车联网场景下基于内容中心网络的优化缓存策略

来源：电讯技术杂志2023年第6期北京时间：

作者：顾金媛,章国安,张鸿来

单位：(1.南京医科大学康达学院，江苏 连云港 222061;2.南通大学 信息科学技术学院，江苏 南通 226019)

摘要：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)。

关键词：车联网(IoV)；内容中心网络；缓存策略；内容流行度；

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61971245);教育部产学合作协同育人项目（202102311004）；江苏省第十六批“六大人才高峰”高层次人才选拔培养资助项目(XYDXX-245);江苏高校“青蓝工程”资助项目;连云港市第六期“521高层次人才培养工程”培养对象资助项目；南京医科大学康达学院科研人才培养计划资助项目