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    信息中心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)數(shù)據(jù)重傳算法的優(yōu)化

    2019-07-31 12:14:01辛營(yíng)營(yíng)劉曉娟方春林羅歡
    計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2019年3期
    關(guān)鍵詞:多播重傳數(shù)據(jù)包

    辛營(yíng)營(yíng) 劉曉娟 方春林 羅歡

    摘 要:對(duì)于信息中心網(wǎng)絡(luò)(ICN)中原始數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率低下的問題,提出一種基于網(wǎng)絡(luò)編碼的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)重傳(NC-RDR)算法。首先,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)狀態(tài)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中丟失的數(shù)據(jù)包進(jìn)行統(tǒng)計(jì);然后,將網(wǎng)絡(luò)編碼結(jié)合到信息中心網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)統(tǒng)計(jì)的丟失的數(shù)據(jù)包進(jìn)行組合編碼;最后,將編碼后的數(shù)據(jù)包重傳發(fā)送給接收端。對(duì)提出的方案進(jìn)行分析,仿真結(jié)果表明,與基于網(wǎng)絡(luò)編碼的多播數(shù)據(jù)恢復(fù)(NC-MDR)算法相比,在傳輸帶寬(平均傳輸次數(shù))方面,降低了約30%,因此,在信息中心網(wǎng)絡(luò)中,該算法能有效地減少網(wǎng)絡(luò)重傳次數(shù),提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。

    關(guān)鍵詞:信息中心網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)編碼;多播傳輸;數(shù)據(jù)重傳;基于網(wǎng)絡(luò)編碼的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)重傳算法

    中圖分類號(hào): TP393.01

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號(hào):1001-9081(2019)03-0829-05

    Abstract: Aiming at the problem of low network bandwidth utilization rate of the original data recovery mechanism in Information Centric Networking (ICN), a Network Coding based Real-time Data Retransmission (NC-RDR) algorithm was proposed. Firstly, the lost data packets in the network were counted according to the real-time status of the network. Then, network coding was combined into Information Centric NetworkingICN, and the statistical lost data packets were combinatorially coded. Finally, the encoded data packets were retransmitted to the receiver. The simulation results show that compared with NC-MDR (Network Coding based Multicast Data Recovery) algorithm, in the transmission bandwidth aspect, the average number of transmissions was reduced by about 30%. In ICN, the proposed algorithm can effectively reduce the number of data re-transmissions, improveing network transmission efficiency, and enhance network transmission performance.

    Key words: Information Centric Networking (ICN); network coding; multicast transmission; data retransmission; Network Coding based Real-time Data Retransmission algorithm (NC-RDR)

    0 引言

    隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的不斷發(fā)展,人們?cè)絹碓疥P(guān)注如何高效、快速地獲得網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容,這種變化使得一種新的以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架——信息中心網(wǎng)絡(luò)(Information Centric Networking, ICN)[1]被催生。最近很多國(guó)家的研究項(xiàng)目都在關(guān)注以信息為中心的網(wǎng)絡(luò)來探討未來互聯(lián)網(wǎng)的研究,其中有歐洲的PSIRP(Publish-Subscribe Internet Routing Paradigm)[2]、4WARD[3]、PURSUIT(PUblish-SUbscribe Internet Technologies)[4]和SAIL(Scalable and Adaptive Internet solutions)[5],以及美國(guó)的DONA(Data-Oriented Network Architecture)[6]、TRIAD(Translating Relaying Internet Architecture integrating active Directories)[7]、CCN(Content-Centric Networking)[8]和NDN(Named Data Networking)[9]。如今,信息中心網(wǎng)絡(luò)已引起廣泛關(guān)注,成為研究熱潮。

    信息中心網(wǎng)絡(luò)越來越受到關(guān)注,并且一些人員已經(jīng)開始從事其多播方面的研究,但他們基本沒有研究到該網(wǎng)絡(luò)多播傳輸過程中數(shù)據(jù)重傳的問題。又因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)編碼[10]在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)寬帶利用率的提升非常明顯,而且也有論文提到“ICN 天然支持多播”[11-12],所以在其中引入網(wǎng)絡(luò)編碼非常合適。文獻(xiàn)[1]提出一種基于網(wǎng)絡(luò)編碼的多播數(shù)據(jù)恢復(fù)(Network Coding based Multicast Data Recovery, NC-MDR)算法,其將網(wǎng)絡(luò)編碼引入ICN中對(duì)傳輸數(shù)據(jù)包進(jìn)行編碼,利用網(wǎng)絡(luò)編碼可以消除數(shù)據(jù)之間的差異性這一特點(diǎn),來降低匯聚節(jié)點(diǎn)重傳次數(shù),提高重傳效率;但是該算法假設(shè)了可靠控制分組交換機(jī)制這一條件,沒有考慮到網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)狀態(tài),因此針對(duì)該問題提出一種基于網(wǎng)絡(luò)編碼的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)重傳算法,即根據(jù)重傳過程中的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動(dòng)態(tài)地形成編碼分組。對(duì)該方案進(jìn)行了相應(yīng)的理論性能分析,并進(jìn)行仿真,表明該方案能很好地提高傳輸效率。

    1 網(wǎng)絡(luò)編碼

    1.1 網(wǎng)絡(luò)編碼起源

    網(wǎng)絡(luò)編碼(Network Coding, NC)最早提出于2000年。多用于多播網(wǎng)絡(luò),以提高網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率。

    1.2 網(wǎng)絡(luò)編碼的基本原理

    NC利用中間節(jié)點(diǎn)對(duì)收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性或非線性的處理,之后將被處理的信息轉(zhuǎn)發(fā)出去,以此減少傳輸次數(shù)[13]。

    為了更直觀地理解,本文以圖1為例,通過和原始路由的性能進(jìn)行比較,來對(duì)其基本原理進(jìn)行描述。

    在圖1(a)網(wǎng)絡(luò)中每條鏈路只能通過1bit的數(shù)據(jù)、并且沒有時(shí)延也沒有鏈路丟包。圖1(b)中和圖1(c)中均采用傳統(tǒng)路由傳輸,且鏈路WX不能同時(shí)通過數(shù)據(jù)c和d(數(shù)據(jù)c和d均為1bit)。圖1(b)中鏈路WX傳輸?shù)氖菙?shù)據(jù)c,所以節(jié)點(diǎn)Y只收到數(shù)據(jù)c,節(jié)點(diǎn)Z收到數(shù)據(jù)c和d。故圖1(b)中的平均網(wǎng)絡(luò)吞吐量為(2+1)bit/2=3/2bit/節(jié)點(diǎn)。同上,圖1(c)的平均網(wǎng)絡(luò)吞吐量也為3/2bit/節(jié)點(diǎn)。圖1(d)采用網(wǎng)絡(luò)編碼,節(jié)點(diǎn)W在收到上游節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)c和d時(shí),對(duì)其進(jìn)行編碼(c⊕d),后將編碼數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)給節(jié)點(diǎn)X。故節(jié)點(diǎn)Y和Z進(jìn)行譯碼后均會(huì)收到兩種數(shù)據(jù)c和d,故圖1(d)的平均網(wǎng)絡(luò)吞吐量為2bit/節(jié)點(diǎn)。綜上所述,采用網(wǎng)絡(luò)編碼,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量要明顯大于采用路由時(shí)的情況。

    1.3 網(wǎng)絡(luò)編碼的分類

    與傳統(tǒng)的路由傳輸方式相比,采用網(wǎng)絡(luò)編碼可有效地均衡網(wǎng)絡(luò)流量,提高帶寬利用率,提升網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。為了選擇合適的網(wǎng)絡(luò)編碼,將對(duì)下列三種編碼方式進(jìn)行比較。

    噴泉碼[14]具有很高的效率,對(duì)于那種對(duì)時(shí)延非常敏感的易錯(cuò)網(wǎng)絡(luò)非常適用;但編碼包的隨機(jī)性較大,并且在譯碼時(shí)會(huì)有一定的幾率失敗,它采用的次優(yōu)譯碼算法[15],該算法在降低解碼復(fù)雜度的同時(shí)減小了譯碼正確率。

    系統(tǒng)碼[16]的特點(diǎn)為可以直接在原始數(shù)據(jù)后面添加檢驗(yàn)數(shù)據(jù),若成功接收則不需再對(duì)校驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼,若出現(xiàn)錯(cuò)誤則通過可以校驗(yàn)位進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù);其解碼操作需要耗費(fèi)一定的時(shí)間。

    線性網(wǎng)絡(luò)編碼[17]的提出具有很大的意義。它的原理是:消費(fèi)者接收的編碼數(shù)據(jù)包是線性組合包,此組合的系數(shù)是一個(gè)編碼向量。若向量確定,即稱其確定性網(wǎng)絡(luò)編碼;否則(即從某個(gè)有限域隨機(jī)選取系數(shù))稱其為隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼[18]。

    對(duì)比分析可知,噴泉碼比隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼冗余數(shù)據(jù)量大,浪費(fèi)帶寬多,而隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼比系統(tǒng)碼會(huì)以更小的概率發(fā)生反饋風(fēng)暴,故選擇隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼與信息中心網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。

    2 數(shù)據(jù)重傳的基本原理

    ICN是一類以信息內(nèi)容本身為中心的未來互聯(lián)網(wǎng)體系機(jī)構(gòu)的統(tǒng)稱。其中CCN為目前較為主流的研究對(duì)象,故本文以CCN為例闡述網(wǎng)絡(luò)中的多播數(shù)據(jù)重傳機(jī)制。

    內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(CCN)的通信由內(nèi)容消費(fèi)者驅(qū)動(dòng),數(shù)據(jù)可以進(jìn)行塊級(jí)傳輸。網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)陌愋陀袃煞N:興趣包(Interest)和數(shù)據(jù)包(Data)。其中,Interest包包含了內(nèi)容消費(fèi)者所請(qǐng)求內(nèi)容的名字,Data包包含了消費(fèi)者所請(qǐng)求的內(nèi)容。圖2為CCN的節(jié)點(diǎn)模型[8]示意圖。

    如圖2所示,CCN的節(jié)點(diǎn)包含內(nèi)容倉(cāng)庫(kù)(Content Store, CS)、轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求表(Pending Interest Table, PIT)和轉(zhuǎn)發(fā)信息表(Forwarding Information Base, FIB)。其中:CS用于緩存數(shù)據(jù);PIT包含當(dāng)前節(jié)點(diǎn)已經(jīng)發(fā)送出去但尚未收到反饋的Interest包,并記錄內(nèi)容的名字和發(fā)送的接口,以及時(shí)間等信息;而FIB用來記錄不同前綴的轉(zhuǎn)發(fā)接口。CCN的數(shù)據(jù)請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制如圖3所示。

    如圖3所示,當(dāng)一個(gè)興趣包到達(dá),路由器根據(jù)興趣包中的內(nèi)容名字,查找內(nèi)容倉(cāng)庫(kù),若命中則響應(yīng)該請(qǐng)求,并丟棄此興趣包;否則查找轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求表,若命中則在條目中增加接口,并丟棄該興趣包;否則查找轉(zhuǎn)發(fā)信息表,若命中,則按照查找到的所有接口轉(zhuǎn)發(fā)興趣包,并記錄在轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求表中,否則丟棄該興趣包。

    如圖4所示,當(dāng)數(shù)據(jù)包到達(dá),路由器根據(jù)數(shù)據(jù)包的名字,在內(nèi)容倉(cāng)庫(kù)中查找,若命中,則丟棄它;否則查找轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求表,若命中,則根據(jù)查找的接口轉(zhuǎn)發(fā)出去,然后緩存在內(nèi)容倉(cāng)庫(kù)中;否則丟棄該數(shù)據(jù)包。

    CCN天然支持多播,當(dāng)內(nèi)容響應(yīng)所有請(qǐng)求時(shí),由于鏈路丟包的存在,此多播響應(yīng)過程容易發(fā)生數(shù)據(jù)丟失,進(jìn)行多播的匯聚節(jié)點(diǎn)需要對(duì)丟失的數(shù)據(jù)重傳恢復(fù)。CCN中原始的數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制使得每次丟失數(shù)據(jù)的請(qǐng)求端受益較少,在一定程度上降低了CCN的傳輸性能。文獻(xiàn)[1]中作者提出一種NC-MDR算法來解決這個(gè)問題,此作者假設(shè)了一個(gè)可靠控制分組機(jī)制(使重傳數(shù)據(jù)全部被消費(fèi)者接收成功),但是網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)實(shí)時(shí)變化,此假設(shè)不太符合實(shí)際網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。對(duì)此,本文提出一種針對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)變化的鏈路狀態(tài)的數(shù)據(jù)恢復(fù)算法,即基于網(wǎng)絡(luò)編碼的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)重傳算法(NC-RDR)。

    3 數(shù)據(jù)重傳的算法設(shè)計(jì)

    3.1 CCN模型建立

    為了節(jié)約請(qǐng)求的數(shù)量,節(jié)點(diǎn)處會(huì)有一個(gè)PIT表記錄請(qǐng)求相同數(shù)據(jù)的興趣包,相同的請(qǐng)求在轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行匯聚而只轉(zhuǎn)發(fā)一個(gè)請(qǐng)求出去,當(dāng)數(shù)據(jù)返回時(shí),該匯聚節(jié)點(diǎn)將返回的數(shù)據(jù)發(fā)送給所有請(qǐng)求該數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn),這樣就形成一個(gè)多播場(chǎng)景。但由于鏈路不穩(wěn)定,請(qǐng)求數(shù)據(jù)可能會(huì)在傳輸中丟失,且各個(gè)請(qǐng)求端丟失的數(shù)據(jù)可能不盡相同,故為了恢復(fù)丟失的數(shù)據(jù),匯聚節(jié)點(diǎn)需根據(jù)每個(gè)請(qǐng)求端反饋的丟失信息制定重傳策略來進(jìn)行數(shù)據(jù)的重傳。上述CCN的多播傳輸如圖5所示。

    在本文的多播傳輸網(wǎng)絡(luò)模型中有一個(gè)生產(chǎn)者、一個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)和M個(gè)消費(fèi)者(R1,R2,…,RM)。M個(gè)消費(fèi)者同時(shí)請(qǐng)求同一內(nèi)容,匯聚節(jié)點(diǎn)匯聚收到的來自M個(gè)消費(fèi)者的興趣包后,向上游節(jié)點(diǎn)只轉(zhuǎn)發(fā)一個(gè)興趣包。當(dāng)被請(qǐng)求內(nèi)容沿請(qǐng)求徑返回時(shí),匯聚節(jié)點(diǎn)會(huì)將此內(nèi)容多播發(fā)送給M個(gè)消費(fèi)者。

    為了更清楚地描述提出的方案,本文作出以下定義。

    定義1 緩沖矩陣T。它是根據(jù)來自消費(fèi)者的反饋信息形成的,表示多播過程中每個(gè)消費(fèi)者接收每個(gè)數(shù)據(jù)包的狀態(tài)。在此矩陣中,第i行表示第i個(gè)消費(fèi)者(1≤i≤M)接收每個(gè)數(shù)據(jù)包的情況,第j列表示第j個(gè)數(shù)據(jù)包(1≤j≤N)在每個(gè)消費(fèi)者處的接收情況。當(dāng)消費(fèi)者每成功接收到一個(gè)數(shù)據(jù)包時(shí),緩沖矩陣T中相應(yīng)的位置將被標(biāo)記為1;否則標(biāo)記為0。

    定義2 傳輸帶寬η。它定義為將一個(gè)內(nèi)容塊成功傳送到所有消費(fèi)者處的平均傳輸次數(shù)。

    定義3 原始數(shù)據(jù)傳輸階段。使用N個(gè)時(shí)隙發(fā)送N個(gè)原始數(shù)據(jù)包(將一個(gè)內(nèi)容塊劃分為N個(gè)數(shù)據(jù)包進(jìn)行傳輸)。

    定義4 編碼數(shù)據(jù)傳輸階段。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)發(fā)送編碼數(shù)據(jù)包,直到所有消費(fèi)者成功解碼出原始數(shù)據(jù)為止。

    3.2 NC-RDR算法

    在所提出的方案中,匯聚節(jié)點(diǎn)首先執(zhí)行原始數(shù)據(jù)傳輸階段,即在N個(gè)時(shí)隙中同時(shí)給M個(gè)消費(fèi)者發(fā)送N個(gè)原始數(shù)據(jù)包。在此階段結(jié)束時(shí)所有消費(fèi)者都已向匯聚節(jié)點(diǎn)反饋信息以顯示網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。匯聚節(jié)點(diǎn)在信息反饋的同時(shí)根據(jù)反饋回來的信息制作一個(gè)列表,以形成一個(gè)緩沖矩陣T。矩陣T記錄信息以顯示各個(gè)數(shù)據(jù)包是否被某個(gè)消費(fèi)者丟失。在完成原始數(shù)據(jù)傳輸階段后,根據(jù)緩沖矩陣T,將丟失的原始數(shù)據(jù)包動(dòng)態(tài)組合在一起形成新的編碼包。故,如何組合這些丟失的原始數(shù)據(jù)包是關(guān)鍵。以下給出詳細(xì)的組合方案:

    1)首先,匯聚節(jié)點(diǎn)尋找對(duì)應(yīng)于緩沖矩陣T中的每一行中首0元素的原始數(shù)據(jù)包,將這些數(shù)據(jù)包通過隨機(jī)線性編碼方法組合成一個(gè)新的編碼包,并立刻將緩沖矩陣T中的這些“0”更改為“1”。

    2)匯聚節(jié)點(diǎn)發(fā)送在步驟1)中形成的新編碼包。如果一些消費(fèi)者又丟失了編碼包,它們會(huì)將信息再次反饋給匯聚節(jié)點(diǎn),將矩陣T中與之對(duì)應(yīng)每一行的元素再次更改為“0”。

    3)根據(jù)更新后的矩陣T,匯聚節(jié)點(diǎn)將檢查T中是否還有“0”元素。若還存在“0”元素,匯聚節(jié)點(diǎn)將重復(fù)上述步驟,直到矩陣T中沒有“0”元素為止。

    為了便于理解提出的方案,本節(jié)以一個(gè)例子為例進(jìn)行詳細(xì)的解釋。本實(shí)例中包含6個(gè)請(qǐng)求端(R1,R2,R3,R4,R5,R6),每個(gè)內(nèi)容塊再細(xì)分為10個(gè)數(shù)據(jù)包(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10)。如圖6所示,圖中顯示是一個(gè)具有6行(M=6消費(fèi)者)和10列(N=10數(shù)據(jù)包)的緩沖矩陣T。如果消費(fèi)者成功接收到一個(gè)原始數(shù)據(jù)包,則T中相應(yīng)的元素標(biāo)記為“1”;否則,丟失的數(shù)據(jù)包相應(yīng)元素標(biāo)記為“0”。

    圖6顯示了各個(gè)消費(fèi)者各自的丟失數(shù)據(jù)包的情況以及在編碼數(shù)據(jù)傳輸階段中哪些原始數(shù)據(jù)包應(yīng)該參與線性組合的情況。在矩陣中,有4種不同的底紋圖案(深灰色、灰色、淺灰色(包括一個(gè)橫紋底紋單元格)和一個(gè)豎紋底紋單元格)。每種底紋圖案都包含“0”元素,紅色深灰色底紋包含第一組被編碼的“0”元素,即每一行的首個(gè)“0”元素。與“0”元素對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)包(同一個(gè)顏色的)將被組合在一起,形成一個(gè)新的編碼包。在此之后,匯聚節(jié)點(diǎn)將按照形成的順序發(fā)送這些編碼包。

    值得注意的是,圖6中有一個(gè)有著橫紋底紋的“0”元素是第3個(gè)編碼分組和第4個(gè)編碼分組的重疊,它意味著第3個(gè)藍(lán)色淺灰色分組被消費(fèi)者R3丟失,因此,有橫紋底紋的元素將被再次更改為“0”,而a10將被記錄在紫色有豎紋的編碼分組里,以生成第4個(gè)編碼包??傊?,有4個(gè)編碼的數(shù)據(jù)包將按以下順序發(fā)送:

    其中βij是從有限域隨機(jī)抽取的網(wǎng)絡(luò)編碼系數(shù),與傳統(tǒng)的將所有原始數(shù)據(jù)包組合在一起的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)編碼方法不同,本文提出的方案是根據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動(dòng)態(tài)地組合原始數(shù)據(jù)包。它也不同于XOR方案,這種XOR方案中,如果一個(gè)XOR包丟失,生產(chǎn)者必須重新發(fā)送同一包,直到所有消費(fèi)者都能正確地接收它。本文提出的方案是將丟失的原始數(shù)據(jù)包與每一次傳輸?shù)碾S機(jī)系數(shù)結(jié)合起來,因此,根據(jù)線性代數(shù)理論,消費(fèi)者只需要獲得足夠的編碼包來解碼,就可以獲得比XOR更高的效率。

    下面是基于網(wǎng)絡(luò)編碼的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)重傳算法(NC-RDR)的偽代碼流程:

    4 算法的性能分析

    4.1 算法的理論分析

    4.2 仿真結(jié)果與性能分析

    本節(jié)將對(duì)NC-RDR算法進(jìn)行性能分析,在ndnSIM上對(duì)算法進(jìn)行仿真。在仿真過程中,PIT的使用是永久性的,且在仿真中,將我們的本文方案與文獻(xiàn)[1]中的方案進(jìn)行對(duì)比,用“方案1”表示文獻(xiàn)[1]中提出的方案。在仿真實(shí)驗(yàn)中,進(jìn)行傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包的數(shù)量設(shè)置為N= 1000,并設(shè)置以下3個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行仿真:

    場(chǎng)景1 假設(shè)在仿真模型中消費(fèi)者的數(shù)量M= 8并且每個(gè)消費(fèi)者的丟包率pi(i=1,2,…,8)的值的范圍設(shè)置為0.02~0.24。仿真對(duì)比分析丟包率對(duì)傳輸帶寬的影響。

    圖7所示傳輸帶寬η的理論推導(dǎo)和仿真,從圖中可以看出,在傳輸帶寬方面,本文方案明顯低于方案1,同時(shí)可以看出,本文方案的仿真曲線和理論推導(dǎo)曲線保持了很好的一致性。除此之外,還可以得出:所有方案的傳輸帶寬均隨著丟包率的增大而增大。然而,隨著丟包率的增大,本文方案與方案1相比差距也越來越大,說明對(duì)于更高的丟包率來說,本文方案?jìng)鬏斝阅芨谩?/p>

    場(chǎng)景2 研究消費(fèi)者的數(shù)量對(duì)于傳輸帶寬的影響,假設(shè)在仿真模型中所有消費(fèi)者的丟包率均為0.12,而消費(fèi)者的數(shù)目為2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。圖8所示為傳輸帶寬的理論推導(dǎo)和仿真曲線。

    從圖8中可以看出:隨著消費(fèi)者數(shù)量的增加,傳輸帶寬也在增大,但本文方案的傳輸帶寬始終比方案1的低。最重要的是,當(dāng)消費(fèi)者數(shù)目較大時(shí),本文方案與方案1之間的差距更大,說明在消費(fèi)者數(shù)量較大時(shí),本文提出的方案?jìng)鬏斝阅芨?。還可以發(fā)現(xiàn),本文方案的仿真結(jié)果和理論結(jié)果吻合度很高。

    場(chǎng)景3 研究在最大丟包率pi=0.24和最小丟包率pi=0.12下兩種方案在不同消費(fèi)者數(shù)量下的傳輸帶寬,假設(shè)在仿真模型中每個(gè)消費(fèi)者的丟包率相同。實(shí)驗(yàn)結(jié)果仿真如圖9所示。

    從圖9中可以看出:無論信道質(zhì)量是好是壞,本文提出的方案總是比方案1更好一些,并且在最大丟包率或最多消費(fèi)者的情況下,本文提出的方案比方案1具有更高的傳輸效率。證明本文提出的方案更適用于信道質(zhì)量較差的傳輸。

    5 結(jié)語

    針對(duì)信息中心網(wǎng)絡(luò)中原始多播數(shù)據(jù)恢復(fù)效率低下的問題,本文提出一種NC-RDR算法,來降低網(wǎng)絡(luò)的傳輸帶寬,以此來提高網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率。該算法根據(jù)實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),通過隨機(jī)線性編碼對(duì)丟失的數(shù)據(jù)包進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合,并進(jìn)行了理論推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)仿真,證明了該算法在降低重傳次數(shù)和提升傳輸性能上有效性,并且與方案1的重傳方案相比具有明顯的優(yōu)越性。

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