信息中心車聯(lián)網(wǎng)緩存服務策略研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展，新型車載網(wǎng)絡通信設備和應用的廣泛普及，車聯(lián)網(wǎng)的服務需求從傳統(tǒng)的滿足輔助交通管理的安全類應用轉變?yōu)橹С侄嘣?、海量化的娛樂信息服務類應用。信息中心車?lián)網(wǎng)因其能提供大規(guī)模的車聯(lián)網(wǎng)服務及海量信息的高效支持，成為車聯(lián)網(wǎng)研究中的熱點。
　　本文針對信息中心車聯(lián)網(wǎng)緩存服務策略進行深入研究，旨在提高車聯(lián)網(wǎng)內容資源的獲取效率和緩存空間利用率。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　1.從協(xié)議支持和技術支持角度分析了信息中心車聯(lián)

2、網(wǎng)基本架構，提出了信息中心車聯(lián)網(wǎng)緩存服務模型。針對路邊單元(Road Side Unit，RSU)的通信覆蓋范圍不同，提出了V2I緩存服務通信模型、V2V緩存服務通信模型，以及協(xié)作緩存服務通信模型，并詳細闡述了三種緩存服務通信模型下的通信機制和通信特點，分析了緩存服務過程中面臨的挑戰(zhàn)。
　　2.研究基于邊緣計算的車聯(lián)網(wǎng)緩存服務策略，提出了基于節(jié)點核心度的緩存存儲算法和基于內容命名粒度的緩存替換算法。基于節(jié)點核心度的緩存存儲算法利用

3、節(jié)點核心度來評價網(wǎng)絡節(jié)點在車聯(lián)網(wǎng)緩存服務通信中的貢獻。RSU通過分析自身的車輛接入數(shù)目和拓撲信息來獲取節(jié)點核心度，并對內容流行度進行統(tǒng)計，對內容流行度和RSU核心度進行分級適配，將流行內容推向網(wǎng)絡邊緣?；趦热菝６鹊木彺嫣鎿Q算法將內容分塊命名和儲存，利用線性優(yōu)化進行建模，分析內容分塊大小對緩存空間利用率和獲取內容通信開銷的影響。仿真結果和性能分析表明，基于節(jié)點核心度的緩存存儲算法可以提高緩存服務中的緩存命中率，縮短平均請求時間和緩存

4、命中距離?；趦热菝６鹊木彺嫣鎿Q算法可以在保證較高內容獲取成功率的前提下，提高緩存空間利用率。
　　3.研究車聯(lián)網(wǎng)移動車輛資源獲取的特點，提出了基于車輛行為特征的緩存存儲算法和基于內容流行度預測的緩存替換算法?；谲囕v行為特征的緩存存儲算法通過分析車輛隱私分級、車輛移動規(guī)律和車輛對內容興趣等行為特征，構建基于車輛行為特征的緩存概率函數(shù)，實現(xiàn)車輛對內容的概率緩存，并根據(jù)車輛隱私分級，使用了一種基于跳數(shù)的間隔緩存機制，減少緩存冗余

5、?；趦热萘餍卸阮A測的緩存替換算法利用二元線性預測模型對內容流行度趨勢進行預測，降低內容流行度統(tǒng)計的更新頻率。仿真結果表明，基于車輛行為特征的車聯(lián)網(wǎng)緩存服務策略可以提高緩存命中率，減少內容請求時間和緩存命中距離?；趦热萘餍卸阮A測的緩存替換算法可以減少緩存替換量。例如，相較于傳統(tǒng)信息中心網(wǎng)絡所使用的默認算法LCE，所提的緩存存儲算法減少了41.38％的內容平均請求時間和26.31％的緩存命中距離。
　　4.研究車聯(lián)網(wǎng)V2V和V2V

6、2I多節(jié)點協(xié)作緩存通信技術，提出了基于多節(jié)點協(xié)作的緩存服務策略。論文首先提出了一種基于博弈論的V2V協(xié)作緩存機制，設計基于信用的激勵機制對V2V協(xié)作進行通信補償，構建基于囚徒困境模型的博弈策略，對車輛參與協(xié)作緩存通信的通信補償和通信開銷進行博弈分析。同時，論文提出了一種基于中繼車輛選擇的V2V2I協(xié)作緩存機制，通過分析中繼車輛的鏈路持續(xù)時間和帶寬因子，構建中繼車輛選擇效用值函數(shù);分析車輛中繼協(xié)作過程中的激勵機制，以此作為通信成本對中繼車