【摘 要】
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车载网络是一项新型技术,近年来被广泛应用于智能车载交通系统中,为车辆节点的环境信息感知、道路安全预警、数据的获取与信息分发提供有效的手段,具有广阔的发展前景。但是,目前车联网的发展也面临着诸多挑战,一方面,传统的TCP/IP网络架构由于身份与位置的绑定,不适用于拓扑高度变化的车联网;另一方面,网络中传输的诸如道路安全、新闻娱乐等信息与内容的载体是无关的。因此,本课题将信息中心网络(Informat
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车载网络是一项新型技术,近年来被广泛应用于智能车载交通系统中,为车辆节点的环境信息感知、道路安全预警、数据的获取与信息分发提供有效的手段,具有广阔的发展前景。但是,目前车联网的发展也面临着诸多挑战,一方面,传统的TCP/IP网络架构由于身份与位置的绑定,不适用于拓扑高度变化的车联网;另一方面,网络中传输的诸如道路安全、新闻娱乐等信息与内容的载体是无关的。因此,本课题将信息中心网络(Information-Centric Network,ICN)架构应用到车联网中,以优化网络的整体性能。本文在分析ICN现有缓存策略的基础上,就如何在改善网络中缓存冗余度过高问题的同时提升热点内容的缓存命中率进行了深入研究,提出了一种基于RSU与车辆双向选择的缓存策略,该策略主要分为两个阶段:1)预缓存阶段,路边单元根据用户的历史兴趣请求数据构建决策树,并据此将合适的热点内容提前缓存在合适的RSU基础设施中;2)在R2V阶段,为了解决车辆密集场景下与RSU通信受限和缓存冗余的问题,我们将道路中的节点按照兴趣请求的差异划分为不同的逻辑簇,同时,借鉴三相交通流理论以及真实城市数据集分析车辆的微观运动状态与网络连通性、稳定性的关联。RSU选择簇内相对稳定的节点缓存热点内容来达到提升内容获取效率、降低网络负载的目的。最后,我们利用NS-3以及SUMO仿真平台并结合ndnSIM仿真工具对缓存策略进行性能的仿真与验证,结果表明,与现有策略相比本文算法在平均访问延迟、簇结构的稳定性、副本的冗余度以及缓存命中率方面有良好的性能。
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