石懷峰，王成功，蔡睿妍，魏德賓

（1.大連大學(xué) 通信與網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 大連 116622；2.南京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，南京 210094）

0 概述

天地一體化網(wǎng)絡(luò)是按照“天基組網(wǎng)、地網(wǎng)跨代、天地互聯(lián)”的思路，以地面網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)、以天基網(wǎng)絡(luò)為延伸，覆蓋太空、空中、陸地、海洋等自然空間，為天基、陸基、?；雀黝愑脩艋顒?dòng)提供信息保障的基礎(chǔ)設(shè)施［1］。隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)計(jì)算、存儲(chǔ)和通信轉(zhuǎn)發(fā)能力的大幅提升，天地一體化網(wǎng)絡(luò)向天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)方向不斷演進(jìn)。

天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)借鑒信息中心網(wǎng)絡(luò)（Information Centric Network，ICN）的通信模式，使得內(nèi)容傳輸由發(fā)送者驅(qū)動(dòng)的端到端通信模式向接收者驅(qū)動(dòng)的海量?jī)?nèi)容獲取模式轉(zhuǎn)變，減小了信息傳輸時(shí)延，但同時(shí)存在以下兩方面的問(wèn)題。一方面，衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性使得傳輸路徑中的返回路徑進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)而導(dǎo)致待處理的興趣表（Pending Interest Table，PIT）與轉(zhuǎn)發(fā)信息庫(kù)（Forward Information Base，F(xiàn)IB）的信息有誤，內(nèi)容包找不到請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)，同時(shí)路徑改變會(huì)使內(nèi)容副本緩存的位置發(fā)生變化，從而降低緩存收益；另一方面，ICN 網(wǎng)絡(luò)上的傳統(tǒng)緩存策略的緩存收益低，而新型緩存策略開(kāi)銷大，均不適用于衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)傳輸。本文利用衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的規(guī)律性設(shè)定虛擬位置，采用提前向后方進(jìn)行內(nèi)容緩存的方式解決衛(wèi)星移動(dòng)導(dǎo)致的傳輸路徑改變問(wèn)題，提出一種基于ProbCache 的緩存策略，在組的層面上進(jìn)行分區(qū)，并按照內(nèi)容副本流行度閾值進(jìn)行存儲(chǔ)位置遷移，使得流行度高的內(nèi)容副本存儲(chǔ)至離請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)近的位置，以提高網(wǎng)絡(luò)緩存收益。

1 相關(guān)工作

在ICN 網(wǎng)絡(luò)上的緩存策略大致分為傳統(tǒng)緩存策略與新型緩存策略兩類。傳統(tǒng)緩存策略主要包括LCE［2］、LCD［3］、MCD［4］和ProbCache［5］等。LCE是在內(nèi)容傳輸?shù)穆窂焦?jié)點(diǎn)上進(jìn)行緩存，但物理節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間有限，限制了所有內(nèi)容副本的存儲(chǔ)。LCD 隨著請(qǐng)求次數(shù)的增加，內(nèi)容副本的放置位置會(huì)單跳地向請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)移動(dòng)，且不刪除節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容副本，但因?yàn)楣?jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間有限，所以最終將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)容副本差異較小。MCD 與LCD 的主要區(qū)別在于當(dāng)存儲(chǔ)下一跳內(nèi)容副本時(shí)，會(huì)將節(jié)點(diǎn)內(nèi)的緩存副本進(jìn)行刪除，MCD 的冗余度比LCD 低，但當(dāng)某節(jié)點(diǎn)的中心度［6］很高時(shí)，其無(wú)法將內(nèi)容副本流行度高的內(nèi)容存儲(chǔ)于該節(jié)點(diǎn)。同時(shí)，MCD 與LCD 都是以單跳為單位進(jìn)行內(nèi)容副本移動(dòng)，當(dāng)傳輸路徑經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量太多時(shí)，內(nèi)容副本的緩存收益會(huì)很低。在ProbCache 緩存策略中，節(jié)點(diǎn)以加權(quán)概率緩存收到的包，加權(quán)概率與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的距離成反比，即當(dāng)前節(jié)點(diǎn)離請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)越近時(shí)，緩存內(nèi)容副本的概率越大，但在該過(guò)程中并沒(méi)有體現(xiàn)出內(nèi)容副本的流行度?？梢钥闯?，傳統(tǒng)緩存策略的內(nèi)容副本緩存收益［7］較低。

在傳統(tǒng)緩存策略的基礎(chǔ)上，一些新型緩存策略相繼被提出。文獻(xiàn)［8］對(duì)路徑訪問(wèn)代價(jià)和節(jié)點(diǎn)替換代價(jià)進(jìn)行綜合考慮，并將代價(jià)總量作為內(nèi)容副本緩存的決策依據(jù)。文獻(xiàn)［9］提出SatCache 緩存方案，該方案基于簡(jiǎn)單的用戶模型，通過(guò)聚合大量用戶生成的內(nèi)容請(qǐng)求，并利用衛(wèi)星通信媒介的廣播特性，創(chuàng)建用戶偏好表，估計(jì)用戶對(duì)于給定內(nèi)容的潛在興趣。文獻(xiàn)［10］構(gòu)建一種內(nèi)容交付的雙層模型，其中放置于地面站的緩存構(gòu)成第一層緩存，部署在衛(wèi)星上的緩存構(gòu)成第二層緩存，并且提出基于遺傳算法的高速緩存策略，從而降低上行和下行鏈路的衛(wèi)星消耗帶寬。文獻(xiàn)［11］通過(guò)將緩存決策提前至請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)階段，將下游節(jié)點(diǎn)的緩存決策信息及內(nèi)容統(tǒng)計(jì)信息逐級(jí)反饋給上游節(jié)點(diǎn)，輔助上游節(jié)點(diǎn)完成緩存決策。文獻(xiàn)［12］根據(jù)內(nèi)容傳播規(guī)律將內(nèi)容分為早期傳播與晚期傳播，然后計(jì)算出內(nèi)容副本在不同時(shí)期的緩存概率。文獻(xiàn)［13］提出一種基于動(dòng)態(tài)流行度與請(qǐng)求代價(jià)的命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)緩存策略DPCP，在該策略中所有節(jié)點(diǎn)都對(duì)每個(gè)內(nèi)容副本進(jìn)行動(dòng)態(tài)流行度和請(qǐng)求代價(jià)的計(jì)算，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行內(nèi)容替換和緩存節(jié)點(diǎn)的選擇。文獻(xiàn)［14］在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中部署網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的緩存策略，并提出基于緩存容量和內(nèi)容流行度的概率緩存策略。文獻(xiàn)［15］利用衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)對(duì)內(nèi)容的高敏感性和可選擇性等特點(diǎn)，將SDN 和ICN 相結(jié)合，提出一種ContentSDSN 架構(gòu)，減小了內(nèi)容獲取時(shí)延。文獻(xiàn)［16］提出一種APDR 新型緩存策略，該策略中的興趣包除了攜帶對(duì)內(nèi)容的請(qǐng)求外，還收集沿途各節(jié)點(diǎn)對(duì)該內(nèi)容的潛在需求、緩存開(kāi)銷等信息，使得興趣包的匯聚和目的節(jié)點(diǎn)可據(jù)此計(jì)算出一個(gè)緩存方案，并將該方案附加在內(nèi)容包上，通知返程途中的某些節(jié)點(diǎn)緩存該內(nèi)容包并設(shè)置指定的緩存時(shí)間。APDR 緩存策略的緩存開(kāi)銷小，但是內(nèi)容潛在需求是指瞬時(shí)潛在需求，并未準(zhǔn)確反映內(nèi)容流行度，緩存收益還有上升空間。緩存開(kāi)銷是指將內(nèi)容副本緩存于傳輸路徑上造成的網(wǎng)絡(luò)資源開(kāi)銷?？梢钥闯?，新型緩存策略由于緩存復(fù)雜度高，緩存開(kāi)銷較大，因此不適用于天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)，尤其是衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)。

2 衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)靜態(tài)處理機(jī)制

在衛(wèi)星路由算法的研究中，對(duì)于衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的靜態(tài)處理通常采用虛擬節(jié)點(diǎn)策略。假設(shè)衛(wèi)星的位置與地球表面的固定位置相對(duì)應(yīng)，則該衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)就是虛擬節(jié)點(diǎn)［17］。當(dāng)使用虛擬節(jié)點(diǎn)替換物理衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)時(shí)，衛(wèi)星間只傳輸路由信息，但該策略僅適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸，而非內(nèi)容副本傳輸?；诖耍疚脑O(shè)計(jì)基于虛擬位置的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)靜態(tài)處理機(jī)制BVL，具體步驟為：

步驟1確定衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的虛擬位置。衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)虛擬位置的確定與傳統(tǒng)路由中虛擬節(jié)點(diǎn)的位置確定方法［17］一致。

步驟2定義緩存區(qū)域半徑的基本單位。將同一衛(wèi)星軌道相鄰兩個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的距離定義為R。

步驟3確定緩存區(qū)域，如圖1 所示。設(shè)定內(nèi)容副本流行度閾值S，緩存半徑Rd和RD，高流行度的內(nèi)容（S～1）對(duì)應(yīng)的緩存區(qū)域?yàn)椋?～Rd），低流行度的內(nèi)容（0～S）對(duì)應(yīng)的緩存區(qū)域?yàn)椋≧d～RD），具體表示如式（1）所示：

圖1 緩存區(qū)域示意圖Fig.1 Schematic diagram of caching area

步驟4確定衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的緩存替換策略。衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)采用最近最少使用（Least Recently Used，LRU）策略，當(dāng)內(nèi)容副本被替換時(shí)，告知虛擬位置的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)。

按照衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)靜態(tài)處理機(jī)制對(duì)位于虛擬位置的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)內(nèi)的CS 表進(jìn)行修改，如表1 所示。在修改完成后，當(dāng)虛擬位置節(jié)點(diǎn)由下一個(gè)物理衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)進(jìn)行替換時(shí)，位于虛擬位置的衛(wèi)星將CS 表、FIB 表和PIT 表移交給下一個(gè)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，并將CS 表中的跳數(shù)字段數(shù)減1。

表1 CS 表Table 1 CS table

3 基于ProbCache 的分組緩存策略

3.1 PBP 算法設(shè)計(jì)

在BVL 衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)靜態(tài)處理機(jī)制的基礎(chǔ)上，借鑒APDR 中緩存開(kāi)銷較小的通信模式，對(duì)ProbCache 緩存策略進(jìn)行改進(jìn)，提出一種緩存收益大且緩存開(kāi)銷小的緩存策略PBP。PBP 實(shí)現(xiàn)原理為：隨著請(qǐng)求頻率的增加，內(nèi)容副本會(huì)在組的層級(jí)上跳躍式地接近請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)，從而快速挑選出流行度高的內(nèi)容副本緩存在離請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)較近的區(qū)域。

PBP 算法具體步驟如下：

步驟1興趣包到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)時(shí)，目的節(jié)點(diǎn)依據(jù)興趣包攜帶的沿途節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)信息和路徑傳輸時(shí)間信息，對(duì)傳輸路徑中存儲(chǔ)空間和傳輸時(shí)間相似的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組。

步驟2分組后按照ProbCache 策略計(jì)算每個(gè)分組內(nèi)緩存內(nèi)容副本的概率，并將該分組信息通過(guò)內(nèi)容包傳輸至路徑節(jié)點(diǎn)。

步驟3設(shè)定組內(nèi)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容副本流行度閾值S1和S2。若每個(gè)分組以概率P(xB)進(jìn)行內(nèi)容副本緩存，則隨機(jī)緩存組內(nèi)節(jié)點(diǎn)并更新組內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的PIT表；若下一次相同內(nèi)容再次到來(lái)，則繼續(xù)判斷內(nèi)容副本流行度是否達(dá)到閾值S1，若達(dá)到，則將此數(shù)據(jù)包復(fù)制并存儲(chǔ)到內(nèi)容副本流行度高的區(qū)域；若內(nèi)容副本流行度達(dá)到閾值S2，則進(jìn)行存儲(chǔ)位置的組間更改。

步驟4若節(jié)點(diǎn)內(nèi)有該內(nèi)容包對(duì)應(yīng)的分組，則節(jié)點(diǎn)無(wú)視內(nèi)容包攜帶的分組信息；若節(jié)點(diǎn)內(nèi)沒(méi)有該內(nèi)容包對(duì)應(yīng)的分組，則在PIT 表內(nèi)增加分組信息。

本文假設(shè)某個(gè)請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)發(fā)送興趣包，且網(wǎng)絡(luò)中某些節(jié)點(diǎn)存在內(nèi)容包，將請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)發(fā)送的興趣包命中的節(jié)點(diǎn)稱為目的節(jié)點(diǎn)，而路徑中某個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于哪個(gè)分組由該節(jié)點(diǎn)的PIT 表決定。

算法1網(wǎng)絡(luò)信息傳輸算法

輸入興趣包，網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)及路徑

輸出內(nèi)容包的緩存位置

1.If（興趣包到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)）

2.目的節(jié)點(diǎn)通過(guò)興趣包收集到路徑節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間信息和傳輸時(shí)間信息進(jìn)行決策分組；

3.目的節(jié)點(diǎn)依據(jù)ProbCache 策略計(jì)算每個(gè)分組緩存內(nèi)容副本的概率P(xB)；

4.目的節(jié)點(diǎn)發(fā)送內(nèi)容包及攜帶的分組表告知路徑各個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于哪一個(gè)分組；

5.Else

6.興趣包沿途收集經(jīng)過(guò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳輸時(shí)間和處理時(shí)間信息，并收集節(jié)點(diǎn)剩余存儲(chǔ)空間信息，同時(shí)向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行傳輸；

7.建立PIT 表中該內(nèi)容對(duì)應(yīng)的條目，若PIT 表中有對(duì)應(yīng)的內(nèi)容請(qǐng)求記錄，則更新節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容請(qǐng)求次數(shù)表

算法2緩存內(nèi)容副本節(jié)點(diǎn)處理算法

輸入興趣包請(qǐng)求次數(shù)，網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)

輸出內(nèi)容包的遷移位置

1.根據(jù)興趣包的請(qǐng)求次數(shù)，更新節(jié)點(diǎn)的請(qǐng)求次數(shù)表；

2.If 內(nèi)容副本流行度閾值為S2～1，Then 進(jìn)行內(nèi)容副本的組間存儲(chǔ)位置遷移；

3.When 組間遷移有相同內(nèi)容，Then 丟棄重復(fù)的內(nèi)容包；

4.Else If 內(nèi)容副本流行度閾值為S1～S2，Then 進(jìn)行內(nèi)容副本的組內(nèi)存儲(chǔ)位置遷移；

5.Else 不進(jìn)行內(nèi)容副本的組內(nèi)存儲(chǔ)位置遷移

緩存策略的傳輸實(shí)例如圖2 所示。在圖2（a）中，請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)Q1發(fā)送興趣包，興趣包沿途收集路徑節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間信息和節(jié)點(diǎn)間的傳輸時(shí)間等信息，當(dāng)找到位于目的節(jié)點(diǎn)D的內(nèi)容包后，目的節(jié)點(diǎn)會(huì)原路返回內(nèi)容包，并利用興趣包攜帶的信息，依據(jù)節(jié)點(diǎn)相似性對(duì)路徑節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，如橢圓實(shí)線所示。在圖2（b）中，當(dāng)請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)Q1多次請(qǐng)求達(dá)到組內(nèi)存儲(chǔ)區(qū)域閾值S1和S2時(shí)，進(jìn)行存儲(chǔ)位置的組內(nèi)遷移。在圖2（c）中，當(dāng)請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)Q2對(duì)內(nèi)容副本進(jìn)行請(qǐng)求時(shí)，會(huì)將內(nèi)容副本存儲(chǔ)在非原路徑的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，并依據(jù)目的節(jié)點(diǎn)劃分的分組對(duì)本路徑剩余的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，如橢圓虛線所示。

圖2 緩存策略的傳輸實(shí)例Fig.2 Transmission example of caching strategy

將PIT 表更改為如表2 所示，計(jì)算組內(nèi)緩存的概率P(xB)。

表2 PIT 表Table 2 PIT table

在分組后，存儲(chǔ)空間和距離決定了分組B的緩存概率P(xB)：

其中：xB表示當(dāng)前分組B內(nèi)各個(gè)節(jié)點(diǎn)離請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的平均跳數(shù)；cB表示從目的節(jié)點(diǎn)到請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的總傳輸跳數(shù)表示路徑的目標(biāo)窗口時(shí)間；NB表示路徑中所有分組的平均存儲(chǔ)空間大小表示第i個(gè)分組的存儲(chǔ)空間大??；TimesIn(xB)表示當(dāng)前分組離請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的平均存儲(chǔ)空間占路徑目標(biāo)窗口時(shí)間所需存儲(chǔ)空間的權(quán)重，反映了剩余路徑的存儲(chǔ)能力；CacheWeight(xB)表示當(dāng)前分組中各個(gè)節(jié)點(diǎn)到請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的平均距離與請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的距離之比。

3.2 PBP 策略分析

本文主要分析通過(guò)組內(nèi)緩存分區(qū)得到內(nèi)容傳輸?shù)臏p少時(shí)間，而一次路徑傳輸中的組內(nèi)緩存分區(qū)如圖3 所示，其中，分組B為路徑上的一個(gè)分組，組內(nèi)共有j個(gè)節(jié)點(diǎn)，開(kāi)始節(jié)點(diǎn)為i，節(jié)點(diǎn)u到上一個(gè)節(jié)點(diǎn)的傳輸時(shí)間為Tu。為便于分析，假設(shè)組內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)緩存的內(nèi)容副本總量一致且組內(nèi)存儲(chǔ)空間已滿。

圖3 組內(nèi)緩存分區(qū)示意圖Fig.3 Schematic diagram of caching partition within a group

假設(shè)不進(jìn)行組內(nèi)存儲(chǔ)區(qū)域劃分，則當(dāng)前分組中所有內(nèi)容副本到請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的平均傳輸時(shí)間為：

其中，n（n=1，2，…，j)表示當(dāng)前分組中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

當(dāng)內(nèi)容副本進(jìn)行組內(nèi)區(qū)域遷移時(shí)，假設(shè)請(qǐng)求頻率高的內(nèi)容所占比例為δ，則請(qǐng)求頻率低的內(nèi)容所占比例為1-δ。按照存儲(chǔ)空間大小，將其劃分為內(nèi)容副本流行度低與內(nèi)容副本流行度高兩個(gè)區(qū)域，按照相同假設(shè)可推算出分別有的存儲(chǔ)空間屬于內(nèi)容副本流行度低和內(nèi)容副本流行度高的區(qū)域。由于假設(shè)內(nèi)容副本離請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的距離與衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)與請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的距離相對(duì)應(yīng)，因此δ的存儲(chǔ)空間對(duì)應(yīng)組內(nèi)j×δ個(gè)節(jié)點(diǎn)，則流行度高的節(jié)點(diǎn)與請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的平均傳輸時(shí)間為：

流行度高的內(nèi)容傳輸減少時(shí)間為：

其中，TU表示相鄰組間的平均傳輸時(shí)間。

本文策略的優(yōu)勢(shì)在于：1）與傳統(tǒng)策略相比，該策略以組的形式向請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)移動(dòng)，緩解了路徑擁塞；2）閾值設(shè)置使得節(jié)點(diǎn)能更準(zhǔn)確地將流行度高的內(nèi)容副本向請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)移動(dòng)，解決了ProbCache 和APDR 策略中無(wú)法兼顧內(nèi)容副本流行度的問(wèn)題；3）將組內(nèi)節(jié)點(diǎn)到請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)的平均傳輸時(shí)間作為分組時(shí)間，據(jù)此確定組內(nèi)緩存概率，使得概率計(jì)算更加準(zhǔn)確；4）分組能考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵?duì)節(jié)點(diǎn)中心度的影響，使得中心度［7］高的節(jié)點(diǎn)隸屬于不同分組，增大了該節(jié)點(diǎn)緩存內(nèi)容副本的概率；5）與傳輸緩存策略相比，該策略使用興趣包攜帶路徑信息的方法來(lái)緩存決策，節(jié)點(diǎn)間協(xié)作次數(shù)少且緩存開(kāi)銷小，更加適用于天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)。

由理論分析可得，在現(xiàn)有天地一體化網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)進(jìn)行星地信息傳輸時(shí)，由于衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間和傳輸時(shí)延的限制，因此內(nèi)容副本會(huì)大量存儲(chǔ)到地面網(wǎng)絡(luò)中。然而，本文策略通過(guò)網(wǎng)絡(luò)緩存內(nèi)容副本的分布位置優(yōu)化，可降低請(qǐng)求內(nèi)容的傳輸時(shí)延，并提升用戶滿意度。

4 仿真與結(jié)果分析

在天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多，且節(jié)點(diǎn)類型與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜。本文使用基于NS-3［18］環(huán)境的開(kāi)源仿真工具NDNSim［19］對(duì)PBP 策略進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置為Ubuntu16.04，內(nèi)存為4 GB，CPU 為Intel Core i7 16 GHz，版本為NDNSimv2.6。為與實(shí)際情況相符，搭建衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)靜態(tài)化后的天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)傳輸模型，模型中的節(jié)點(diǎn)總數(shù)為35，其中的2 個(gè)普通節(jié)點(diǎn)沒(méi)有存儲(chǔ)能力，所有節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)總量和節(jié)點(diǎn)間的傳輸時(shí)間如圖4 所示。在天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)中，天基骨干網(wǎng)、天基接入網(wǎng)、地基骨干網(wǎng)、地面互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的緩存總量為40M、20M、200M、100M 和100M，相鄰節(jié)點(diǎn)之間的傳輸時(shí)延為300 ms、100 ms、1 ms、0.5 ms 和0.5 ms，地基骨干網(wǎng)和移動(dòng)通信網(wǎng)與地面互聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)之間的傳輸時(shí)延均為1 ms。

圖4 天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)傳輸模型Fig.4 Transmission model of space-ground integrated intelligent network

每個(gè)節(jié)點(diǎn)都產(chǎn)生內(nèi)容請(qǐng)求，并且對(duì)內(nèi)容塊的請(qǐng)求模式遵循Zipf 分布［20］。節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的訪問(wèn)速率模型服從λ泊松分布。實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如表3 所示。在本文PBP 策略中按照節(jié)點(diǎn)相似性和節(jié)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行分組，由于地面節(jié)點(diǎn)較多，因此會(huì)以較大的概率存儲(chǔ)內(nèi)容副本并進(jìn)行頻繁的內(nèi)容副本復(fù)制與移動(dòng)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程共持續(xù)180 s，其中初始化時(shí)間為60 s。

表3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置Table 3 Setting of experimental parameters

4.1 性能指標(biāo)

為反映服務(wù)質(zhì)量，定義平均跳數(shù)和緩存命中率兩個(gè)指標(biāo)，這兩個(gè)指標(biāo)反映了路徑中的節(jié)點(diǎn)緩存收益。平均跳數(shù)的計(jì)算公式為：

其中，C(α)表示使用路徑節(jié)點(diǎn)緩存時(shí)獲取內(nèi)容所需跳數(shù)，C'(α)表示不使用路徑節(jié)點(diǎn)緩存時(shí)獲取內(nèi)容所需跳數(shù)，A表示網(wǎng)絡(luò)中共收到的請(qǐng)求次數(shù)，α表示第α次請(qǐng)求。

緩存命中率的計(jì)算公式為：

其中，D(β)為一段時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)β命中請(qǐng)求的次數(shù)，D'(β)為一段時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)β收到的數(shù)據(jù)請(qǐng)求總次數(shù)，B為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

4.2 結(jié)果分析

4.2.1 Zipf 分布參數(shù)分析

本節(jié)主要研究Zipf 分布參數(shù)對(duì)緩存性能的影響。從圖5 可看出，Zipf 分布參數(shù)從0.7 增加到1.3時(shí)，緩存性能逐漸改善，這主要是因?yàn)閆ipf 分布參數(shù)增加使得內(nèi)容局部性增強(qiáng)，節(jié)點(diǎn)對(duì)同一內(nèi)容副本的請(qǐng)求概率增加，所以平均跳數(shù)降低，緩存命中率整體提高，而PBP 策略性能表現(xiàn)最佳，相比ProbCache 策略平均跳數(shù)減少22%，平均緩存命中率提高97%。

圖5 Zipf 分布參數(shù)對(duì)緩存策略的影響Fig.5 The impact of Zipf distribution parameter on caching strategy

4.2.2 內(nèi)容總量分析

本節(jié)主要研究?jī)?nèi)容總量對(duì)緩存性能的影響。從圖6 可看出，傳統(tǒng)緩存策略除LCD 策略外，隨著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容總量的增加，平均跳數(shù)呈上升趨勢(shì)，緩存命中率逐漸降低，這主要是因?yàn)閮?nèi)容總量變化較大導(dǎo)致內(nèi)容局部性降低。LCD 策略的平均跳數(shù)和緩存命中率基本不變，這主要是因?yàn)槠浔旧砭褪欠从硟?nèi)容的需求次數(shù)，而與內(nèi)容總量無(wú)關(guān)。同時(shí)，PBP 策略具有最佳性能表現(xiàn)，在內(nèi)容總量為50 000 slot 時(shí)，PBP 策略的平均跳數(shù)比ProbCache 策略減少20%，平均緩存命中率提高51%。

圖6 內(nèi)容總量對(duì)緩存策略的影響Fig.6 The impact of total content on caching strategy

4.2.3 請(qǐng)求速率分析

本節(jié)主要研究請(qǐng)求速率對(duì)緩存性能的影響。從圖7可看出，隨著請(qǐng)求速率的變化，各種緩存策略的性能指標(biāo)并沒(méi)有明顯變化，這表明當(dāng)前請(qǐng)求速率在節(jié)點(diǎn)能力范圍內(nèi)。PBP 策略隨著用戶請(qǐng)求速率的增加，平均跳數(shù)和平均緩存命中率沒(méi)有明顯變化，但總體性能表現(xiàn)仍為最佳，相比ProbCache 策略平均跳數(shù)減少14%，平均緩存命中率提高48%。

圖7 請(qǐng)求速率對(duì)緩存策略的影響Fig.7 The impact of request rate on caching strategy

5 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)中衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)移動(dòng)導(dǎo)致的緩存路徑改變問(wèn)題，提出基于虛擬位置與提前緩存的衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)靜態(tài)處理機(jī)制與基于ProbCache的輕量級(jí)分組緩存策略，將天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)中的路徑節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組并劃分組內(nèi)緩存區(qū)域，使得緩存空間更加符合內(nèi)容副本流行度的特點(diǎn)，從而篩選出流行度高的內(nèi)容副本緩存至離請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)較近的區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與ProbCache、LCE 和LCD 等策略相比，本文策略能有效減少緩存開(kāi)銷，并提高路徑節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容副本緩存收益，更適用于天地一體化智能網(wǎng)絡(luò)。后續(xù)將對(duì)衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)靜態(tài)處理規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化，使其能適用于更多類型的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，進(jìn)一步擴(kuò)大應(yīng)用范圍。