车联网场景下基于内容中心网络的优化缓存策略

作者：顾金媛; 章国安; 张鸿来^*

来源：电讯技术, 2023, 63(06): 768-774.

DOI：10.20079/j.issn.1001-893x.220214001

• 车联网(IoV)
• 内容中心网络
• 缓存策略
• 内容流行度

车联网中，如何有效选择缓存位置和缓存内容对于提高整体网络性能至关重要。针对上述问题，引入了内容中心网络技术，提出了一种新的优化缓存策略——缓存位置和缓存内容的选择取决于车辆节点值和内容流行度(Vehicle Node Value and Content Popularity, VNVCP)。首先，定义了连通性、中间中心性和特征向量中心性3个车辆节点属性用来评估车辆节点的值，具有不同值的车辆节点缓存具有不同流行度的内容，内容的重要性由其受欢迎程度决定。其次，该策略利用不同类型内容受欢迎程度的差异确保缓存内容分布均匀，同时评估来自多个属性的车辆节点的值以提高车辆节点利用率。仿真结果表明，VNVCP在缓存命中率、平均跳数和传输延迟方面明显优于传统的LCE(Leave Copy Every where)、Prob(0.5)和MPC(Most Popular Content)。

• 单位
  南京医科大学康达学院; 南通大学