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物联网中时间驱动的ICN缓存机制研究

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资料介绍

在物联网架构设计中采用信息中心网络(information centric networking,ICN)的思想将非常有利于提高信息与数据的传输效率,但现有的ICN缓存机制难以满足物联网用户对信息准确度的要求,尤其是在时间维度上的严格要求.针对这一问题,利用ICN基于内容名命名的方式和内置缓存的特性,提出了一种新的能应用于物联网的时间驱动的普适性缓存方案,创新地在兴趣包和数据包中添加用于精确匹配的时间戳字段.研究了一种时间匹配算法,目的是向消费者返回满足时间容忍阈值的内容,依据内容流行度和时间请求概率,对到达节点的数据包做出缓存决策,通过仿真验证所提方案的有效性.与用户驱动的信息新鲜度机制相比,时间驱动的普适性缓存方案有效地提高了缓存命中率和信息获取的准确率.

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V01．30

No．1

第30卷第1期

2018年2月

重庆邮电大学学报(自然科学版)

of Posts and

Science

Feb．2018

Journal

Edition)

Chongqing University

Telecommunications(Natural

DOI：10．3979／j．issn．1673-825X．2018．01．008

物联网中时间驱动的ICN缓存机制研究

赵国锋1”，邢媛1，段洁1，田瑞林1

(1．重庆邮电大学未来网络研究中心，重庆400065；2．重庆市光通信与网络高校重点实验室，重庆400065)

摘要：在物联网架构设计中采用信息中心网络(information ^centrienetworking，ICN)的思想将非常有利于提高信息

与数据的传输效率，但现有的ICN缓存机制难以满足物联网用户对信息准确度的要求，尤其是在时间维度上的严

格要求。针对这一问题，利用ICN基于内容名命名的方式和内置缓存的特性，提出了一种新的能应用于物联网的

时间驱动的普适性缓存方案，创新地在兴趣包和数据包中添加用于精确匹配的时间戳字段。研究了一种时间匹配

算法，目的是向消费者返回满足时间容忍闽值的内容，依据内容流行度和时间请求概率，对到达节点的数据包做出

缓存决策，通过仿真验证所提方案的有效性。与用户驱动的信息新鲜度机制相比，时间驱动的普适性缓存方案有

效地提高了缓存命中率和信息获取的准确率。

关键词：物联网；信息中心网络；时间驱动；缓存；准确率

中图分类号：TP393

文献标志码：A

文章编号：1673—825X(2018)01-0068-07

mechanismin internet of

Time-driven ICN

caching

things

ZHAO _Guofen91

Ruilinl

r，XINGYuanl，DUAN Jiel，TIAN

Network Research

of Posts and

(1．Future

400065，P．R．China；

Center，Chongqing University

Communication and Network

Telecommunications，Chongqing

400065，P．R．China)

Chongqing，Chongqing

2．Optical

KeyLaboratory

the

of information eentric

the architecture

of internet of

design things

Abstract：Adopting

thought

networking(ICN)in

of information and

exist—

beneficial for

the transmission

the strict

(10T)will

extremely

improving

efficiency

data．Nevertheless，the

ICN cache mechanisms are difficult to

of IoT consumersin information

satisfy

this

dimension．To address

requirements

accuracy，especially

to loT is

ing

terms

time

novel time-driven universal

scheme

applied

question，a

caching

the

proposed

adds the

the ICN features of name-based

and in—network

scheme

innovatively

by utilizing

muting

caching，and

proposed

field in interest and data

packages

for exact

the first

time

is researched

node makes

effectiveness

timestamp

matching．In

place，a

matching algorithm

the content that satisfies the time tolerance threshold to the consumer．In the next

place，the

aiming

returning

the cache decision for returned data

to the content

and time

popularity

according

the

request probability．Finally，the

of the

scheme is verified

with the consumer driven information freshness

simulation．Compared approach，the

proposed

time—driven universal

scheme

beth cache hit rate and

of information

accuracy acquisition．

proposed

caching

improves

centric

Keywords：internet

things；information

networking；time—driven；caching；accuracy

用户的快速增长，传统的因特网体系架构逐渐暴露

出可扩展性差、安全性低、移动性支持不足等诸多问

题。为了解决这些问题，学术界提出了一类以内容

引

言

随着互联网技术与应用的飞速发展以及互联网

收稿日期：2017-09-01修订日期：2018-01-04通讯作者：段洁．edu．en

基金项目：国家自然科学基金(61701058，61501075，61402065)；重庆市科学技术委员会基金(cstc2016jcyjA0560)

National Natural Science Foundation of

Foundation

Foundation for Sci&

Items：The

China(61701058，61501075，61402065)；The

Tech Research

Project

Chongqing(cstc2016jcyjA0560)

万方数据

· 69·

第1期

赵国锋，等：物联网中时间驱动的ICN缓存机制研究

hoc

为中心的新型网络体系架构，统称为信息中心网络

置缓存的特性使其在克服车联网(vehicular

centric

(information

networking，ICN)，典型的ICN

network

networks，VANETs)012]中诸如快速变化的拓扑、短

暂和间接的车辆连接等方面具有明显优势。对于

VANET-ICN中的缓存策略，Deng等¨ 引认为采用简

研究项目有data—oriented

architecture(DO．

routing paradigm

internet

NA) ，publish—subscribe

(PsIRP)‘川，network

information(Netlnf)[3]'con—

单的处处缓存策略(1eave copy everywhere，LCE)¨ 4

tent．centric

data net．

会降低缓存利用率，进而浪费缓存资源。因此，提出

networking(CCN)‘41和named

了VANETs中运用NDN思想的分布式概率缓存

working(NDN)¨ j。在这类ICN架构设计中，每个

路由器都具有内置缓存的功能，旨在为消费者提供

各种各样的缓存服务，同时缓解快速增长的网络流

量对网络带宽造成的严峻压力。由于ICN采用基

于名字的路由方式，因此，消费者可以通过内容名从

缓存节点直接获取请求的信息。

(distributed

probabilistic caching，DPC)策略。DPC

策略中，节点依据用户需求、车辆重要性以及接收者

和发送者间的相对运动共同做出缓存决策。分布式

策略中每个节点独立地执行缓存策略，减少了节点

间不必要的信号交换开销。

ICN网络级内置缓存的特性能够减轻网络负

载、降低内容传播时延和提高缓存资源利用率∞J，

因此，众多研究者期望将ICN思想应用到物联网

Quevedo等¨ 纠认为IoT环境中的用户更趋向于

请求最新的信息，因此，提出了用户驱动的信息新鲜

度机制，其中信息新鲜度指内容在缓存中逗留的时

间。首先IoT用户在兴趣包中添加请求内容的新鲜

度值，其次内容源依据不同用户的新鲜度要求为内

容设置恰当的新鲜度值。缓存节点中的内容在新鲜

度值到期前被移除，从而避免了网络中存储过时的

信息。然而，用户请求过去某时刻产生的历史信息

时，新鲜度机制中的节点通过简单地内容名匹配，误

解为缓存中已存有请求的信息，进而不断地用最新

的信息作为应答，而不是将兴趣包转发至内容源。

最糟糕的情况为用户永远接收不到正确的信息。

为了满足物联网用户对信息准确度，尤其是时

间维度的严格要求，本文采用以信息为中心的ICN

思想，提出了IoT环境中时间驱动的普适性缓存方

案。方案主要由时间匹配算法和缓存策略两部分组

成，时间匹配算法用于向消费者返回时间容忍阈值

内的内容，缓存策略用于对到达节点的数据包做出

缓存决策。

(internet

things，IoT)架构设计中，目的是实现因

特网中数据的快速交互一J。Pentikousis等博1提出了

ICN机制部署于物联网环境的因特网草案，草案中

描述了几个ICN应用场景，讨论了将ICN机制应用

于IoT架构存在的关键问题，提出了在IoT中运用

命名数据的思想。使用命名数据无疑是将ICN思

想应用于IoT部署的关键因素。命名数据可以使信

息对网络层透明、可识别，并且能够有效地管理loT

内的协作。事实证明，因特网草案中的研究成果对

ICN应用于IoT领域的科学研究作出了突出贡献。

相应地，Heidemann等一1也证实了命名数据在IoT

中的诸多优势，同时描述了一种支持命名数据和网

内处理的软件架构。

大量异质缓存节点参与物联网应用将会引起可

扩展性及兼容性等问题。特别地，有限的硬件资源

将使大量网络设备在存储、计算和通信能力等方面

受到限制。Song等在文献[10]中解决了硬件资源

限制问题，主要依据CCN基本模型和核心思想提出

了以内容为中心的方案，将资源有限的弱网络设备

中的超载任务(如存储、发布和获取)映射到资源充

足的强网络设备中，最终实现了资源的共享和信息

的交互。节点映射方案虽然解决了弱网络设备资源

受限问题，但强弱网络设备间频繁的任务调度容易

产生大量的信号交换开销。

1缓存问题分析

IoT环境中各种各样的应用程序产生的信息量

不计其数，且相同应用在不同时刻产生的信息可能

截然不同。当物联网用户对信息准确度提出要求，

尤其是时间维度要求较高时，已有的ICN缓存机制

不再适用。图1说明了已有的ICN缓存机制的操作

过程。例如，Consumer A发送名字为“／Namel／Lat—

est

Temperature”的兴趣包，兴趣包发送路径上的路

ICN网络内置缓存及移动性支持等特性使其可

以很好地支持物联网应用场景(如家庭网络，车联

网等)。Ravindran等¨ 川详细说明了如何将ICN机

制应用于家庭网络，同时强调了构建一个能够处理

家庭网络中设备、服务和用户需求等多样性的同质

平台的重要性。ICN基于名字的路由方式和网络内

由器解析该名字，并查看缓存中是否存有Consumer

A请求的内容。依据已有的ICN缓存机制，若节点

匹配到Namel则将内容返回用户。图1中路由器

尺。的内容存储(content store，CS)中恰巧存有名字

为Namel的条目，则吃将数据包沿兴趣包发送路

万方数据

· 70·

第30卷

重庆邮电大学学报(自然科学版)

径原路返回至用户。然而，用户收到的信息可能为

某时刻过时的温度信息，而非最近的温度信息。

内容返回至用户，返回的信息显然符合用户要求。

(百丽F工雨忑品面面回

r蕊斋r扛鬲品丽捌__1

蕊匾西尊重霾受仁习

Name2

12叭7m∞wmIq

月Content Store(CS)

Name3

I刊6Inoll2I，刊

7—Name

I—Data

—

盛Nam殴e2目

睦N画am亘e3士二j---

巴竺E

I．．．．．．，．．．．．．．．．．．．．．．．．．1．．．．．．．．．．．．．．．一J

图2 时间驱动的普适性缓存方案示意图

Schematic

for time—driven universal

Fig．2

diagram

caching approach

图1

已有的ICN缓存机制

ICN cache mechanism

Existing

时间驱动的普适性缓存方案

Fig．1

现有的ICN缓存机制中，节点收到携带有最新

消息的数据包时，通过简单地内容名匹配，错误地认

为缓存中已经存储的信息与新收到的信息相同，从

而拒绝更新陈旧的信息。该节点收到后续请求时，

仅通过匹配内容名，将缓存中已有的旧信息直接返

回用户，不再向其余节点或内容源转发兴趣包。若

用户请求的是历史信息，则返回的内容恰好符合要

求。若用户请求的是最新信息，则用户最终得到了

错误的内容。

时间驱动的普适性缓存方案中的时间指在兴趣

包和数据包包头中添加具体时间戳信息；普适性指

节点不仅缓存最近产生的内容，而且缓存历史性内

容。添加时间字段能够为用户提供更准确的信息。

普适性能够满足IoT应用需求，一些历史信息可以

直接从缓存中而不是内容源处获得，减少了用户获

取内容的时延。

2．1普适性缓存概述

时间驱动的普适性缓存方案主要包括时间匹配

算法和缓存策略两部分。时间匹配算法的主要操作

对象为兴趣包和节点cs条目中的时间戳。缓存机

制的主要操作对象为缓存节点。图3对时间驱动的

普适性缓存方案进行概述，主要包括兴趣包的发送

和数据包的返回，具体操作过程如下所述。

新鲜度机制中的节点通常缓存最新的内容，因

此能够解决用户请求最新信息的问题。然而当用户

请求相对久远的历史信息时，新鲜度机制中的缓存

节点通常用较新的信息作为响应，而不是向上游节

点或内容源继续转发用户请求。

当IoT环境中用户对数据和信息的准确度提出

要求，尤其是时间维度要求较高时，已有的ICN缓

存机制和用户驱动的信息新鲜度机制均不再适用。

本文提出时间驱动的普适性缓存方案，主要用于解

决信息准确度的问题，尤其是时间维度的问题，简单

的方案示意图如图2所示。方案在兴趣包、数据包

CS_]堕闷垩墼笪鎏『

+兴趣包发送

1l 一数据包返回

一CS条目

图3 时l司驱动的普适性缓存概述

和CS条目中添加时间戳字段(Timestamp)，时间戳

在满足准确性要求的同时辅助节点缓存内容。兴趣

Overview of time—driven universal

Fig．3

caching

用户请求内容时，发送携带有容忍阈值的时间

戳兴趣包。路由器收到兴趣包后执行时间匹配算

法，查看cs中缓存的内容能否满足用户对信息准

确性的要求。若匹配成功，则将数据返回用户。若

匹配失败，则将兴趣包转发至下一跳。若缓存节点

均未存储用户请求的信息，则将兴趣包发送至内容

源。图3中用户发送兴趣包，Router A和B均执行

包中Timestamp用于指定用户请求某特定时刻产生

的内容，Threshold指用户能够容忍的时间阈值。数

据包中Timestamp指其所携带内容的产生时间。节

点CS中Timestamp指所存储内容的产生时间。从

CS表中可以看出，内容名相同但内容产生时间不

同，对应的具体内容则不同。图2中，ConsumerA发

送名字为“／Namel／2015．07．02 00：48：50／5s”的兴

趣包，网络节点通过匹配名字和时间戳后，路由器

时间匹配算法，结果发现Router

B中缓存的内容符

合用户要求，则将cs中对应数据返回用户。

00：48：52”对应的

R将CS中“／Namel／2015．07．02

万方数据

第1期

．71．

赵国锋，等：物联网中时间驱动的ICN缓存机制研究

数据包沿兴趣包发送路径返回时，沿路节点若

2．3缓存策略

有剩余缓存空间，则直接存储该内容；若无，则依据

内容流行度和时间请求概率做出缓存决策。对于具

体的缓存决策，若节点cs中无与数据包同名的内

容，则依据内容流行度做出缓存决策；若有，则依据

时间请求概率做出缓存决策。图3中Router A收到

数据包后执行缓存策略做出是否缓存内容的决定。

返回的数据包到达缓存节点时，若节点有剩余

缓存空间，则直接存储该内容；若节点缓存空间已

满，则依据缓存节点Cs中是否存在相同内容名的

内容选择不同的缓存策略。具体地，若cs条目中

未查询到同名内容，则调用基于内容流行度的缓存

策略；若cs中查询到同名内容，则调用基于时间请

求概率的缓存替换策略。

2．2时间匹配算法

用户请求内容时，兴趣包中除了包含内容名外，

同时还包含用于指定内容产生时刻的时间戳和时间

容忍阈值。兴趣包到达缓存节点时节点执行算法1

所示的时间匹配算法。将兴趣包与cs中内容名进

行匹配；若匹配到内容名，则将兴趣包中时间戳和缓

存中所有同名内容的产生时间分别做差并取绝对

值，将时间差值在阈值范围内且绝对差最小的内容

返回用户。若缓存节点未匹配到用户请求的内容，

则将兴趣包转发至下一跳。若用户在缓存节点未获

取到准确的内容，则将兴趣包转发至内容源。若内

容源处仍未匹配到满足用户要求的内容，则丢弃兴

趣包，向用户通告请求失败。

2．3．1基于内容流行度的缓存策略

由于途经路由器的请求类型和数量不同，因此

相同内容在不同路由器处的流行度一般也不同‘173。

每个路由器对应一张本地内容流行度列表，主要用

于存放不同名内容在该路由器处的流行度。此处内

容流行度指内容名相同的内容被请求的概率，故流

行度P计算公式为

P：车竺生

(1)

=1—二

n=l

count。

(1)式中：N表示网络中总的内容名数目；n表示内

容名；count。表示周期r内内容名n对应的内容被

请求的次数。对内容名相同但时间戳不同的内容请

求次数进行累加求和得到count。。

用户请求某时间段内产生的内容时，兴趣包中

时间戳字段为请求内容的起止时间点。节点收到兴

趣包后执行时间匹配算法，将符合用户要求的部分

内容返回用户。由于节点缓存容量非常有限¨ 6】，单

个节点一般不能完全存储同内容名下某段时间内产

生的所有内容，因此，需要继续向其余节点转发兴趣

包直至用户请求时间段内的所有内容都被获取到。

当数据包到达缓存节点且缓存空间已满时，若

CS中未查询到与数据包内容名相同的内容，则依据

流行度列表中内容流行度P做出缓存决策。若新

到达数据包的同名内容流行度在节点流行度列表中

最小，则不缓存该内容。若非最小，则采用LRU

Algorithml：Time matching algorithm

I％I is consists

(1east

used)替换策略，即用新数据包替换列

recently

Input：interest

old／nonce”

of“／name／timestamp!thresh—

表中流行度值最小的内容。

2．3．2基于时间请求概率的缓存替换策略

时间请求概率(time request probability)P。，指随

the matched content

Output：return

all items

i in CS do

1：for

着时间间隔的变化，内容被用户请求的概率，其中时

间间隔指内容生成时刻与当前时刻之间的时间差。

物联网环境中用户普遍偏爱请求最近产生的信息，

时间间隔越短，内容被用户请求的概率越大；时间间

隔越长，内容被用户请求的概率越小。由此可见，用

户请求内容的概率随着时间间隔的增加而减小。由

于指数分布可以用于表示独立事件的时间间隔的概

率分布，因此，可以合理假设时间请求概率服从参数

2：

MatchName(I．name，i．name)

3：ifI．nanle==i．name then

4：

Calculate absolute difference：D．_I

I．timestamp—i．time—

stampI

5：

if the

then

D。 I．threshold

Store item

else

6：

Array[]

7：

to the next

8：

Forwarding

end if

hop

9：

A为1的指数分布。时间请求概率P。，计算公式为

10：else

P。=e也‘，At 0

(2)

11：

to the next

Forwarding

(2)式中：At=l

end if

t。一t。l，t。表示当前时间(current

12：

for

13：end

time)，t。表示内容生成时间(generate time)，At表示

二者的时间间隔。从(2)式中可以看出，随着时间

item

who owns the minimal

D。in

14：return

Array[]

万方数据

· 72·

第30卷

重庆邮电大学学报(自然科学版)

命中率的高低直接决定了缓存算法是否有效，仿真

中节点缓存命中率指命中节点中内容名的概率。图

5仿真了单个节点处兴趣包到达速率对缓存命中率

的影响。其中，原生方案指没有运用时间驱动的普

适性缓存方案，即兴趣包、数据包和cs条目中未添

加时间戳字段。从图5中可以看出，在相同的用户

请求速率情况下，时间驱动的普适性缓存方案的缓

存命中率高于原生方案。原因在于，原生方案的节

点CS中无时间戳选项，内容生存期到期前不会主

动替换缓存中的旧内容，节点可能存储了过多的历

史内容，而未存储最新产生的内容，因此不能满足用

户对内容多样性的需求，从而缓存命中率较低。随

着兴趣包到达速率的增加，2种方案的缓存命中率

均呈现下降趋势。原因在于，节点的缓存容量有限，

能够存储的具体内容种类也有限，因此，在总的请求

次数不断增加的情况下．命中率旱下降趋势。

l_0

间隔的增加，用户请求对应时刻内容的概率急剧下

降，并呈指数式衰减。

当数据包到达缓存节点时，若cs中查询到与

数据包内容名相同的内容，则依据时间请求概率做

出缓存决策。时间请求概率可以预测同名但生成时

间不同的内容被用户请求的概率。依据收到数据包

中的时间戳以及CS中存储的同名内容的多个时间

戳分别计算出每个时间戳下同名内容的时间请求概

率。若新到达数据包的时间请求概率最小，则不缓

存该数据包；若非最小，则替换相同内容名下时间请

求概率最小的内容。

3仿真与分析

3．1参数设置

本文使用MATLAB对所提算法进行仿真验证。

网络拓扑如图4所示，采用简单的3级分层结构，其

中节点0表示内容源，节点1—13表示缓存路由器。

假设用户请求到达速率服从泊松分布，网络中总的

内容种类为10 000。CS中最初缓存的内容名及对

应的时间戳由随机生成器产生，并存储于矩阵中，每

行代表一个内容条目。兴趣包主要由用户指定的内

容名、时间戳和容忍阈值构成，其中内容名和时间戳

在仿真过程中依旧采用随机数生成器产生，时间容

忍阈值的设置范围为1～5s。返回的数据包中除内

容名外还携带该数据所产生时刻的时间戳信息。

I—*一时间驱动的荇适性缓存方案

l+原生方案

O· 8

—～

～．

‘———●———。

抄s

瞧

孙a

0．2

0．0

400

600

000

200

800

兴趣包到达速率／(包《1)

图5请求速率对缓存命中率的影响

of rate on cache hit ratio

request

Fig．5

Impact

以cs表存储的内容条目数代表节点缓存大

小，条目数越多表示节点缓存容量越大。图6仿真

了单个节点的缓存容量对缓存命中率的影响，其中，

兴趣包到达速率为2 000包／s。随着节点缓存容量

的增加，节点能够缓存的内容种类也增加，因此，不

同方案的节点缓存命中率均呈现上升趋势。当缓存

容量较小时，节点能够缓存的内容数量也较少，用户

驱动的信息新鲜度机制偏向于缓存最新的内容，而

本文提出的时间驱动的普适性缓存方案不仅缓存最

新内容，而且缓存历史内容，因此，时间驱动的普适

性缓存方案的命中率高于用户驱动的信息新鲜度机

制。当缓存容量足够大时，用户驱动的信息新鲜度

机制的缓存命中率高于普适性缓存方案。原因在

于，用户驱动的信息新鲜度机制中节点有足够的容

量缓存历史内容，并且同名内容仅被缓存一次，而时

间驱动的普适性缓存方案中节点通常缓存不同时间

)

，

llJ

图4仿真拓扑图

Network

for simulation

topology

Fig．4

仿真主要验证了不同参数设置下单节点的缓存

命中率和用户收到信息的准确率。由于兴趣包随机

产生，所以每次仿真运行得到的缓存命中率和信息

准确率有一定的差异。为了减少误差，此处采用多

次测量求平均值的方法。仿真共轮询了100次，最

终缓存命中率和信息准确率取值为多次测量结果的

平均值。

3．2结果分析

缓存命中率是、狈0量网络性能的基本准则之一，

万方数据

· 73·

第1期

赵国锋，等：物联网中时间驱动的ICN缓存机制研究

段产生的同名内容，节点中内容名的总数目小于CS

条目数。虽然足够大的缓存容量使得信息新鲜度机

制的缓存命中率高于普适性缓存方案，但其准确率

低于普适性缓存方案。

存的内容条目数越多。随着缓存容量的增加，时间

驱动的普适性缓存方案可以获得相对稳定且高的准

确率，用户驱动的信息新鲜度机制的信息准确率呈

现线性增长趋势。从图8中可以看出，相对于新鲜

度机制，普适性缓存方案获得了更好的稳定性。

1．O

I—*一时间驱动的普适性缓存方案l

l十用户驱动的信息新鲜度机制l

么

0．8

／沪

k／／

祷0．6

嬉

烛

／

烈0．4

／

0．2

．t／

0．0

图6缓存容量对缓存命中率的影响

图8缓存容量对信息准确率的影响

of cache on cache hit ratio

capacity

Fig．6

Impact

of cache

on information

accuracy

Fig．8

Impact

capacity

信息准确率指用户收到信息的准确程度，具体

计算方式为用户接收到的正确信息数除以总的请求

次数。图7仿真了2种不同缓存方案的信息准确

率。在相同的参数设置下，时间驱动的普适性缓存

方案的信息准确率高于用户驱动的信息新鲜度机

制。原因在于，用户驱动的信息新鲜度机制中节点

仅存储了网络中最近产生的内容。当用户请求某个

历史时刻的信息时，节点仅通过匹配内容名从而向

用户返回信息，而未考虑用户请求的是哪个时间点

的内容，因此，向用户返回的内容不是其所请求时刻

的内容，从而降低了用户收到信息的准确率。

图5中普适性缓存方案的缓存命中率相对于原

生方案平均提高了14％。图7中普适性缓存方案

的信息准确率相对于用户驱动的信息新鲜度机制平

均提高了9．7％。图8中缓存容量变化时，普适性

缓存方案的信息准确率相对于用户驱动的信息新鲜

度机制平均提高了31．47％。因此，本文所提方案

能够有效地提升网络性能。

4总结与展望

本文在物联网架构设计中采用ICN思想，提出

了时间驱动的普适性缓存方案。方案主要包括兴趣

包匹配和数据包缓存2部分。节点通过精确匹配时

间戳，返回与用户请求契合度最高的内容。数据包

返回时，节点依据内容流行度和时间请求概率对其

做出缓存决策，同名但时间戳不同的内容可以在同

一节点共存。仿真结果显示，时间驱动的普适性缓

存方案能够有效地提高缓存命中率和信息获取的准

确率，满足了物联网用户对信息准确度，尤其是时间

维度的严格要求。本文未来研究工作将通过仿真平

台ndnSIM进一步验证所提算法的有效性；对于缓

存策略，将考虑内容相似度对缓存决策的影响。

图7请求速率对信息准确率的影响

参考文献：

rate on information

accuracy

Fig．7 Impact

request

a1．A data．ori—

[1]KOPONEN T，CHAWLA M，CHUNB—G，et

图8仿真了缓存容量对信息准确率的影响，其

中兴趣包到达速率依然设置为2 000包／s。从图8

中可以看出，用户获取信息的准确率随缓存容量的

增加而提高。原因在于，节点缓存容量越大，能够缓

SIG-

ented(and beyond)network architecture[C]／／ACM

COMM’07．Kyoto，Japan：ACM Press。2007：181-192．

a1．D2．3-archi．

[2]AIN M，TROSSEN D，NIKANDER P，et

tecture

definition，component descriptions，and

require—

万方数据

· 74·

第30卷

重庆邮电大学学报(自然科学版)

munications

WKSHPS)．San

Workshops(INFOCOM

ments[EB／OL]．(2009-02—17)[2017-08-25]．http：∥

Francisco，CA，USA：IEEE Press，2016：314—319．

www．psirp．org／files／Deliverable#Fir／一INFSO—ICT-216173·

BERNARDINI

O．A

compari—

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ZHAO K．XING Y

of internet of

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作者简介：

driven

Se-

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things

赵国锋(1972--)，男，陕西人，教授，博士，

主要研究方向为未来网络、网络安全、网络

测量等。E—mail：．edu．cn。

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邢媛(1992-)，女，山西人，硕士研究生，

主要研究方向为信息中心网络中缓存方案

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段洁(1982-)，女，四川人，讲师，博士，

主要研究方向为未来网络架构设计、网络

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perform—

田瑞林(1993一)，男，内蒙古人，硕士研究

生，主要研究方向为信息中心网络协作缓

存动态集群设计。E—mail：．

corno

ance

of vehicle—-to· · vehicle communication

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over

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probabilis—

in VANETs

named data net—

tic

caching strategy

through

(编辑：张诚)

IEEE Conference on

Com一

working[C]∥2016

Computer

万方数据

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