论文题目：面向移动多媒体的信息中心网络关键技术研究
摘要：得益于无线通信技术的快速演进以及智能终端的广泛普及,移动互联网在近年来获得了快速的发展。随着移动互联网规模的扩张,以移动视频服务为代表的移动多媒体应用呈现出爆发式增长的趋势。然而,现有移动互联网仍然沿用传统TCP/IP的网络体系结构。TCP/IP以主机通信（Host Communication）为目标的设计理念已经难以适应当前互联网以内容分发为主的功能需求。传统的多媒体分发解决方案如内容分发网络（Content Delivery Network）以及对等网络（Peer-to-Peer）通过构建覆盖网络来实现大规模多媒体内容的分发。而覆盖网络设计不仅带来了额外的通信开销,拓扑动态自适应差,很难在节点位置高速切换的移动场景下为用户提供连续、就近的内容获取,严重影响多媒体用户的体验质量以及整体网络性能。为了解决TCP/IP网络的缺陷,国内外不少学者都在近年来开展了未来互联网架构的研究。信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）作为其中的代表之一,受到了学术界和工业界广泛关注。不同于传统TCP/IP命名主机的设计理念,ICN通过表示网络中数据的方法,建立按内容名字路由的网络架构。这种以信息为中心的设计特性保证了数据传输过程不会因为用户网络位置而发生变化,因此能够更好地支持移动场景。另外,ICN还引入了在路径缓存机制,实现了内容的就近获取。尽管ICN在支持移动网络内容分发上具有诸多优势,然而如何实现信息中心网络下高质量的移动多媒体服务仍然面临着一系列挑战,具体表现为:（1）现有ICN的缓存机制主要考虑将内容部署在网络接入节点以及固网路由器上,大量边缘移动设备的缓存资源得不到充分利用,严重影响了缓存资源利用率。此外,所采用的依概率缓存策略存在着缓存命中提升困难等问题;（2）移动场景下的ICN转发机制始终面临着转发时延和开销之间的矛盾,造成转发效率低下,难以支持移动多媒体大规模、低时延的传输需求;（3）当前ICN传输控制研究大多针对固网场景,难以适应移动环境下多变的网络拓扑以及用户行为变化,造成通信资源利用率低且多媒体传输质量提升困难;（4）随着自适应流媒体技术（Dynamic Adaptive Streaming,DAS）的广泛应用,实现ICN DAS服务成为了近年来的研究热点。然而现有ICNDAS仍然沿用了传统IP网络端到端的传输机制,缺乏对ICN多播、多速率以及在路径缓存等特点的考虑。如何实现ICNDAS中高效码率自适应对于多媒体服务在ICN中的广泛部署具有重要意义。针对以上挑战,本文研究了面向移动多媒体服务的ICN关键技术,重点从面向移动多媒体的ICN缓存、转发、传输控制等方面进行了深入研究,具体取得了如下成果:（1）设计了时间阈值的ICN多媒体协作缓存策略。首先针对移动协作缓存场景,构建了缓存分布-用户需求演化模型来描述移动Device-to-Device（D2D）通信场景下缓存分布与用户请求之间的变化关系。在该模型的基础上,本文以联合优化缓存开销以及内容获取时延为目标构建了优化问题。进一步地,通过理论及数值分析发现,基于时间阈值的缓存策略要优于依概率的缓存策略。因此,根据缓存优化问题提出了时间阈值协作缓存算法。通过仿真实验,验证了所提缓存算法的有效性。（2）在协作缓存的基础上,进一步提出了一种偏好与移动感知的ICN转发策略。首先将具有相似多媒体内容请求行为以及移动行为的节点进行聚类,并建立偏好感知的转发节点选择策略来选择能够最小化时延以及最大化传输可靠性的下一跳节点。除此之外,还提出了一种移动自适应的数据回传机制,保证了数据转发的连续性。（3）设计了一种分布式随机优化的ICN数据传输控制算法。针对移动多媒体场景下节点高动态、带宽受限等问题,结合ICN多路传输特性,将ICN数据传输控制问题建模为最大化网络平均效用的网络随机优化问题。将构建的问题转化为min-drift-minus-penalty形式,并进一步将其分解为请求调度子问题以及传输速率控制子问题。为解决该问题,设计了分布式交替下降算法对两个子问题进行迭代求解。通过理论以及数值分析证明了所提出解决方法的最优收敛性。仿真实验验证了在实际网络中部署该算法的优越性。（4）为了进一步提升ICN下DAS的体验质量,提出了面向ICN DAS传输的分布式异步优化策略。首先将原问题抽象描述为分段优化问题:在第一阶段,以最大化传输速率效用为优化目标构建ICN流控制优化问题;在第二阶段,将视频码率选择问题抽象为随机优化问题。为求解该问题,进一步提出了一种分布式异步优化算法（Distributed Asynchronous Optimization Algorithm,DAOA）,该算法包括了一种分布式交替镜像下降方法来求解第一阶段问题,以及基于虚队列的算法方法来求解第二阶段问题。本文从理论上证明了 DAOA的收敛性、复杂度以及动态自适应能力,并通过搭建仿真平台的方法验证了 DAOA的有效性。本研究针对ICN下的移动多媒体服务,考虑了多种不同应用场景,从数据缓存、转发、传输控制等方面开展了系统性的研究。在研究方法上,主要采用了数学建模、问题形式化描述、特定场景优化算法设计、算法性能理论与数值分析以及仿真实验等一系列研究方法。本文所取得的成果对我国未来网络体系架构优化、新型网络下的多媒体服务发展具有一定的借鉴意义。
关键词：信息中心网络（ICN）;移动多媒体服务;数据传输;网络随机优化
学科专业：计算机科学与技术
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 论文研究背景
1.1.1 移动多媒体服务发展概述
1.1.2 信息中心网络的特性
1.1.3 信息中心网络下移动多媒体服务面临的挑战
1.2 论文选题依据
1.3 论文主要研究内容
1.4 论文主要贡献与创新
1.5 论文组织结构
1.6 本章参考文献
第二章 相关工作综述
2.1 传统IP网络下的移动多媒体服务解决方案
2.1.1 概述
2.1.2 基于MP2P的移动多媒体服务
2.2 信息中心网络下的多媒体服务技术
2.2.1 概述
2.2.2 ICN下的数据缓存机制
2.2.3 ICN下的数据转发机制
2.2.4 ICN下的传输控制机制
2.2.5 面向DAS的ICN传输机制
2.3 本章小结
2.4 本章参考文献
第三章 时间阈值的ICN多媒体协作缓存策略
3.1 本章引言
3.2 系统建模
3.2.1 网络条件假设
3.2.2 网络节点的角色及状态定义
3.2.3 节点状态演化流模型
3.2.4 状态演化方程组构建
3.3 基于状态演化模型的ICN协作缓存优化
3.3.1 缓存性能与开销联合优化问题建模
3.3.2 最优化时间阈值的缓存控制
3.3.3 时间阈值缓存算法ζ~*-OCP
3.4 仿真实验
3.5 本章小节
3.6 本章参考文献
第四章 偏好与移动感知的ICN转发策略
4.1 本章引言
4.2 用户行为分析
4.3.1 基于偏好、移动相似性评估的关联节点选择
4.4 ICN转发机制设计
4.4.1 基于HPCT的ICN兴趣包转发方法
4.4.2 移动自适应的ICN数据转发机制
4.5 性能评估
4.6 本章小节
4.7 本章参考文献
第五章 基于分布式随机优化的ICN传输控制方法
5.1 本章引言
5.2 系统模型
5.2.1 网络和传输模型
5.2.2 请求等待队列
5.2.3 策略空间
5.2.4 问题形式建模
5.2.5 随机问题分解
5.3 DADM设计
5.3.1 面向DADM的ICN转发平面设计
5.3.2 算法详细设计
5.4 DADM的主要结果
5.4.1 计算复杂度
5.4.2 队列稳定性
5.4.3 算法最优性收敛
5.5 仿真测试
5.5.1 实验设置与实现
5.5.2 基础设施场景
5.5.3 基于Mesh的移动场景
5.6 本章小结
5.7 本章参考文献
第六章 面向ICN自适应视频流传输的分布式异步优化
6.1 本章引言
6.2 场景描述
6.2.1 网络模型
6.3 问题形式化
6.3.1 第一阶段:ICN DAS流控制优化
6.3.2 第二阶段:请求比特率自适应问题
6.4 分布式异步优化算法设计
6.4.1 问题P1的算法
6.4.2 问题P2算法
6.5 主要理论结果
6.5.1 算法收敛性分析
6.5.2 复杂度分析
6.5.3 时变自适应
6.6 性能评估
6.6.1 参数设置
6.6.2 森林拓扑结构
6.6.3 基于CDN的拓扑
6.6.4 大规模网络场景
本章小结
本章参考文献
第七章 结语
7.1 论文总结
7.2 未来的研究工作
附录A 第三章中定理证明
A-Ⅰ 定理3.1证明
A-Ⅱ 定理3.2证明
A-Ⅲ 参考文献
附录B 第五章中定理证明
B-Ⅰ 定理5.1证明
B-Ⅱ 定理5.2证明
B-Ⅲ 定理5.3证明
附录C 第六章中定理证明
C-Ⅰ交替镜像下降法介绍
C-Ⅱ 命题6.1证明
C-Ⅲ 定理6.2证明
C-Ⅲ 定理6.3证明
C-Ⅲ 参考文献
致谢