次数，请求前缀出现次数的平均值来计算内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，本发明结合缓存内容和交通流动态特性，提出根据内容流行度和车辆密度进行缓存决策，隔跳缓存数据包，依据命名数据网络中内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，再使用车辆密度自适应的调整跳数，隔跳缓存Data包，能够有效释放缓存空间，从而解决同质化缓存及缓存效率低下的问题，优化车联网整体性能，减少拥塞，降低了网络的开销，同时减少了网络中的缓存冗余，避免了广播风暴问题，提高了网络资源利用率和整体网络性能。

Description

一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略

技术领域

本发明涉及车联网命名数据网络领域，具体为一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略。

背景技术

目前，命名数据网络(NDN)已广泛应用在车联网领域，网内缓存是NDN的一个重要特性，随着内容量的快速增加，如何使用有限的缓存空间为每个用户进行合理的缓存选择已经成为NDN缓存策略的关键问题。现有的NDN缓存策略导致车辆节点产生大量冗余副本，使得网络中缓存资源的利用率不高，并降低了缓存的多样性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，以克服现有技术的不足。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，包括以下步骤：

步骤1)、在Interest包的数据包格式中添加跳数Hop字段，在Data包的数据包格式中添加请求前缀出现次数Prex和间隔缓存跳数Interval字段；

步骤2)、利用数据源节点V_j1判断从源请求节点V_i发来的Interest包中的Hop字段是否小于5来选择不同缓存策略；

步骤3)、采用经典广义速度-密度模型识别当前道路的车辆密度，将车辆密度进行分级，依据车辆密度自适应调整流行度对应的间隔跳数，将对应的间隔跳数放入Data包Interval字段中，接着回传Data包；

步骤4)、回传后的Data包到达下一节点后，判断该节点的CS中是否缓存了回传后的Data包；若该节点CS中缓存了回传后的Data包，则丢弃Data包；若CS中并未缓存回传后的Data包，则判断该节点是否为源请求节点V_i；若为源请求节点V_i，节点缓存回传后的Data包，Data包回传结束；若该节点并非源请求节点V_i，则使Interval字段自减1，然后判断该节点的Interval是否为0，若为0，则缓存回传后的Data包跳至步骤3)，若不为0，则接着则根据PIT记录查找下一节点，跳至步骤4)。

进一步的，在命名数据网络Interest包的数据包格式中添加跳数Hop字段，记录Interest包经过的节点数目，每经过一个节点Hop字段自加1。

进一步的，在Data包的数据包格式中添加请求前缀出现次数Prex和间隔缓存跳数Interval字段，Interval字段每经过一个节点自减1，当Interval＝0时，在该节点缓存回传后的Data包。

进一步的，当Hop<5时，使用最高流行度，对应间隔缓存跳数为1，然后跳至步骤3)；当Hop≥5时，数据源节点将前一时间窗口该请求前缀出现次数放入Data包的Prex字段中，设置Interval为2，下一个节点V_j2也将该请求前缀出现次数放入回传后的Data包的Prex字段中。V_j1、V_j2、V_j3三个节点隔一跳进行缓存，后面的节点按照计算的间隔跳数进行缓存。

进一步的，节点V_j3首先计算V_j1、V_j2、V_j3三个节点的请求前缀出现次数的平均值，然后用公式1计算当前内容被请求的概率P_i；

用户请求的分布特征符合Zipf-Mandelbrot分布：

p_i～Zipf(α) (1)

当参数α增大时，用户的请求将越集中。

进一步的，采用线性分级对内容流行度的级别划分：

P_H和P_L分别为内容请求概率的最大值和最小值，P_i为当前内容被请求的概率，M为内容流行度分级数量。

进一步的，根据内容流行度计算得到不同的缓存间隔Interval(P_i)的取值：

Interval(P_i)＝M+1-F_Level(P_i) (3)。

进一步的，当Data包到达源请求节点V_i，V_i缓存Data包后，就会产生一个DACK包，广播给周围车辆，通知车辆已经接收了Data包，不需要再给V_i传输Data包。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，通过提取前一时间窗口Data包回传路径中V_j1、V_j2、V_j3的请求前缀出现次数，由请求前缀出现次数的平均值来计算内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，本发明结合缓存内容和交通流动态特性，提出根据内容流行度和车辆密度进行缓存决策，隔跳缓存数据包，依据命名数据网络中内容流行度，计算节点的Data包缓存的间隔跳数，再使用车辆密度自适应的调整跳数，隔跳缓存Data包，能够有效释放缓存空间，从而解决同质化缓存及缓存效率低下的问题，优化车联网整体性能，减少拥塞，降低了网络的开销，同时减少了网络中的缓存冗余，避免了广播风暴问题，提高了网络资源利用率和整体网络性能。

附图说明

图1为本发明实例中所述策略的流程框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

如图1所示，本发明是一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，

设源请求节点为V_i，数据源节点为V_j1，Data回传路径中车辆节点的集合为V_j＝{V_j1,V_j2,V_j3...V_jn}，V_j2为数据源节点V_j1回传的下一节点，V_j3～V_jn依次为回传路径上的下一节点；其中回传的最后一个节点V_jn即V_i。

具体包括如下步骤：

步骤1)：在Interest包和Data包中添加字段，

在命名数据网络Interest包的数据包格式中添加跳数Hop字段，记录Interest包经过的节点数目，每经过一个节点Hop字段自加1，在Data包的数据包格式中添加请求前缀出现次数Prex和间隔缓存跳数Interval字段，Interval字段每经过一个节点自减1，当Interval＝0时，在该节点缓存回传后的Data包。然后Interval字段重置为流行度和车辆密度对应的间隔缓存跳数，流行度在整个回传过程中为定值。

步骤2)：数据源节点V_j1判断从源请求节点V_i发来的Interest包中的Hop字段是否小于5来选择不同的缓存策略；

因为内容的流行度是通过Data包回传路径中V_j1、V_j2、V_j3三个节点的请求次数的平均值进行计算，当跳数小于5时，无法满足最大间隔缓存跳数M，故选5作为阈值。

2.1当Hop<5时，使用最高流行度，对应间隔缓存跳数为1，然后跳至步骤3)。

2.2当Hop≥5时，数据源节点将前一时间窗口该请求前缀出现次数放入Data包的Prex字段中，设置Interval为2。下一个节点V_j2也将该请求前缀出现次数放入回传后的Data包的Prex字段中。

2.2.1节点V_j3首先计算V_j1、V_j2、V_j3三个节点的请求前缀出现次数的平均值，然后用公式1计算当前内容被请求的概率P_i；

通过对大规模用户实际请求规律进行分析可以得出，用户的请求集中程度与内容的流行度相关，即越流行的内容，被用户请求的次数越多。用户请求的分布特征符合Zipf-Mandelbrot分布(简称Zipf分布)：

p_i～Zipf(α) (1)

当参数α增大时，用户的请求将越集中。

2.2.2节点V_j3使用公式2去计算流行度的级别

假设内容采用线性分级，P_H和P_L分别为内容请求概率的最大值和最小值，P_i为当前内容被请求的概率。M为内容流行度分级数量，则内容流行度分级相邻等级之间的阈值差为(logP_H/P_L)/M，本申请中M＝3，内容流行度分为高、中、低三个等级，分别对应间隔缓存跳数1、2、3，流行度也决定了节点在缓存Data包时的缓存时间，流行度高的内容缓存时间长，流行度低缓存时间短。内容流行度的级别可由如下公式计算得出：

2.2.3节点V_j3再使用公式3计算流行度对应的间隔缓存跳数。

对于内容i，本文在获得内容流行度分级后，可以根据内容流行度计算出不同的缓存间隔Interval(P_i)的取值：

Interval(P_i)＝M+1-F_Level(P_i) (3)

步骤3：识别车辆密度确定间隔跳数

当前节点采用经典广义速度-密度模型识别当前道路的车辆密度，将车辆密度分为高、中、低三个等级，然后依据车辆密度自适应调整流行度对应的间隔跳数。根据表1将对应的间隔跳数放入Data包Interval字段中，接着回传Data包。

车辆密度K计算公式如下：

其中V_f为车辆的最大速度，K_j为每千米最大车辆密度，V为当前车辆密度。

表1.车辆密度和流行度级别对应的缓存间隔跳数

步骤4：Data包到达下一节点后，判断该节点的CS中是否缓存了回传后的Data包；

4.1若该节点CS中缓存了回传后的Data包，则丢弃Data包；

4.2若CS中并未缓存回传后的Data包，则判断该节点是否为源请求节点V_i；

4.2.1若为源请求节点V_i，节点缓存回传后的Data包，Data包回传结束。

4.2.2若该节点并非源请求节点V_i，则使Interval字段自减1，然后判断该节点的Interval是否为0。若为0，则缓存回传后的Data包跳至步骤3。若不为0，则接着则根据PIT记录查找下一节点，跳至步骤4，完成数据缓存。

当Data包到达源请求节点V_i，V_i缓存Data包后，就会产生一个DACK包，广播给周围车辆，通知车辆已经接收了Data包，不需要再给V_i传输Data包。

Claims

1.一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，包括以下步骤：

步骤4)、回传后的Data包到达下一节点后，判断该节点的CS中是否缓存了回传后的Data包；若该节点CS中缓存了回传后的Data包，则丢弃Data包；若CS中并未缓存回传后的Data包，则判断该节点是否为源请求节点V_i；若为源请求节点V_i，节点缓存回传后的Data包，Data包回传结束；若该节点并非源请求节点V_i，则使Interval字段自减1，然后判断该节点的Interval是否为0，若为0，则缓存回传后的Data包跳至步骤3)，若不为0，则接着则根据PIT记录查找下一节点，跳至步骤4)，完成数据缓存。

2.根据权利要求1所述的一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，在命名数据网络Interest包的数据包格式中添加跳数Hop字段，记录Interest包经过的节点数目，每经过一个节点Hop字段自加1。

3.根据权利要求1所述的一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，在Data包的数据包格式中添加请求前缀出现次数Prex和间隔缓存跳数Interval字段，Interval字段每经过一个节点自减1，当Interval＝0时，在该节点缓存回传后的Data包。

4.根据权利要求1所述的一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，当Hop<5时，使用最高流行度，对应间隔缓存跳数为1，然后跳至步骤3)；当Hop≥5时，数据源节点将前一时间窗口该请求前缀出现次数放入Data包的Prex字段中，设置Interval为2，下一个节点V_j2也将该请求前缀出现次数放入回传后的Data包的Prex字段中。

5.根据权利要求4所述的一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，节点V_j3首先计算V_j1、V_j2、V_j3三个节点的请求前缀出现次数的平均值，然后用公式1计算当前内容被请求的概率P_i；

用户请求的分布特征符合Zipf-Mandelbrot分布：

p_i～Zipf(α) (1)

当参数α增大时，用户的请求将越集中。

6.根据权利要求4所述的一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，采用线性分级对内容流行度的级别划分：

7.根据权利要求6所述的一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，根据内容流行度计算得到不同的缓存间隔Interval(P_i)的取值：

Interval(P_i)＝M+1-F_Level(P_i) (3)。

8.根据权利要求1所述的一种面向车联网的命名数据网络自适应缓存策略，其特征在于，当Data包到达源请求节点V_i，V_i缓存Data包后，就会产生一个DACK包，广播给周围车辆，通知车辆已经接收了Data包，不需要再给V_i传输Data包。