基于神经网络算法的 ICN 网络传输控制研究

• 作者: 刘江 徐京薇 杨磊 谢人超 黄韬
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 未来网络 信息中心网络 神经网络 时延预测 转发策略
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 大数据,云计算
• 页码范围: 539-544,554
• 页数: 7页
• 分类号: TP939
• 字数: 4874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2016.04.015

摘要

随着全球数字媒体的深刻变革，互联网用户关注的重点逐渐向如何快速获取信息转移，而不关注信息的存储位置。现在的 TCP／IP 网络协议架构却无法适应当今内容应用需求的迅速发展。为了适应这一互联网的转变，以信息为中心的新型网络架构信息中心网络（information-certric networking，ICN）受到了广泛关注。网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征，对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据。在 ICN 中，由于网络缓存机制导致时延的不确定性，为网络传输控制带来了挑战。通过对 ICN 网络的经典架构命名数据网络（named data networking，NDN）网络时延模型进行建模，采用了神经网络算法进行时延预测，设计了基于预测时延的转发策略机制，创新地在 NDN 网络组件转发信息表（forwarding information based，FIB）上新增接口信息 Stat，以实现转发路径的动态选择。仿真结果表明，该设计机制能够有效地提升网络传输控制性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄韬	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	61	544	10.0	21.0
2	刘江	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	26	295	8.0	16.0
3	谢人超	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	18	163	7.0	12.0
4	徐京薇	北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室	1	7	1.0	1.0