内容中心车联网容量分析与缓存优化研究

With the development of modern communication technologies, content-centric networks have been considered as a new paradigm for future wireless networks for its advances in topology dynamics, mobility and intermittent connectivity. Whereas, there are several remaining issues to be solved such as: how to analyze the throughput capacity and retrieval delay, optimal caching deployment strategies and the joint optimization of content request routing with cache capability to optimize the utility of content-centric vehicular networks. To this end, this project focuses on resolving several practical issues:.1) By introducing heterogeneity of vehicular nodes distribution and interested contents with their mathematical models, we could explore the impact of heterogeneity on network throughput capacity. We then design the optimization problem to maximize the throughput capacity and minimize the content retrieval delay..2) By modeling the temporal and spatial characteristic of vehicular nodes, we could design the optimal content deployment strategies for dynamic network topology. For both scenarios of V2I and V2V, we investigate the social character of vehicular nodes and time varying character of content popularity to formulate the utility problem as a mixed integer mathematical programming with optimality proofs of content deployment. .3) By formulating the content request and caching as an optimization problem, we could analyze the impact of roadside unit numbers, caching limits and social characteristic on network performances to design distributed algorithms.

内容中心网络作为一种新型网络架构，其基于内容的通信能够更好的适应网络拓扑动态变化、节点移动性、间歇性连接等车联网特性，具有广阔的应用前景。然而，关于内容中心车联网的容量及内容获取时延，缓存最优部署策略，请求路由及缓存联合优化等基础性问题都亟待解决。为解决上述问题，本项目拟实现以下目标：.1）将车辆节点分布及内容的异构性引入容量分析，构建节点分布及内容异构模型，挖掘异构性对网络吞吐量容量的影响，建立最优化数学模型，最大化吞吐量容量，最小化内容获取时延。.2）建立车辆节点时空移动特性模型，针对V2I、V2V两种场景，设计网络拓扑动态变化下车联网内容最优部署策略，挖掘车辆节点社会属性及时变内容流行度特性，构建非线性混合整数规划问题，证明部署策略的最优性。.3）研究车联网请求路由及缓存策略联合优化，分析路边接入点数量、缓存大小及车辆节点社会属性对网络性能的影响，设计请求路由缓存联合优化分布式算法。

本项目面向内容中心车联网，从网络容量理论与时延、内容最优部署策略、路由缓存联合优化三个重要方面开展前瞻性研究。主要研究内容如下：.1）针对车联网容量与时延方面的问题，提出从行驶时间和负载平衡两方面改善车辆交通的优化模型，最小化路网总行驶时间和网络时延。.2）针对交通信息中的实时旅行时间估计和动态路径规划问题，提出了实时交通信息共享机制，通过信息收集来避免交通拥塞。.3）针对智能车联网中基于边缘计算技术的任务卸载问题，将能量捕获技术和移动边缘计算相结合，提出了联合优化选择卸载决策和资源分配决策算法，提高用户服务质量。.4）针对通信中的个人隐私和安全问题，考虑恶意参与者可能发送畸形的参数更新、用户的位置信息泄露以及其他敏感的个人信息的泄露情况，提出了多种安全机制。.5）针对智能电网中的能量管理问题，提出多种方法，包括同时管理供热和供电能量的能量管理机制、实现最佳节能的在线优化算法、减少发电和电能输送过程中电力损失的电力调度优化。.总计发表学术论文28篇，其中在国际重要学术期刊发表论文21篇，在国际重要学术会议发表论文7篇，授权专利13项，培养研究生8名。