徐 冀,嵩 天,楊雅婷,張 宇,安建平

(1.北京理工大學信息與電子學院,北京100081；2.北京理工大學計算機學院,北京100081)

1 引言

在過去20年中,衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)[1-2]引起了學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,其在民用和軍用領(lǐng)域的應用越來越多。與地面通信網(wǎng)絡(luò)相比,衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)具有覆蓋面廣、信息傳播距離遠、不受地理環(huán)境限制等特點,在寬帶接入、廣播接入、氣象預測、環(huán)境與災害監(jiān)測、資源探測、導航定位、個人移動通信等方面被廣泛應用,在船只、飛行器乃至空間航天器通信方面也起到了至關(guān)重要的作用。航天器通信需要通過多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)(Multilayered Satellite Networks,MSN)進行數(shù)據(jù)中繼傳輸,保證數(shù)據(jù)能夠大量及時回傳。但由于衛(wèi)星通信距離大,圍繞地球進行周期性運動,網(wǎng)絡(luò)拓撲動態(tài)變化,導致出現(xiàn)信息傳輸中存在著傳播時延大、誤碼率高、往返鏈路不對稱,以及間歇性連接等問題[3]。此外,由于衛(wèi)星能量、計算資源和存儲資源十分有限,與地面網(wǎng)絡(luò)相比,星上數(shù)據(jù)處理能力較低、信息傳輸帶寬有限[4]。

多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常由LEO(Low Earth Orbit)、MEO(Medium Earth Orbit)、GEO(Geostationary Orbit)3層衛(wèi)星組成。LEO衛(wèi)星的優(yōu)勢在于其軌道高度低,與地面通信時延短,但覆蓋面積相對較小。GEO衛(wèi)星軌道高度則相對較高,覆蓋面積大,星地鏈路穩(wěn)定,但與地面通信的時延較大。MEO衛(wèi)星特性則介于二者之間。相比于單層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò),多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)可充分利用不同衛(wèi)星的特點高效組網(wǎng),從而提高衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的總體性能,已經(jīng)成為空間信息網(wǎng)絡(luò)中新的研究熱點[5]。

隨著衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和星上處理能力的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的緩存部署成為可能。緩存的部署將給網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容分發(fā)帶來好處[6]。從用戶的角度出發(fā),將內(nèi)容緩存在離用戶近的節(jié)點上可以降低用戶的內(nèi)容訪問時延,進而可以提升用戶體驗質(zhì)量(Quality of Experience,QoE)。從內(nèi)容提供者的角度出發(fā),用戶的請求可以在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的緩存中得到響應,因此不必去內(nèi)容提供者服務器獲取數(shù)據(jù),可以減輕內(nèi)容提供者服務器的負載,節(jié)約帶寬資源,減少網(wǎng)絡(luò)擁塞。當內(nèi)容提供者離線時,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的緩存可以繼續(xù)為用戶提供內(nèi)容,增加了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性。

緩存已經(jīng)被證明是一個在吞吐量和時延方面有效提升內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)性能的方法,由于網(wǎng)絡(luò)層的IP協(xié)議無法有效使用緩存,地面網(wǎng)絡(luò)在應用層利用緩存來提升網(wǎng)絡(luò)性能。目前地面Internet上絕大多數(shù)流量都經(jīng)由內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(Content Delivery Network or Content Distribution Network,CDN)[7-8]來分發(fā)。CDN網(wǎng)絡(luò)把內(nèi)容提供商源服務器的內(nèi)容緩存在Internet上不同位置的內(nèi)容緩存服務器,即CDN節(jié)點,使其成為源服務器的鏡像服務器。當用戶訪問一個內(nèi)容時,通過DNS解析和HTTP的重定向,CDN網(wǎng)絡(luò)從離用戶最近的邊緣路由器最近的CDN節(jié)點將內(nèi)容傳輸給用戶。避免了內(nèi)容在Internet上的長距離傳輸,減少了用戶的內(nèi)容訪問時延。但是,由于衛(wèi)星計算資源和存儲資源十分有限,星上數(shù)據(jù)處理能力較低,無法在衛(wèi)星節(jié)點上部署應用層的CDN緩存服務器。

為了在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中部署緩存,同時,由于衛(wèi)星的星上處理能力和資源有限,考慮在衛(wèi)星節(jié)點上部署適配的網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議,即在網(wǎng)絡(luò)層部署緩存。信息中心網(wǎng)絡(luò)(Information Centric Networking,ICN)受到了學術(shù)界的很大關(guān)注[9-10]。ICN是1種面向內(nèi)容的新型網(wǎng)絡(luò)體系,包含多種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),而其中最具代表性的當屬命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Named Data Networking, NDN)架構(gòu)[11]。 NDN網(wǎng)絡(luò)具有2個主要特征：名字路由和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)緩存。前者意味著可以在沒有主機標識的情況下通過名字從網(wǎng)絡(luò)中檢索特定的內(nèi)容,后者表示每個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(例如路由器)部署有特定大小的存儲并能夠緩存數(shù)據(jù)。用戶可以直接從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的緩存中直接獲取請求的數(shù)據(jù)。與CDN在網(wǎng)絡(luò)中分布式部署特定的內(nèi)容服務器不同,NDN將緩存直接部署于網(wǎng)絡(luò)路由器中。

在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中緩存內(nèi)容可以適應請求相同內(nèi)容的用戶而無需重新傳輸。因此,在進行內(nèi)容分發(fā)時,用戶的內(nèi)容訪問時延(Content Access Delay,CAD)可以顯著減少。為了提高內(nèi)容分發(fā)效率,降低內(nèi)容訪問時延,研究將在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)層部署基于NDN的緩存,同時設(shè)計多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存架構(gòu),最后通過仿真驗證緩存對于內(nèi)容訪問時延的影響。

2 多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存架構(gòu)設(shè)計

由于在網(wǎng)絡(luò)層的IP協(xié)議無法部署和利用緩存用于內(nèi)容分發(fā),為了將緩存部署應用于多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò),并且更好地發(fā)揮衛(wèi)星節(jié)點緩存對于提升內(nèi)容分發(fā)的作用,將在網(wǎng)絡(luò)層部署NDN架構(gòu)。

2.1 基于NDN的多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)框架

在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,GEO衛(wèi)星成為路由算法決策中心,MEO衛(wèi)星主要完成對地球表面的完全覆蓋,而LEO衛(wèi)星主要實現(xiàn)對地面移動終端的接入。相鄰層相鄰衛(wèi)星以及同層內(nèi)相鄰衛(wèi)星間均存在星間鏈路。

多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的通信由數(shù)據(jù)消費者(Consumer),即用戶終端驅(qū)動,交換2種類型的分組：興趣包(Interest)和數(shù)據(jù)包(Data)。用戶終端發(fā)送帶有內(nèi)容標識的興趣包請求相應的數(shù)據(jù)包。兩種類型的分組都帶有1個名字(Name),這個名字用來標識在數(shù)據(jù)包中的內(nèi)容。當需要請求數(shù)據(jù)時,用戶終端將所需數(shù)據(jù)的名字放入興趣包中并將其發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)。衛(wèi)星節(jié)點使用此名字將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)給數(shù)據(jù)生產(chǎn)者,即內(nèi)容源服務器。一旦興趣包到達緩存有所請求數(shù)據(jù)的衛(wèi)星節(jié)點,該節(jié)點將返回含有名字和內(nèi)容的數(shù)據(jù)包,以及綁定二者的簽名,此時興趣包不必到達內(nèi)容源服務器便可以取回數(shù)據(jù)包,此數(shù)據(jù)包會沿著興趣包到達的路徑反向傳輸?shù)竭_用戶終端。興趣包和數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)如圖1所示[11]。

圖1 NDN框架中的包結(jié)構(gòu)Fig.1 Packets in the NDN architecture

為了執(zhí)行興趣包和數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)功能,每個衛(wèi)星節(jié)點需要維護3種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：未決興趣表(Pending Interest Table, PIT)、轉(zhuǎn)發(fā)表(Forwarding Information Base, FIB)和內(nèi)容緩存(Content Store,CS)[11](圖2),以及轉(zhuǎn)發(fā)策略模塊,轉(zhuǎn)發(fā)策略模塊用于確定轉(zhuǎn)發(fā)每個興趣包的時間和位置。PIT表存儲了衛(wèi)星節(jié)點已經(jīng)轉(zhuǎn)發(fā)但尚未被滿足的所有興趣包,每個PIT表條目記錄了這些興趣包中攜帶的數(shù)據(jù)名字及興趣包傳入傳出該衛(wèi)星節(jié)點的接口。

圖2 衛(wèi)星節(jié)點中的轉(zhuǎn)發(fā)過程Fig.2 Forwarding process at a satellite node

當興趣包到達時,衛(wèi)星節(jié)點首先檢查自身的緩存中是否有與之匹配的數(shù)據(jù)。如果存在,則衛(wèi)星節(jié)點從興趣包到達的接口返回匹配的數(shù)據(jù)副本。否則,衛(wèi)星節(jié)點將在PIT表中查找興趣包中攜帶的請求數(shù)據(jù)的名字,如果存在匹配的條目,它只在PIT表匹配條目中記錄此興趣包的傳入接口。在沒有匹配的PIT表條目的情況下,衛(wèi)星節(jié)點將根據(jù)FIB表中的信息以及衛(wèi)星節(jié)點的自適應轉(zhuǎn)發(fā)策略將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)到內(nèi)容源服務器,同時此興趣包攜帶的數(shù)據(jù)名字和傳入傳出接口信息將在PIT表中生成新的PIT表條目。當衛(wèi)星節(jié)點從多個下游衛(wèi)星節(jié)點或者用戶終端接收到相同名字的興趣包時,它僅向上游內(nèi)容源服務器轉(zhuǎn)發(fā)第1個到達的興趣包。

當數(shù)據(jù)包到達時,衛(wèi)星節(jié)點查找到匹配的PIT表條目,并將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)到該PIT表條目中記錄的所有下游接口。然后衛(wèi)星節(jié)點將會刪除該PIT表條目,并將數(shù)據(jù)緩存在衛(wèi)星節(jié)點的緩存中。數(shù)據(jù)包始終沿著興趣包的反向路徑,并且在沒有數(shù)據(jù)包丟失的情況下,1個興趣包可以在每個路徑上取回1個數(shù)據(jù)包,從而實現(xiàn)了流量平衡。與傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包需要攜帶源IP地址和目的IP地址進行路由轉(zhuǎn)發(fā)的機制不同,興趣包和數(shù)據(jù)包都不攜帶任何主機或是接口地址,衛(wèi)星節(jié)點根據(jù)興趣包攜帶的名字將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)給內(nèi)容源服務器,并根據(jù)每一跳的興趣包設(shè)置的PIT表狀態(tài)信息將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)給用戶終端。

由于每個數(shù)據(jù)包都帶有名字和簽名,用戶終端不必通過知道它在網(wǎng)絡(luò)中的具體位置,便可以根據(jù)名字來請求此數(shù)據(jù)包。因此,衛(wèi)星節(jié)點可以在自身緩存中緩存接收到的數(shù)據(jù)包,并可以使用它來滿足未來的來自用戶終端對于相同數(shù)據(jù)的請求。

以多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)某一時間段拓撲快照為例,如圖3所示,用戶終端UT1發(fā)出對于內(nèi)容X的請求興趣包Q1(X)。這個內(nèi)容已由圖中的文件服務器發(fā)布。因此興趣包Q1(X)遍歷衛(wèi)星節(jié)點S1,S3,S5到達文件服務器,文件服務器接收到由用戶終端UT1發(fā)出的請求內(nèi)容X的興趣包Q1(X)并返回內(nèi)容X。內(nèi)容X將根據(jù)興趣包Q1(X)到達路徑原路返回,遍歷過的衛(wèi)星節(jié)點S5,S3,S1會將內(nèi)容X副本儲存到自己的緩存中,用來滿足未來對內(nèi)容X的請求。

圖3 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存舉例Fig.3 An example of caching in satellite networks

隨后,假設(shè)用戶終端UT4發(fā)出了請求內(nèi)容X的興趣包Q2(X),興趣包Q2(X)經(jīng)過了衛(wèi)星節(jié)點S2和S3。衛(wèi)星節(jié)點S3發(fā)現(xiàn)自身的緩存中已經(jīng)儲存有內(nèi)容X的副本,因此,它不會把請求興趣包Q2(X)轉(zhuǎn)發(fā)到下一跳衛(wèi)星節(jié)點S1,S4或者S5,而是將緩存的內(nèi)容X的副本返回給用戶終端UT4。

很明顯,由于緩存的部署,用戶終端可以在附近的衛(wèi)星節(jié)點的緩存中獲取到自己需要的內(nèi)容,而不需要到達內(nèi)容的文件服務器,在內(nèi)容訪問時延方面,內(nèi)容分發(fā)的網(wǎng)絡(luò)性能會得到顯著改善。

2.2 多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存模型

本研究考慮在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中進行內(nèi)容分發(fā)。如圖4所示,內(nèi)容以文件的形式產(chǎn)生于網(wǎng)絡(luò)文件服務器,通過LEO衛(wèi)星層、MEO衛(wèi)星層、GEO衛(wèi)星層3層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭_請求文件的用戶終端。

圖4 多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存模型Fig.4 Caching model of multilayered satellite networks

多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)由5個部分組成：連接網(wǎng)絡(luò)文件服務器的地面網(wǎng)關(guān)、GEO衛(wèi)星層,MEO衛(wèi)星層,以及LEO衛(wèi)星層和與LEO衛(wèi)星層連接的若干用戶終端。各層衛(wèi)星之間通過衛(wèi)星層級鏈路進行通信,層內(nèi)衛(wèi)星通過星間鏈路進行通信。因為該網(wǎng)絡(luò)中3層衛(wèi)星均部署有緩存,所以這些衛(wèi)星的緩存便形成了多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存架構(gòu)。在提出的緩存模型中,每個衛(wèi)星節(jié)點的緩存根據(jù)緩存決策策略和緩存替換策略自行決定是否存儲和替換每個文件副本。使用Cn代表第n個衛(wèi)星的緩存的大小,衛(wèi)星共有N+1顆,其中n=0,1,…N。 使用文件fm表示文件流行度排名為m的文件,使用Sm代表多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的文件流行度排名為m的文件大小,文件總數(shù)為M,其中m=1,…M。

文件傳輸流程如下所述：當1個用戶終端請求1個文件,與之通信的LEO衛(wèi)星會先在本地的緩存中查找是否儲存了相應的文件副本。如果該衛(wèi)星緩存中已經(jīng)儲存了此文件副本,那么它會直接響應這個請求返回此文件。如果該衛(wèi)星節(jié)點緩存中沒有儲存副本,那么這個衛(wèi)星會通過星間鏈路或?qū)娱g鏈路將請求興趣包轉(zhuǎn)發(fā)給周圍衛(wèi)星。如果整個多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中均沒有此文件,這個請求將被轉(zhuǎn)發(fā)到地面的網(wǎng)關(guān)。在這種情況下,文件會在網(wǎng)絡(luò)文件服務器中獲取并按照請求到達路徑原路返回。

考慮到星間鏈路通常使用高數(shù)據(jù)速率激光鏈路,地面網(wǎng)關(guān)通過寬帶通信技術(shù)連接服務提供商,所以用戶請求某個文件的內(nèi)容訪問時延主要由無線鏈路的傳播時延造成。

2.3 多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存策略

為了進一步降低用戶的內(nèi)容訪問時延,本研究提出基于衛(wèi)星緩存大小和文件流行度的概率緩存策略：NDN-PCSC(Probabilistic Caching strategy based on Satellite cache size and Content popularity)。

在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容分發(fā)中,內(nèi)容的被請求概率與其流行度的排名有關(guān),流行度排名越高,被請求概率越大。參考針對地面網(wǎng)絡(luò)的請求流行度研究,內(nèi)容文件被請求概率一般服從齊夫分布(Zipf distribution)[12],如式(1)所示：

式中,M為文件的總個數(shù)；m為文件流行度排名,m=1,2,3…M；pm為文件流行度排名為m的文件的請求概率；q為參數(shù),用于調(diào)節(jié)文件流行度排名的大小,本文q取0.7；zm為取值在[0.6,1.2]的參數(shù),zm越大,表示文件集合中的非常流行文件的集合相對越小。

緩存決策策略是指決定將文件副本放置在網(wǎng)絡(luò)中哪個衛(wèi)星節(jié)點緩存的緩存策略。本研究提出基于衛(wèi)星緩存大小和文件流行度的概率緩存策略,當文件fm經(jīng)過第n個衛(wèi)星節(jié)點時,衛(wèi)星節(jié)點將根據(jù)概率pcm(n)做出緩存是否存儲文件副本的決定,其中pcm(n)表示的是第n個衛(wèi)星節(jié)點緩存文件fm的概率,該概率與節(jié)點的緩存容量和文件的流行度呈正相關(guān)關(guān)系。衛(wèi)星節(jié)點根據(jù)自身緩存的大小100%緩存非常流行的前若干個文件,緩存的文件數(shù)量由緩存大小和流行度靠前的文件大小決定,同時按照流行度排名計算出緩存概率緩存流行度不靠前的文件,以提高衛(wèi)星緩存利用率和減少用戶的平均內(nèi)容訪問時延。概率計算如式(2)～(3)所示。

其中,式(2)計算第n顆衛(wèi)星可以容納的流行度排名靠前的文件的最大數(shù)量i,式(3)表示當?shù)竭_文件的流行度排名m≤i時,第n個衛(wèi)星節(jié)點100%緩存此文件,當m＞i時,則衛(wèi)星節(jié)點則按照其請求概率pm除以pi作為該文件的緩存概率決定是否緩存此文件。

緩存替換策略是指決定移除哪些文件副本以在緩存中放置新到達的文件副本的緩存策略。本研究采用緩存替換策略是LRU(Least Recently Used)[13]。主要思想是簡單地替換緩存中最近最少使用的內(nèi)容,以降低內(nèi)容訪問時延。

3 仿真分析

實驗仿真采用ns-3+ndnSIM進行仿真,ns-3是網(wǎng)絡(luò)仿真平臺,ndnSIM是NDN架構(gòu)的仿真平臺。為了保證各層層內(nèi)衛(wèi)星的正常通信以及各層衛(wèi)星通信范圍可以覆蓋整個地球表面,多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)LEO層采用Iridium系統(tǒng)設(shè)計,MEO層采用Odyssey[14]系統(tǒng)設(shè)計,GEO層在赤道平面上部署3顆均勻分布的衛(wèi)星。Iridium系統(tǒng)共有6個圓形軌道,軌道高度780 km,每個軌道內(nèi)均勻分布11顆衛(wèi)星。Odyssey系統(tǒng)共有3個圓形軌道,軌道高度為10354 km,每個軌道內(nèi)均勻分布4顆衛(wèi)星。實驗星座參數(shù)如表1所示。

地面網(wǎng)關(guān)和網(wǎng)絡(luò)文件服務器部署在中國北京(經(jīng)度：116.46°E,緯度：39.92°N)。 仿真確定了各個節(jié)點的位置,ns-3進行星間和星地鏈路的建立。請求文件的用戶終端共12個,均勻分布在地球赤道平面,位于網(wǎng)絡(luò)文件服務器的文件總數(shù)為200。

本實驗的仿真時間為600 s,假設(shè)每個衛(wèi)星的緩存容量大小相同,各個文件的大小相同。

表1 星座參數(shù)Table 1 Configuration of the satellite constellation

實驗仿真將部署緩存的方法與未部署緩存的方法進行比較,驗證對比在多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中用戶的平均內(nèi)容訪問時延。實驗仿真對比的方法有4種：傳統(tǒng)IP協(xié)議、NDN-Nocache緩存策略、NDNLCE(Leave Copy Everywhere)[13]緩存策略和NDN-PCSC緩存策略。其中,在傳統(tǒng)IP協(xié)議中,所有的用戶終端通過目的IP地址訪問網(wǎng)絡(luò)文件服務器并獲取請求的文件。NDN-Nocache緩存策略是指當用戶的文件請求的興趣包到達衛(wèi)星節(jié)點時,衛(wèi)星節(jié)點將不再在緩存中查找是否存在匹配請求的文件副本,而是直接轉(zhuǎn)發(fā)請求興趣包到達網(wǎng)絡(luò)文件服務器獲取文件并返回文件。設(shè)置NDN-Nocache緩存策略的目的是用來對比NDN協(xié)議與IP協(xié)議這兩種協(xié)議本身對于用戶的平均內(nèi)容訪問時延的影響。NDN-LCE是NDN基本的緩存決策策略,主要思想是衛(wèi)星節(jié)點的緩存存儲所有通過的文件副本。

實驗仿真首先對比了不同的網(wǎng)絡(luò)緩存容量下不同方法的用戶平均內(nèi)容訪問時延,其次對比了不同的zm下不同方法的用戶平均內(nèi)容訪問時延。圖5為衛(wèi)星的緩存大小對用戶平均訪問時延的影響,其中橫坐標Cache Size為每個衛(wèi)星的緩存容量占文件總量的百分比,縱坐標Average Content Access Delay為用戶的平均內(nèi)容訪問時延,單位毫秒(ms),zm取值為0.7。圖6為不同文件流行度對用戶平均訪問時延的影響,其中橫坐標zm是指用戶對不同流行度文件的請求概率參數(shù),縱坐標與圖5相同,每個衛(wèi)星緩存大小占文件總量的10%。

從圖5可以看出,首先,對比傳統(tǒng)IP協(xié)議,不使用緩存的NDN-Nocache緩存策略平均內(nèi)容訪問時延下降15 ms。原因是NDN的PIT表具有對到來的文件請求興趣包的聚合能力,聚合一段時間內(nèi)對于相同文件的請求興趣包,衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)由于廣泛覆蓋和長時延特性可以聚合興趣包,第一個請求興趣包的文件返回時,衛(wèi)星節(jié)點上所有聚合的請求都將被滿足,從而降低了用戶的平均內(nèi)容訪問時延。

圖5 緩存容量對平均內(nèi)容訪問時延的影響Fig.5 Impact of cache size on average content access delay

圖6 zm對平均內(nèi)容訪問時延的影響Fig.6 Impact of zmon average content access delay

其次,當衛(wèi)星的緩存容量增大時,NDN-PCSC緩存策略的用戶平均訪問時延也有明顯的降低。選取Cache Size占比為30%進行比較。當每個衛(wèi)星節(jié)點緩存容量大小占內(nèi)容總量大小30%時,與IP協(xié)議、未部署緩存的NDN協(xié)議以及NDN-LCE緩存策略相比,本研究提出的緩存策略下的用戶平均內(nèi)容訪問時延分別下降 60%、53.4%和7.1%。原因是：首先,衛(wèi)星部署了緩存以后,當有文件經(jīng)過衛(wèi)星節(jié)點時,衛(wèi)星節(jié)點緩存可以存儲此文件的副本,當用戶終端請求相同的內(nèi)容時,可以從附近衛(wèi)星節(jié)點獲得文件,而不需要經(jīng)過多跳傳輸從網(wǎng)絡(luò)文件服務器獲取返回文件,避免了多跳傳輸帶來的傳輸時延,而對于傳統(tǒng)IP協(xié)議和NDN-Nocache緩存策略而言,由于用戶的請求只能到達網(wǎng)絡(luò)文件服務器中才能獲取文件；其次,隨著衛(wèi)星節(jié)點緩存容量的增加,每個衛(wèi)星節(jié)點可以緩存更多的文件,內(nèi)容訪問時延不斷降低；最后,相比于NDN-LCE緩存策略,通過概率緩存策略,流行的文件以高概率被緩存在用戶附近的衛(wèi)星節(jié)點上,而非流行的文件以低概率被緩存,進一步降低了用戶的平均內(nèi)容訪問時延。

參數(shù)zm用于表示用戶終端對于不同流行度文件請求概率的差別,zm越大,表示用戶終端請求的文件集合中非常流行文件的集合將越小,用戶終端對于最流行的那些文件請求的概率越大,對于不流行的文件請求概率越小,請求概率的差別變大。從圖6可以看到,首先對于傳統(tǒng)IP協(xié)議,由于用戶請求內(nèi)容都是IP地址到達內(nèi)容的源服務器,用戶終端對于不同文件的請求概率差異變化對用戶終端的內(nèi)容訪問時延沒有影響。對于NDN-Nocache緩存策略,由于用戶終端對于最流行的文件的請求概率增大,加上NDN的PIT表對于相同興趣包的聚合能力,隨著zm的增大,用戶終端的平均內(nèi)容訪問時延不斷降低。對于NDNPCSC緩存策略,相較于NDN-LCE緩存策略,流行的文件以大的概率衛(wèi)星節(jié)點被緩存,同時不流行的文件被衛(wèi)星節(jié)點緩存的概率較低,衛(wèi)星節(jié)點均優(yōu)先緩存了最流行的文件集合。由于用戶終端對于最流行的文件的請求概率增加,對于最流行文件的請求頻率增大,用戶的內(nèi)容訪問時延降低。同時,隨著zm的增大,NDN-PCSC緩存策略和NDN-LCE緩存策略下用戶終端的平均內(nèi)容訪問時延也不斷降低?？梢钥闯?如果內(nèi)容分發(fā)的最流行文件的集合越小,用戶大概率集中請求流行度靠前的文件,NDN-PCSC緩存策略的平均內(nèi)容訪問時延也越小。

4 結(jié)論

1)本研究設(shè)計多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存模型,在3層衛(wèi)星節(jié)點部署緩存,并提出基于衛(wèi)星節(jié)點緩存容量大小和內(nèi)容流行度的概率緩存策略。流行度高的內(nèi)容可以被大概率地緩存在用戶附近的衛(wèi)星節(jié)點上,解決了內(nèi)容分發(fā)由于星間鏈路和星地鏈路傳播時延和多跳傳輸造成用戶內(nèi)容訪問時延大的問題。

2)仿真驗證結(jié)果顯示,當每個衛(wèi)星節(jié)點緩存容量大小僅占內(nèi)容總量大小30%時,與IP協(xié)議、未部署緩存的NDN協(xié)議以及NDN-LCE緩存策略相比,采用提出的緩存策略,用戶平均內(nèi)容訪問時延分別下降60%、53.4%和7.1%。多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)緩存的部署實現(xiàn)了降低用戶終端內(nèi)容訪問時延的目的。