【摘 要】
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标地分离网络将身份与位置相分离,引入标识空间和位置空间分别用于表示节点的身份和位置。映射系统作为标地分离网络中重要组成部分,完成标识映射的存储、管理,并提供映射查
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标地分离网络将身份与位置相分离,引入标识空间和位置空间分别用于表示节点的身份和位置。映射系统作为标地分离网络中重要组成部分,完成标识映射的存储、管理,并提供映射查询服务。映射系统的结构与性能影响映射解析时延,从而影响标地分离网络的通信性能。本文针对如何减少映射解析时延问题展开研究。一方面提出固定标识映射预测算法提高本地缓存命中率,减少对固定标识的解析时延;另一方面提出移动标识映射预测算法,减少移动标识的切换时延。论文创新点如下:1.提出基于协同过滤的固定标识映射预测算法CFCIP,收集访问固定标识的频次,基于协同过滤思想实现固定标识映射预测,并将预测结果主动推送到边缘路由器。实验表明采用CFCIP算法结合缓存替换算法LRU、LFU,从缓存为空的初始状态到稳定状态的收敛时间比单独采用LRU、LFU要快3倍;缓存在稳定状态下,命中率达到80%,比LRU、LFU高出8%。2.提出基于移动行为相似性聚类的移动标识预测算法UCMBSP,基于移动行为的相似性聚类,实现移动节点的位置预测,形成移动标识映射表并主动推送到边缘路由器。实验表明当对移动节点做一个位置的预测时,UCMBSP算法准确率为68%,比EdgeBuffer高了13%。3.基于上述预测算法,设计并实现了标地分离网络映射原型系统IDMapServer,并测试了CFCIP和UCMBSP算法的有效性。
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