徐京薇，谢人超，黄　韬，刘　江，杨　磊

(1.北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室, 北京 100876；2.中央电视台, 北京 100020)



基于神经网络算法的ICN网络传输控制研究

徐京薇1，谢人超1，黄韬1，刘江1，杨磊2

(1.北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室, 北京 100876；2.中央电视台, 北京 100020)

摘要：随着全球数字媒体的深刻变革，互联网用户关注的重点逐渐向如何快速获取信息转移，而不关注信息的存储位置。现在的TCP/IP网络协议架构却无法适应当今内容应用需求的迅速发展。为了适应这一互联网的转变，以信息为中心的新型网络架构信息中心网络(information-certric networking, ICN)受到了广泛关注。网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征，对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据。在ICN中，由于网络缓存机制导致时延的不确定性，为网络传输控制带来了挑战。通过对ICN网络的经典架构命名数据网络(named data networking, NDN)网络时延模型进行建模，采用了神经网络算法进行时延预测，设计了基于预测时延的转发策略机制，创新地在NDN网络组件转发信息表(forwarding information based, FIB)上新增接口信息Stat，以实现转发路径的动态选择。仿真结果表明，该设计机制能够有效地提升网络传输控制性能。

关键词：未来网络；信息中心网络；神经网络；时延预测；转发策略

0引言

当前，互联网已经成为当今世界上影响最广泛、增长最快、市场潜力最大的技术和产业[1]。互联网用户的需求逐渐改变，从主机之间的通信逐步演进为主机到网络的信息重复访问。……