融合群体协作的信息中心网络智慧路由机制研究

In order to satisfy the access of massive heterogeneous information, an information-centric communication model is adopted to replace the traditional address-centric one, and the information transmission model is changed from “push” to “pull” in the Information-centric Networks (ICN). Oriented to the information-centric routing mechanism of the ICN and merging the thoughts of virtual mapping, colony cooperation, social networks and autonomic computing, this project is to carry out the research of smart routing mechanism of the ICN from three aspects, that is, the virtual organization storage of information, routing process and its autonomic optimization. Firstly, we propose a master-slave naming method for information combing layering and flat principles, and an information virtual organization storage model based on multi-dimensional space mapping, which maps massive heterogeneous information into a virtual information network to support the information-centric routing of the ICN. Secondly, we present a master-slave parallel lookup method for information, a “control-data” separation routing model based on colony cooperation, and an information cache strategy based on the social networks to achieve the high-efficient routing of the ICN and the access of massive heterogeneous information. Thirdly, we put forward a routing autonomic optimization model consisting of three layers—“local, region and whole network” according to the inner-outer double feedback to improve the efficiency of subsequent information routing.

为适应对海量、异质信息的访问需求，信息中心网络(ICN)采用以信息为中心的网络通信模式取代传统以地址为中心的网络通信模式，将信息传输模式由“推”改为“拉”。本项目针对ICN网络以信息为中心的路由机制，融合虚拟映射、群体协作、社交网络和自律计算思想，从信息的虚拟组织存储、路由过程及其自律优化三个方面，开展对ICN网络智慧路由机制的研究。① 提出层次化与平面化相结合的“主从式”信息命名方法和多维度空间映射的信息虚拟组织存储模型，将海量、异质信息映射为虚拟信息网，以支持ICN网络以信息为中心的路由模式；② 提出“主从”并行的名字解析查找方法、“控制—数据”分离的协作路由模式和基于社交网络的信息缓存策略，以实现ICN网络高效的信息路由，满足用户对海量、异质信息的访问需求；③ 提出面向内外双重反馈的路由自律优化方法，构建“局部、区域、全网”三个层次的自主优化模型，提升后续信息访问的路由效率。

信息中心网络(Information-centric Networks, ICN)以主机到网络的“拉”式信息访问取代传统主机到主机的“推”式信息访问，以缓存转发路由取代传统存储转发路由，有望从根本上解决用户对互联网海量、异质信息的高效访问需求，是未来互联网发展的一个重要研究方向。.在此背景下，本项目融合虚拟映射、群体协作、社交网络和自律计算思想，从信息的虚拟组织存储、路由过程及其自律优化三个方面，开展对ICN网络智慧路由机制的研究。(1) 信息虚拟组织存储模型：提出一种混合式ICN网络信息命名方法，将信息名字分为提供者、分类、名称和验证码四部分；提出了一种ICN网络资源分配方案，综合考虑内容流行度和节点利用率，提高了ICN网络的效率；提出了一种需求意识的资源优化缓存方案，将相似视频需求节点分为相同的簇，提高资源缓存的效率；提出了一种面向内容的资源共享分发模型，通过对用户行为进行建模，构建资源共享策略。(2) “控制—数据”分离智慧路由模式：提出了信息名字的并行查找和拆分查找方法，提高查找效率；提出了智慧协同网络自适配路由策略和缓存分配策略，利用族群之间的智慧协调、动态重构和优化决策，提高网络性能；提出了基于云的ICN网络媒体传输策略，通过轻量级多路径选择策略，自适应调节网络转发方式，提高路由效率；提出了生物启发路由方案，利用生物自适应觅食过程的路径调节机制，实现网络路由的自适应调节；提出了一种缓存准许策略，将流行度高的信息缓存在距离用户更近的地方，提升网络的效率。(3) 路由自律优化方法：提出了网络感知协作优化策略，利用网络安全检测、态势感知、信誉评价、异常检测等方法，为路由优化提供信息支撑；提出一种ICN网络自适应拥塞控制方法，将拥塞控制分为两个阶段，调节兴趣包的发送率；提出了一种分布式随机次梯度优化算法，通过数学分析为路由优化提供了基本的理论支撑；提出了量化信息与随机拓扑的扩散算法，在量化之前添加一抖动到估计值上，以达到无偏估计，为路由优化的准确性提供保障。.项目研究在SCI收录期刊上发表论文11篇、录用2篇，EI收录期刊上发表论文3篇，EI/CPCI收录国际会议上发表论文1盘，在科学出版社出版专著2部，授权发明专利5项，申请发明专利8项，培育中青年学术带头人6人次、硕士研究生8人。